MCP Context Provider

🚀 MCP Context Provider

中央にある安定して輝く球体は、チャットセッションをまたいで存続する永続的なコンテキストを表しています。流れるデータストリームは、進行中の会話がこの安定した情報のコアに接続し、そこから情報を引き出す様子を示しており、コンテキストの喪失を防いでいます。

静的なMCP（Model Context Protocol）サーバーで、AIモデルに永続的なツールコンテキストを提供し、チャットセッション間でのコンテキストの喪失を防ぎます。このサーバーは、Claude Desktopの起動時に自動的にツール固有のルール、構文の設定、およびベストプラクティスを読み込んで注入します。

🚀 クイックスタート

オプション1: 自動インストール (推奨)

MCP Context Providerをインストールする最も簡単な方法は、提供されているインストールスクリプトを使用することです。

Unix/Linux/macOS:

# DXTパッケージをダウンロード
wget https://github.com/doobidoo/MCP-Context-Provider/raw/main/mcp-context-provider-1.1.0.dxt

# インストールスクリプトを実行
curl -sSL https://raw.githubusercontent.com/doobidoo/MCP-Context-Provider/main/install.sh | bash

Windows:

# Windowsインストーラーをダウンロードして実行
Invoke-WebRequest -Uri "https://raw.githubusercontent.com/doobidoo/MCP-Context-Provider/main/install.bat" -OutFile "install.bat"
.\install.bat

インストールスクリプトは自動的に以下のことを行います。

• DXT拡張機能を展開する
• Python仮想環境を作成する
• すべての必要な依存関係をインストールする
• Claude Desktopの設定を構成する

オプション2: DXTからの手動インストール

# DXT CLIをインストール（まだインストールされていない場合）
npm install -g @anthropic-ai/dxt

# DXTパッケージをダウンロード
wget https://github.com/doobidoo/MCP-Context-Provider/raw/main/mcp-context-provider-1.1.0.dxt

# 拡張機能を希望の場所に展開
dxt unpack mcp-context-provider-1.1.0.dxt ~/mcp-context-provider

# インストールディレクトリに移動
cd ~/mcp-context-provider

# Python仮想環境を作成してアクティブ化
python -m venv venv
source venv/bin/activate  # Windowsの場合: venv\Scripts\activate

# 依存関係をインストール
pip install mcp>=1.9.4

オプション3: ソースからのインストール

# リポジトリをクローン
git clone https://github.com/doobidoo/MCP-Context-Provider.git
cd MCP-Context-Provider

# Python仮想環境を作成してアクティブ化
python -m venv venv
source venv/bin/activate  # Windowsの場合: venv\Scripts\activate

# 依存関係をインストール
pip install -r requirements.txt

2. 設定

Claude Desktopの設定ファイルを更新します。

設定ファイルの場所:

• Linux/Mac: ~/.config/claude/claude_desktop_config.json
• Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

仮想環境インストールの場合 (推奨):

{
  "mcpServers": {
    "context-provider": {
      "command": "/path/to/mcp-context-provider/venv/bin/python",
      "args": ["/path/to/mcp-context-provider/context_provider_server.py"],
      "env": {
        "CONTEXT_CONFIG_DIR": "/path/to/mcp-context-provider/contexts",
        "AUTO_LOAD_CONTEXTS": "true"
      }
    }
  }
}

システムPythonインストールの場合:

{
  "mcpServers": {
    "context-provider": {
      "command": "python",
      "args": ["context_provider_server.py"],
      "cwd": "/path/to/MCP-Context-Provider",
      "env": {
        "CONTEXT_CONFIG_DIR": "./contexts",
        "AUTO_LOAD_CONTEXTS": "true"
      }
    }
  }
}

重要: /path/to/mcp-context-provider を実際のインストールパスに置き換えてください。

3. インストールの検証

検証スクリプトを実行して、すべてが正しく構成されていることを確認します。

python verify_install.py

4. Claude Desktopを再起動

設定を更新した後、Claude Desktopを再起動してMCPサーバーを読み込みます。

✨ 主な機能

概要

コンテキストプロバイダーは、AIとの対話において永続的なニューラルコアとして機能し、新しいチャットセッションごとにコンテキストを再設定する必要をなくします。

• 🔄 永続的なコンテキスト: 可視化の中の安定した球体のように、ルールと設定はClaude Desktopの再起動をまたいで存続します。
• ⚡ 自動注入: コンテキストはすべての会話にシームレスに流れ込みます。データストリームが中央のコアに接続するように。
• 🎯 ツール固有: 各ツールには独自のコンテキストルールと構文設定があり、専用の知識パスを作成します。
• 🔧 自動修正: 自動構文変換（例: Markdown → DokuWiki）により、すべての対話で一貫性が保たれます。
• 📈 拡張性: 新しいツールとコンテキストルールを簡単に追加でき、知識ネットワークを拡張します。
• 🏢 エンタープライズ対応: バージョン管理されたコンテキスト管理により、組織的な安定性が提供されます。

