MCPサーバー：Web検索、天気照会、記憶保存をサポート、AIモデルに外部ツールとデータソースを統合

たんさく

Mcps

このプロジェクトは、複数のModel Context Protocolサーバーを提供します。ウェブ検索、天気検索、メモリ保存機能を含み、AIモデルに外部ツールとデータソースの統合機能を提供します。

人工知能チャットボット検索ツール #ウェブ検索 #天気検索 #メモリ保存 .Go

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更新時間 : 2025-10-09

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MCPサーバーとは？

MCPサーバーは、Model Context Protocol標準に基づくツールサーバーで、AIモデルが外部データソースとツールにアクセスできるようにします。まるでAIモデルに「手と目」を装着したように、インターネットを検索したり、天気情報を取得したり、メモリを保存したりすることができます。

これらのサーバーをどのように使用するか？

Dockerコンテナを使用してサーバーを実行し、その後、AIアプリケーション（LocalAIなど）で接続を構成します。サーバーは標準プロトコルを介してAIモデルと通信し、リアルタイムのツール呼び出し機能を提供します。

適用シナリオ

AIモデルの機能を強化する必要があるさまざまなシナリオに適しています。情報検索、個人化メモリ、リアルタイムデータ取得など、特にチャットボット、スマートアシスタント、知識問答システムに適しています。

主な機能

ウェブ検索

DuckDuckGo検索エンジンを使用してインターネット情報をリアルタイムで検索し、検索結果の数を設定可能です。

天気検索

世界中の都市の現在の天気と複数日の天気予報を取得します。温度、風速、天気の説明が含まれます。

永続的なメモリ

セッションをまたいで情報を保存および検索し、メモリエントリの追加、検索、削除をサポートし、タイムスタンプ追跡機能があります。

コンテナ化デプロイ

すべてのサーバーにはDockerイメージが提供され、迅速なデプロイと複数のアーキテクチャでの実行をサポートします。

データ検証

厳格なJSON Schema検証により、入出力データの完全性と正確性が保証されます。

利点

すぐに使える：事前に構成されたDockerイメージで、迅速なデプロイが可能です。

標準化：MCPプロトコルに準拠しており、さまざまなAIクライアントと互換性があります。

軽量：各サーバーの機能が集中しており、リソース消費が少ないです。

拡張可能：新しいツールや機能を簡単に追加できます。

永続化：メモリサーバーはセッションをまたいでデータを保存することができます。

制限

ネットワーク依存：検索と天気サービスにはインターネット接続が必要です。

機能制限：各サーバーの機能は比較的単一です。

構成要件：基本的なDockerと構成知識が必要です。

データプライバシー：メモリサーバーのデータはローカルファイルに保存されます。

使い方

必要なサーバーを選択する

あなたのニーズに合わせて適切なサーバーを選択します。検索、天気、またはメモリ機能のサーバーを選ぶことができます。

Dockerコンテナを実行する

提供されたDockerコマンドを使用してサーバーコンテナを起動します。

AIクライアントを構成する

LocalAIまたは他のMCPクライアントでサーバー接続を構成します。

使用を開始する

AIモデルは、自然言語でサーバーが提供するツールを呼び出すことができます。

使用例

リアルタイム情報検索

AIモデルが最新情報を必要とするとき、自動的に検索サーバーを呼び出してリアルタイムデータを取得します。

旅行計画アシスタント

ユーザーが旅行を計画する際に、目的地の天気情報を提供します。

個人化サービス

ユーザーの好みを記憶し、個人化された体験を提供します。

知識更新

AIの知識ベースの情報が古くなったとき、最新情報を検索して補充します。

よくある質問

MCPサーバーは有料ですか？

これらのサーバーは中国語に対応していますか？

データのプライバシーはどのように保証されますか？

複数のサーバーを同時に実行できますか？

サーバーのパフォーマンスはどうですか？

カスタムサーバーを追加するにはどうすればいいですか？

🚀 MCPS - モデルコンテキストプロトコルサーバー

このリポジトリには、AIモデルにさまざまなツールと機能を提供するモデルコンテキストプロトコル（MCP）サーバーが含まれています。主にLocalAIのための小さなサンプルを提供する目的で作成されましたが、任意のMCPクライアントでも動作します。

🚀 クイックスタート

このリポジトリのMCPサーバーを使用することで、AIモデルに外部データソースやツールを接続することができます。以下に利用可能なサーバーとその使い方を説明します。

✨ 主な機能

複数のサーバー提供：ウェブ検索、天気情報、メモリ管理などのさまざまな機能を持つサーバーを提供します。
Dockerサポート：Dockerイメージを使用して簡単にサーバーをデプロイできます。
LocalAI連携：LocalAIと連携して、AIモデルにサーバーの機能を組み込むことができます。

