Ultra MCP

🚀 Ultra MCP

Ultra MCPは、OpenAIやGemini AIモデルを単一のMCPインターフェースを通じて公開するモデルコンテキストプロトコルサーバーです。Claude CodeやCursorとともに使用できます。

🚀 クイックスタート

インストール

# npmを通じてグローバルにインストール
npm install -g ultra-mcp

# またはnpxで直接実行
npx -y ultra-mcp config

設定

APIキーを対話形式で設定します。

npx -y ultra-mcp config

このコマンドにより、以下のことが行われます。

1. 現在の設定状態を表示
2. OpenAI、Google Gemini、AzureのAPIキーの設定や更新を可能にする
3. 設定をシステムに安全に保存
4. サーバー起動時にAPIキーを自動的に読み込む

サーバーの起動

# MCPサーバーを実行
npx -y ultra

# またはローカルでビルドした後
npm run build
node dist/cli.js

✨ 主な機能

• 🤖 マルチモデル対応：OpenAI (O3)、Google Gemini (2.5 Pro)、Azure AIモデルを統合
• 🔌 MCPプロトコル：標準的なモデルコンテキストプロトコルインターフェース
• 🧠 高度な推論ツール：複雑な問題解決のためにO3モデルにアクセス
• 🔍 調査・研究：徹底的な調査と研究のための組み込みツール
• 🌐 Google検索統合：リアルタイムウェブ検索機能付きのGemini 2.5 Pro
• ⚡ リアルタイムストリーミング：Vercel AI SDKを通じたライブモデル応答
• 🔧 ゼロコンフィグ：スマートなデフォルト設定での対話形式のセットアップ
• 🔑 安全な設定：confライブラリを使用したローカルAPIキーの保存
• 🧪 TypeScript対応：完全な型安全性と最新の開発体験

📦 インストール

なぜUltra MCPなのか？

zen-mcp-serverに触発されていますが、Ultra MCPにはいくつかの重要な利点があります。

🚀 使いやすさ

• クローン不要：npx ultra-mcpを実行するだけで始められます
• NPMパッケージ：npm install -g ultra-mcpでグローバルにインストール
• 対話形式のセットアップ：npx ultra-mcp configでガイド付きの設定
• ゼロ摩擦：1分以内にAIを活用したコーディングを開始できます

📊 組み込みの使用分析

• ローカルSQLiteデータベース：libSQLを使用してすべての使用データをローカルに保存
• 自動トラッキング：すべてのLLMリクエストがトークン数とコストでトラッキングされます
• 使用統計：npx ultra-mcp db:statsでAIの使用状況を確認
• プライバシー重視：データは決してマシンを離れません

🌐 最新のウェブダッシュボード

• 美しいUI：Tailwind CSSを使用したReactダッシュボード
• リアルタイム統計：使用傾向、プロバイダー別のコスト、モデル分布を表示
• 簡単なアクセス：npx ultra-mcp dashboardを実行するだけ
• 設定UI：ウェブからAPIキーとモデルの優先順位を管理

🔧 その他の利点

• 簡素化されたツール：ツールごとの最大パラメータ数が4つ（zenの10 - 15に比べて）
• スマートなデフォルト：最初から最適なモデル選択
• TypeScriptファースト：完全な型安全性と良好な開発体験
• 定期的な更新：毎週新機能が追加される活発な開発

💻 使用例

基本的な使用法

// In Claude Code or Cursor with MCP
await use_mcp_tool("ultra-mcp", "deep-reasoning", {
  provider: "openai",
  prompt: "Design a distributed caching system for microservices",
  reasoningEffort: "high"
});

📚 ドキュメント

CLIコマンド

Ultra MCPはいくつかの強力なコマンドを提供します。

config - 対話形式の設定

npx -y ultra-mcp config

ユーザーフレンドリーなメニューシステムでAPIキーを対話形式で設定します。

dashboard - ウェブダッシュボード

npx -y ultra-mcp dashboard

# カスタムポート
npx -y ultra-mcp dashboard --port 4000

# 開発モード
npx -y ultra-mcp dashboard --dev

使用統計を表示し、設定を管理し、AIコストを監視するためのウェブダッシュボードを起動します。

install - Claude Code用のインストール

npx -y ultra-mcp install

Ultra MCPをClaude CodeのMCPサーバーとして自動的にインストールします。

doctor - ヘルスチェック

npx -y ultra-mcp doctor

# プロバイダーへの接続テスト
npx -y ultra-mcp doctor --test

インストールの健全性をチェックし、API接続をテストします。

chat - 対話形式のチャット

npx -y ultra-mcp chat

# モデルとプロバイダーを指定
npx -y ultra-mcp chat -m o3-mini -p openai

コマンドラインからAIモデルと対話形式でチャットします。

データベースコマンド

db:show - データベース情報の表示

npx -y ultra-mcp db:show

データベースファイルの場所と基本的な統計情報を表示します。

db:stats - 使用統計

npx -y ultra-mcp db:stats

過去30日間の詳細な使用統計を表示し、プロバイダー別のコストも含まれます。

db:view - データベースビューアー

npx -y ultra-mcp db:view

Drizzle Studioを起動して、使用データベースを対話形式で探索します。

Claude Codeとの統合

自動インストール（推奨）

# Claude Code用にUltra MCPをインストール
npx -y ultra-mcp install

このコマンドにより、以下のことが行われます。

• Claude Codeのインストールを検出
• Ultra MCPをMCPサーバーとして追加
• ユーザーまたはプロジェクトスコープで設定
• APIキーの設定を検証

手動インストール

Claude Codeの設定に以下を追加します。

{
  "mcpServers": {
    "ultra-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "ultra"]
    }
  }
}

