Mandoline MCP Server

🚀 Mandoline MCP Server

Model Context Protocolを介してMandolineの評価フレームワークを使用して、Claude Code、Claude Desktop、CursorなどのAIアシスタントが自身のパフォーマンスを振り返り、批判し、継続的に改善できるようにします。

🚀 クイックスタート

クライアントのセットアップ

ほとんどのユーザーはここから始めるべきです。 MandolineのホストされたMCPサーバーを使用して、AIアシスタントに評価ツールを統合します。

以下の各統合では、sk_****をmandoline.ai/accountから取得した実際のAPIキーに置き換えてください。

Claude Code

CLIを使用して、Claude CodeにMandoline MCPサーバーを追加します。

claude mcp add --scope user --transport http mandoline https://mandoline.ai/mcp --header "x-api-key: sk_****"

--scope user（すべてのプロジェクトで有効）または--scope project（現在のプロジェクトのみ）を使用できます。

⚠️ 重要提示

設定を変更した後は、アクティブなClaude Codeセッションを再起動してください。

確認方法: Claude Codeで/mcpを実行し、Mandolineがアクティブなサーバーとして表示されることを確認します。

公式ドキュメント: Claude Code MCP Guide

Claude Desktop

設定ファイルを編集します（Settings > Developer > Edit Config）。

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

{
  "mcpServers": {
    "Mandoline": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "mcp-remote",
        "https://mandoline.ai/mcp",
        "--header",
        "x-api-key: ${MANDOLINE_API_KEY}"
      ],
      "env": {
        "MANDOLINE_API_KEY": "sk_****"
      }
    }
  }
}

この設定はすべての会話にグローバルに適用されます。

⚠️ 重要提示

設定を変更した後は、Claude Desktopを再起動してください。

確認方法: "Search and tools"ボタンをクリックし、Mandolineのツールが表示されることを確認します。

公式ドキュメント: MCP Quickstart Guide

Cursor

MCP設定ファイルを作成または編集します。

{
  "mcpServers": {
    "Mandoline": {
      "url": "https://mandoline.ai/mcp",
      "headers": {
        "x-api-key": "sk_****"
      }
    }
  }
}

グローバル設定（すべてのプロジェクトに影響を与える）~/.cursor/mcp.jsonまたはプロジェクトローカル設定（現在のプロジェクトのみ）.cursor/mcp.json（プロジェクトのルートにある）を使用できます。

⚠️ 重要提示

設定を変更した後は、Cursorを再起動してください。

確認方法: 出力パネル（Ctrl+Shift+U）→ "MCP Logs"で接続が成功していることを確認するか、Composer AgentでMandolineのツールが表示されることを確認します。

公式ドキュメント: Cursor MCP Guide

サーバーのセットアップ

サーバーをローカルで実行する場合、または開発に貢献する場合のみ必要です。 ほとんどのユーザーは上記のホストされたサーバーを使用する必要があります。

前提条件: Node.js 18+ と npm

インストール

1. クローンとビルド

   git clone https://github.com/mandoline-ai/mandoline-mcp-server.git
   cd mandoline-mcp-server
   npm install
   npm run build
   

2. 環境の構成（オプション）

   cp .env.example .env.local
   # .env.localを編集して、PORT、LOG_LEVELなどをカスタマイズします。
   

3. サーバーの起動

   npm start
   

サーバーはデフォルトでhttp://localhost:8080で実行されます。

ローカルサーバーの使用

ホストされたサーバーの代わりにローカルサーバーを使用するには、上記のクライアント設定でhttps://mandoline.ai/mcpをhttp://localhost:8080/mcpに置き換えます。

💻 使用例

基本的な使用法

統合が完了したら、AIアシスタントの会話で直接Mandolineの評価ツールを使用できます。

ツール

メトリクス

評価

リソース

AIアシスタント内から直接Mandolineのドキュメントやリファレンス資料にアクセスできます。これには、モデル比較ガイドや評価のベストプラクティスが含まれます。

📚 詳細ドキュメント

サポート

• プラットフォーム: https://mandoline.ai - アカウントを作成し、APIキーを取得する
• ドキュメント: https://mandoline.ai/docs - 評価ガイドとベストプラクティス
• 問題報告: GitHub Issues - バグ報告と機能要求
• メール: support@mandoline.ai - 直接サポート

ライセンス

Apache-2.0ライセンス - 詳細はLICENSEファイルを参照してください。