📦 インストール

前提条件

Go 1.24.7以降
Docker（コンテナ化されたビルド用）
Make（Makefileを使用するため）

ビルド

提供されているMakefileを使用して簡単に開発できます。

# 利用可能なコマンドを表示
make help

# 開発ワークフロー
make dev

# 特定のサーバーをビルド
make MCP_SERVER=duckduckgo build
make MCP_SERVER=weather build
make MCP_SERVER=memory build

# テストとチェックを実行
make ci-local

# マルチアーキテクチャのイメージをビルド
make build-multiarch

💻 使用例

🦆 DuckDuckGo検索サーバー

DuckDuckGoを使用して検索機能を提供するウェブ検索サーバーです。

基本的な使用法

docker run -e MAX_RESULTS=10 ghcr.io/mudler/mcps/duckduckgo:latest

高度な使用法

LocalAIのモデル設定に追加する場合：

mcp:
  stdio: |
    {
      "mcpServers": {
        "ddg": {
          "command": "docker",
          "env": {
            "MAX_RESULTS": "10"
          },
          "args": [
            "run", "-i", "--rm", "-e", "MAX_RESULTS",
            "ghcr.io/mudler/mcps/duckduckgo:master"
          ]
        }
      }
    }

🌤️ 天気サーバー

世界中の都市の現在の天気と予報データを提供する天気情報サーバーです。

基本的な使用法

docker run ghcr.io/mudler/mcps/weather:latest

高度な使用法

LocalAIのモデル設定に追加する場合：

mcp:
  stdio: |
    {
      "mcpServers": {
        "weather": {
          "command": "docker",
          "args": [
            "run", "-i", "--rm",
            "ghcr.io/mudler/mcps/weather:master"
          ]
        }
      }
    }

🧠 メモリサーバー

AIモデルがセッション間で情報を保存、取得、管理できる永続的なメモリストレージサーバーです。

基本的な使用法

docker run -e MEMORY_FILE_PATH=/custom/path/memory.json ghcr.io/mudler/mcps/memory:latest

高度な使用法

LocalAIのモデル設定に追加する場合：

mcp:
  stdio: |
    {
      "mcpServers": {
        "memory": {
          "command": "docker",
          "env": {
            "MEMORY_FILE_PATH": "/data/memory.json"
          },
          "args": [
            "run", "-i", "--rm", "-v", "/host/data:/data",
            "ghcr.io/mudler/mcps/memory:master"
          ]
        }
      }
    }

📚 ドキュメント

利用可能なサーバー

🦆 DuckDuckGo検索サーバー

機能：
- ウェブ検索機能
- 最大検索結果数を設定可能（デフォルト: 5）
- 入出力のJSONスキーマ検証
ツール：
- search - ウェブ上で情報を検索
設定：
- MAX_RESULTS - 最大検索結果数を設定する環境変数（デフォルト: 5）

🌤️ 天気サーバー

機能：
- 現在の天気状況（温度、風、説明）
- 複数日の天気予報
- 特殊文字を含む都市名のURLエンコーディング
- 入出力のJSONスキーマ検証
- HTTPタイムアウト処理
ツール：
- get_weather - 都市の現在の天気と予報を取得
APIレスポンス形式：

{
  "temperature": "29 °C",
  "wind": "20 km/h", 
  "description": "Partly cloudy",
  "forecast": [
    {
      "day": "1",
      "temperature": "27 °C",
      "wind": "12 km/h"
    },
    {
      "day": "2", 
      "temperature": "22 °C",
      "wind": "8 km/h"
    }
  ]
}

🧠 メモリサーバー

機能：
- 永続的なJSONファイルストレージ
- メモリエントリの追加、一覧表示、削除
- 各エントリに一意のIDを生成
- エントリのタイムスタンプ追跡
- ストレージ場所を設定可能
- 入出力のJSONスキーマ検証
ツール：
- add_memory - メモリストレージに新しいエントリを追加
- list_memory - すべてのメモリエントリを一覧表示
- remove_memory - IDでメモリエントリを削除
- search_memory - 内容でメモリエントリを検索（大文字小文字を区別しない）
メモリエントリ形式：

{
  "id": "1703123456789000000",
  "content": "User prefers coffee over tea",
  "created_at": "2023-12-21T10:30:56.789Z"
}

検索レスポンス形式：

{
  "query": "coffee",
  "results": [
    {
      "id": "1703123456789000000",
      "content": "User prefers coffee over tea",
      "created_at": "2023-12-21T10:30:56.789Z"
    }
  ],
  "count": 1
}

新しいサーバーの追加

新しいMCPサーバーを追加するには、以下の手順を実行します。

プロジェクトルートの下に新しいディレクトリを作成します。
MCP SDKのパターンに従ってサーバーを実装します。
.github/workflows/image.ymlのGitHub Actionsワークフローマトリックスを更新します。
このREADMEに新しいサーバーの情報を追加します。

サーバーの構造例：

package main

import (
    "context"
    "log"
    "github.com/modelcontextprotocol/go-sdk/mcp"
)

func main() {
    server := mcp.NewServer(&mcp.Implementation{
        Name: "your-server", 
        Version: "v1.0.0"
    }, nil)
    
    // ここにあなたのツールを追加
    mcp.AddTool(server, &mcp.Tool{
        Name: "your-tool", 
        Description: "your tool description"
    }, YourToolFunction)
    
    if err := server.Run(context.Background(), &mcp.StdioTransport{}); err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
}