ニューラルネットワークの比喩

画像が描いているように、MCP Context Providerは以下のように機能します。

• 中央の球体: 一貫性を維持する安定した永続的なコンテキストのコア
• ニューラルパスウェイ: ツール固有のコンテキストルールで、専用の知識チャネルを作成する
• データストリーム: 永続的なコンテキストを通り抜け、その恩恵を受ける個々のチャットセッション
• ネットワークの安定性: 会話の一時的な性質による重要なコンテキスト情報の喪失を防ぐ

🔧 技術詳細

アーキテクチャ

1. コンテキストプロバイダーサーバー: JSONコンテキストファイルを読み込むPython MCPサーバー
2. コンテキストファイル: /contexts ディレクトリに保存されたツール固有のルール
3. Claude Desktop統合: MCPサーバーが設定に登録される
4. 自動読み込み: コンテキストは起動時に注入され、チャットをまたいで存続する

コンテキストの流れ

起動 → コンテキストファイルの読み込み → MCPツールの登録 → すべてのチャットでコンテキストが利用可能

利用可能なツール

読み込まれると、以下のツールがすべてのチャットセッションで利用可能になります。

• get_tool_context: 特定のツールのコンテキストルールを取得する
• get_syntax_rules: 構文変換ルールを取得する
• list_available_contexts: すべての読み込まれたコンテキストカテゴリをリストする
• apply_auto_corrections: 自動構文修正を適用する

コンテキストファイル

サーバーは /contexts ディレクトリからコンテキストファイルを読み込みます。

• dokuwiki_context.json: DokuWikiの構文ルールと設定
• terraform_context.json: Terraformの命名規則とベストプラクティス
• azure_context.json: Azureのリソース命名とコンプライアンスルール
• git_context.json: Gitのコミット規約とワークフローパターン
• general_preferences.json: ツール間の設定と標準

コンテキストファイルの構造

各コンテキストファイルは以下のパターンに従います。

{
  "tool_category": "toolname",
  "description": "Tool-specific context rules",
  "auto_convert": true,
  "syntax_rules": {
    "format_rules": "conversion patterns"
  },
  "preferences": {
    "user_preferences": "settings"
  },
  "auto_corrections": {
    "regex_patterns": "automatic fixes"
  },
  "metadata": {
    "version": "1.0.0",
    "applies_to_tools": ["tool:*"]
  }
}

💻 使用例

基本的な使用法

DokuWiki構文変換

入力 (Markdown):

# My Header
This is `inline code` and here's a [link](http://example.com).

自動変換されたDokuWiki:

====== My Header ======
This is ''inline code'' and here's a [[http://example.com|link]].

Azureリソース命名

入力: storage_account_logs_prod 自動修正後: stlogsprod (Azureの命名規約に従って)

Gitコミットメッセージ

入力: Fixed the login bug 自動修正後: fix: resolve login authentication issue

高度な使用法

新しいコンテキストの追加

新しいツールのサポートを追加するには、以下の手順を実行します。

1. 新しいJSONファイルを作成します: contexts/{toolname}_context.json
2. 標準のコンテキスト構造に従います。
3. Claude Desktopを再起動して、新しいコンテキストを読み込みます。

サーバーは、contextsディレクトリ内のすべての *_context.json ファイルを自動的に検出して読み込みます。

カスタムコンテキストルール

確立されたパターンに従って独自のコンテキストファイルを作成します。サーバーは以下をサポートしています。

• 正規表現ベースの自動修正
• ツール固有の設定
• 条件付き書式設定ルール
• 複数ツールのコンテキスト継承

環境固有のコンテキスト

環境変数を使用して、異なるコンテキストセットを読み込みます。

{
  "env": {
    "CONTEXT_CONFIG_DIR": "./contexts/production",
    "ENVIRONMENT": "prod"
  }
}

📚 ドキュメント

• Context Guide: 完全なコンテキストファイルのリファレンス
• Developer Guide: カスタムコンテキストの作成
• Examples: 実際の使用例
• Troubleshooting: 一般的な問題と解決策

DXTパッケージの配布

MCP Context Providerは、簡単な配布とインストールのためにデスクトップ拡張機能（DXT）パッケージとして利用可能です。

• パッケージ: mcp-context-provider-1.0.0.dxt (18.6 MB)
• 内容: すべての依存関係がバンドルされた完全なサーバー
• プラットフォーム: Python 3.8以上を搭載したWindows、macOS、Linux
• 依存関係: 自己完結型（外部のpip要件はありません）

DXTパッケージのビルド

ソースから独自のDXTパッケージをビルドするには、以下のコマンドを実行します。

# DXT CLIをインストール
npm install -g @anthropic-ai/dxt

# パッケージをビルド
cd dxt
dxt pack

# パッケージはmcp-context-provider-1.0.0.dxtとして作成されます

配布に関する注意事項

• DXTパッケージにはすべてのPython依存関係（MCP SDK、Pydanticなど）が含まれています。
• すべての依存関係を含めた総展開サイズ: ~45 MB
• オフラインインストールとデプロイに最適化されています。
• 企業環境やエアギャップシステムと互換性があります。

コントリビュート

1. リポジトリをフォークします。
2. 機能ブランチを作成します: git checkout -b feature/new-context
3. /contexts にコンテキストファイルを追加します。
4. 自分のClaude Desktop設定でテストします。
5. プルリクエストを送信します。

📄 ライセンス

MITライセンス - 詳細については LICENSE ファイルを参照してください。