Letta MCP Server Railway

🚀 レッタMCPサーバー 鉄道エディション

クラウド最適化されたHTTPトランスポート版のレッタMCPサーバー。30秒でRailwayにデプロイできます。

このサーバーは、あらゆるAIクライアントを、ストリーミング可能なHTTPを介して、レッタ.aiの強力なステートフルエージェントに接続し、シームレスなクラウドデプロイを実現します。

🚀 クイックスタート

Railwayへのワンクリックデプロイ

前提条件

• api.letta.com から取得した レッタAPIキー（無料枠あり）
• Railwayアカウント（無料枠で月500時間利用可能）

ワンクリックデプロイ手順

1. 上のデプロイボタンをクリック
2. GitHubアカウントをRailwayに接続
3. 環境変数を追加：LETTA_API_KEY=your_letta_api_key_here
4. デプロイ - あなたのMCPサーバーは2分以内に稼働します！

あなたのMCPサーバーURL

https://your-app-name.up.railway.app/mcp

✨ 主な機能

AIクライアントとの統合

Claude Desktop (ADE統合)

Claude Desktopの設定ファイルに以下を追加します。

macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "letta-railway": {
      "url": "https://your-app.up.railway.app/mcp",
      "transport": "streamable_http",
      "timeout": 300,
      "headers": {
        "User-Agent": "Claude-Desktop-MCP/1.0"
      }
    }
  }
}

MCPインスペクターでのテスト

MCPインスペクターを使用してデプロイをテストします。

npx @modelcontextprotocol/inspector https://your-app.up.railway.app/mcp

GitHub CopilotとVS Code

{
  "mcp.servers": {
    "letta-railway": {
      "transport": "streamable_http",
      "url": "https://your-app.up.railway.app/mcp"
    }
  }
}

その他のMCPクライアント

• Cursor: MCP設定にサーバーを追加
• Replit: MCP互換のエンドポイント設定を使用
• Sourcegraph Cody: OpenCtxブリッジを介して設定
• 任意のMCPクライアント: ストリーミング可能なHTTPトランスポートを使用

📦 インストール

環境変数

レッタクラウドのセットアップ

1. サインアップ: letta.com でアカウントを作成
2. APIキーを取得: api.letta.com → 設定 → APIキー
3. エージェントを作成: ウェブインターフェイスを使用して最初のエージェントを作成
4. 接続をテスト: letta_health_check ツールを使用して確認

💻 使用例

利用可能なツール（20以上のレッタ関数）

エージェント管理

• letta_list_agents - ページネーションとフィルタリングを使用してすべてのエージェントをリストする
• letta_create_agent - メモリブロックとツールを持つ新しいエージェントを作成する
• letta_get_agent - 詳細なエージェント情報を取得する
• letta_update_agent - エージェントの設定（名前、説明、モデル）を更新する
• letta_delete_agent - 確認を得てエージェントを安全に削除する

会話

• letta_send_message - ストリーミングサポート付きでエージェントにメッセージを送信する
• letta_get_conversation_history - ページネーションを使用してチャット履歴を取得する
• letta_export_conversation - 会話をエクスポートする（Markdown、JSON、テキスト）

メモリ管理

• letta_get_memory - エージェントのすべてのメモリブロックを表示する
• letta_update_memory - メモリブロック（人間、ペルソナ、カスタム）を更新する
• letta_create_memory_block - カスタムメモリブロックを作成する
• letta_search_memory - エージェントの会話メモリを検索する

ツール管理

• letta_list_tools - フィルタリングを使用してすべての利用可能なツールをリストする
• letta_get_agent_tools - 特定のエージェントにアタッチされたツールを表示する
• letta_attach_tool - エージェントにツールを追加する
• letta_detach_tool - エージェントからツールを削除する

監視とヘルスチェック

• letta_health_check - API接続とサービスのステータスを確認する
• letta_get_usage_stats - 使用統計と分析を取得する

🔧 技術詳細

Railway最適化機能

• ストリーミング可能なHTTPトランスポート: 標準入出力（stdio）と比較して、クラウドデプロイに最適化
• コネクションプーリング: パフォーマンスのために永続的な接続を維持
• 自動スケーリング: Railwayが需要に応じて自動的にスケーリング
• ゼロダウンタイムデプロイ: 接続を失うことなくホットリロード
• 組み込み監視: Railwayダッシュボードでメトリクスとログが表示される

パフォーマンス最適化

# Railwayクラウド環境用に最適化
- HTTP keep-alive接続
- リクエスト/レスポンスの圧縮
- バックオフ付きのインテリジェントなリトライロジック
- メモリ効率の良いJSONストリーミング
- 自動コネクションプール管理

トランスポート比較

💻 ローカル開発

ローカルでのクイックセットアップ

# リポジトリをクローン
git clone https://github.com/SNYCFIRE-CORE/letta-mcp-server-railway.git
cd letta-mcp-server-railway

# 依存関係をインストール
pip install -e .

# 環境変数を設定
export LETTA_API_KEY=your_api_key_here

# ローカルで実行
python -m letta_mcp_server_railway.server

ローカルでのテスト

# MCPインスペクターでテスト
npx @modelcontextprotocol/inspector http://localhost:8000/mcp

# またはcurlを使用
curl -X POST http://localhost:8000/mcp \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"jsonrpc": "2.0", "id": 1, "method": "tools/list"}'