Cursorとの統合

まず、APIキーを設定します。

npx -y ultra-mcp config

次に、CursorのMCP設定に以下を追加します。

{
  "mcpServers": {
    "ultra-mcp": {
      "command": "npx", 
      "args": ["-y", "ultra"]
    }
  }
}

Ultra MCPは、configコマンドで設定したAPIキーを自動的に使用します。

🔧 技術詳細

開発

# リポジトリをクローン
git clone https://github.com/RealMikeChong/ultra-mcp
cd ultra-mcp

# 依存関係をインストール
npm install

# TypeScriptをビルド
npm run build

# テストを実行
npm test

# ウォッチモードで開発
npm run dev

# MCPインスペクターでテスト
npx @modelcontextprotocol/inspector node dist/cli.js

アーキテクチャ

Ultra MCPは、複数のAIモデルプロバイダーとMCPクライアントの間の橋渡し役を果たします。

1. MCPプロトコル層：Claude Code/Cursorとの通信のためにモデルコンテキストプロトコルを実装
2. モデルプロバイダー：Vercel AI SDKを介してOpenAI、Google (Gemini)、Azure AIを統合
3. 統一インターフェース：複数のAIモデルにアクセスするための単一のMCPインターフェース
4. 設定管理：スキーマ検証付きの安全なローカルストレージ

主要コンポーネント

• src/cli.ts - commanderを使用したCLIエントリポイント
• src/server.ts - MCPサーバーの実装
• src/config/ - スキーマ検証付きの設定管理
• src/handlers/ - MCPプロトコルハンドラー
• src/providers/ - モデルプロバイダーの実装
• src/utils/ - ストリーミングとエラーハンドリングのための共有ユーティリティ

設定の保存

Ultra MCPは設定をシステムのデフォルトの設定ディレクトリに保存します。

• macOS：~/Library/Preferences/ultra-mcp-nodejs/
• Linux：~/.config/ultra-mcp/
• Windows：%APPDATA%\ultra-mcp-nodejs\

環境変数

環境変数を使用してAPIキーを設定することもできます。

• OPENAI_API_KEY
• GOOGLE_API_KEY
• AZURE_API_KEY
• AZURE_ENDPOINT

注：設定ファイルは環境変数よりも優先されます。

ロードマップ

フェーズ1：ゼロコンフィグセットアップ

• シームレスな初回セットアップのための対話モード
• 利用可能なAPIキーの自動検出
• スマートなデフォルトと設定推奨事項
• 1コマンドでのインストールとセットアップ

フェーズ2：統合ヘルパー

• Ultra MCPをClaude Codeに統合するためのヘルパーコマンド
• Cursor IDE統合ユーティリティ
• MCPサーバー設定ファイルの自動生成
• 統合検証とトラブルシューティングツール

フェーズ3：コストダッシュボードと分析

• React、shadcn/ui、Tremorを使用したウェブUIダッシュボード
• Drizzle ORMを介した使用トラッキングのためのSQLiteデータベース
• リアルタイムコスト監視と予算アラート
• 使用分析とモデルパフォーマンスの洞察
• 請求とレポートのためのエクスポート機能

フェーズ4：ワークフロー最適化

• Ultra MCPを使用して現在のLLMコーディングワークフローを100倍にする
• 高度なプロンプトテンプレートと自動化
• マルチモデルオーケストレーションとフォールバック戦略
• ワークフロー最適化の推奨事項
• パフォーマンス監視と最適化ツール

📄 ライセンス

MITライセンス - 詳細はLICENSEファイルを参照してください。

謝辞

• GoogleのAgent2Agent (A2A) プロトコルは、エージェントの相互運用性に触発されました。
• BeehiveInnovationsのZen MCPは、AIモデルのオーケストレーションを実証しました。
• AnthropicのModel Context Protocol
• Vercelの優れたAI SDK

作者について

👋 Mike Chong - AIを通じて人間の潜在能力を拡大するツールを構築しています。

GitHub Copilotの初期ユーザーの一人として（元GitHub CEOのNat Friedmanから個人的に招待されました）、私はAI支援開発がソフトウェア開発の方法を変えることができることを直接目撃しました。Outlook iOS/Androidの元エンジニアとしての経験から、人々の日常生活を本当に改善するツールを作成することの重要性を学びました。

Ultra MCPは、最高のAIモデルへのアクセスを民主化し、最先端のAI機能を統一されたシンプルなインターフェースを通じてすべての開発者が利用できるようにするという私のビジョンを表しています。私は、開発者とAIモデルの間の障壁を取り除くことで、イノベーションを加速し、すべての人のためにより良い世界を作ることができると信じています。

「未来は、人間の創造性とAI機能をシームレスにオーケストレーションできる人々のものです。」

Ultra MCPがZen MCP Serverと異なる理由

両方のプロジェクトがAI開発ワークフローを強化することを目的としていますが、Ultra MCPには独自の利点があります。

1. TypeScriptで記述：Pythonベースの代替手段と比較して、完全な型安全性、良好なIDEサポート、より保守しやすいコードベース
2. 組み込みの使用分析：libsqlによって動作する軽量なSQLiteデータベースを使用して、自動的なLLM使用トラッキングとコスト監視を行います。私の個人的な意見では、請求額を知らないままAIを使用するのは良いことではありません。

これらの機能により、Ultra MCPは、責任あるAIの使用のために組み込みのコスト可視性を備えた堅牢なツールを望む開発者に特に適しています。

リンク

• Model Context Protocol
• Agent2Agent Protocol
• Zen MCP Server
• Claude Code
• Cursor IDE