開発コマンド

# テストを実行
pytest tests/

# コードをフォーマット
black src/ tests/

# 型チェック
mypy src/

# リント
ruff check src/

🔍 トラブルシューティング

一般的な問題と解決策

1. "Connection refused" エラー

# Railwayアプリが実行中か確認
curl https://your-app.up.railway.app/health

# Railwayダッシュボードで環境変数を確認
# LETTA_API_KEYが正しく設定されていることを確認

2. "Invalid API key" エラー

# レッタAPIキーを直接テスト
curl -H "Authorization: Bearer your_api_key" https://api.letta.com/v1/agents

3. "Timeout" エラー

# MCPクライアントの設定でタイムアウトを増やす
{
  "mcpServers": {
    "letta-railway": {
      "url": "https://your-app.up.railway.app/mcp",
      "transport": "streamable_http", 
      "timeout": 300  // 5分に増やす
    }
  }
}

4. Claude Desktopが接続できない

• 設定を変更した後にClaude Desktopを再起動
• JSONバリデーターで設定ファイルの構文を確認
• ブラウザからURLにアクセスできることを確認

ヘルプの取得方法

1. Railwayのログを確認: Railwayダッシュボードでデプロイログを表示
2. ヘルスエンドポイントを確認: https://your-app.up.railway.app/health を訪問
3. MCPエンドポイントを確認: MCPインスペクターでテスト
4. コミュニティサポート: Letta Discord に参加
5. 問題を報告: GitHub Issues

🚀 本番環境でのデプロイ

Railwayデプロイのベストプラクティス

環境管理

# 本番環境の環境変数
LETTA_API_KEY=your_production_api_key
LETTA_BASE_URL=https://api.letta.com
PORT=8000  # Railwayが自動的に管理
LETTA_TIMEOUT=300
LETTA_MAX_RETRIES=5

ヘルスモニタリング

Railwayには組み込みの監視機能がありますが、以下のこともできます。

• カスタムヘルスチェックを設定
• レスポンス時間とエラー率を監視
• ダウンタイムのアラートを設定

スケーリング設定

# railway.toml - 本番環境設定
[build]
builder = "DOCKERFILE"

[deploy] 
restartPolicyType = "ON_FAILURE"

[[deploy.environmentVariables]]
name = "PORT"
value = "8000"

📚 ドキュメント

関連ドキュメント

• Letta Documentation - レッタプラットフォームの完全なガイド
• MCP Specification - モデルコンテキストプロトコルの標準
• Railway Documentation - Railwayプラットフォームのガイド
• FastMCP Documentation - HTTPトランスポートフレームワーク

コミュニティとサポート

• Letta Discord - 活発なコミュニティサポート
• MCP Community - プロトコル開発
• Railway Community - デプロイメントサポート
• GitHub Issues - バグ報告と機能リクエスト

サンプルとチュートリアル

• Letta Agent Examples - サンプルエージェントの設定
• MCP Client Integration - クライアントのセットアップガイド
• Railway Templates - デプロイメントテンプレート

🤝 コントリビューション

このプロジェクトへのコントリビューションを歓迎します！

コントリビューションの手順

1. リポジトリをフォーク
2. 機能ブランチを作成: git checkout -b feature/amazing-feature
3. 変更を加え、テストを追加
4. ローカルでテスト: pytest tests/
5. 明確なメッセージでコミット: git commit -m "Add amazing feature"
6. フォークにプッシュ: git push origin feature/amazing-feature
7. プルリクエストを送信

開発環境のセットアップ

# フォークしてクローン
git clone https://github.com/YOUR_USERNAME/letta-mcp-server-railway.git
cd letta-mcp-server-railway

# 開発用の依存関係をインストール
pip install -e ".[dev]"

# プリコミットフックをインストール
pre-commit install

# テストを実行
pytest tests/ -v

支援が必要な分野

• 📖 ドキュメントの改善
• 🧪 追加のテストカバレッジ
• 🔧 Railwayデプロイの最適化
• 🌐 多言語クライアントのサンプル
• 🐛 バグ修正とパフォーマンスの改善

📄 ライセンス

このプロジェクトはMITライセンスの下で公開されています。詳細は LICENSE を参照してください。

🙏 謝辞

このプロジェクトは、シームレスなAIエージェントのデプロイを実現するために、コミュニティによって愛情を込めて作成されました。

特別な感謝:

• Letta.ai - 革新的なステートフルエージェントの提供
• Railway - 優れたデプロイメントプラットフォームの提供
• Anthropic - MCP仕様の主導
• FastMCP - HTTPトランスポートフレームワークの提供
• すべての貢献者 - このプロジェクトを可能にしてくれた皆様

🚂 30秒でレッタエージェントをクラウドにデプロイ - Railwayが簡単に実現します。