Ncp

🚀 NCP - 自然コンテキストプロバイダ

NCPは、分散したN個のMCPサーバーを1つのインテリジェントなオーケストレーターに変換します。 あなたのAIは、50以上の複雑なツールの代わりに、たった2つのシンプルなツールを見ることになります。一方で、NCPはすべてのルーティング、検出、実行を背後で処理します。

MCPとは何ですか？ AnthropicによるModel Context Protocolにより、AIアシスタントは外部のツールやデータソースに接続できます。MCPを、ファイルアクセス、ウェブ検索、データベースなどのスーパーパワーをAIに与える「プラグイン」と考えてください。

🚀 クイックスタート

既存のMCPユーザー向けの2分で完了するセットアップ

ステップ1: 既存のMCPをインポートする ⚡

すでにMCPを持っている場合は、最初からやり直す必要はありません。すべてを即座にインポートしましょう。

# NCPをグローバルにインストールする（推奨）
npm install -g @portel/ncp

# claude_desktop_config.jsonの内容をクリップボードにコピーする：
# 1. claude_desktop_config.jsonファイルを開く（上記の場所を参照）
# 2. すべての内容を選択（Ctrl+A / Cmd+A）してコピー（Ctrl+C / Cmd+C）する
# 3. 次に、以下のコマンドを実行する：
ncp config import

# ✨ 魔法のように！NCPがクリップボードからすべてのMCPを自動検出してインポートします

注意: 以下のすべてのコマンドは、グローバルインストール（npm install -g）を前提としています。npxを使用する場合は、npxによる代替インストールセクションを参照してください。

ステップ2: NCPをAIに接続する 🔗

MCPの設定全体をこの単一のエントリに置き換えます。

{
  "mcpServers": {
    "ncp": {
      "command": "ncp"
    }
  }
}

ステップ3: 魔法を見る ✨

あなたのAIは、これで50以上の複雑なツールの代わりに、たった2つのシンプルなツールを見ることになります。

🎉 完了です！ 同じツール、同じ機能ですが、あなたのAIはこれで集中力と効率性を備えるようになりました。

✨ 主な機能

🧠 AIの集中力を回復する

• 導入前: "50のツールがある...どれを使えばいいのか...考えさせられる..."
• 導入後: "ファイルアクセスが必要だ。完了。" (サブ秒単位での決定)

💰 大量のトークン節約

• 導入前: ツールスキーマだけで10万以上のトークン
• 導入後: 統一インターフェースで2,500トークン
• 結果: 40倍のトークン効率 = 40倍の長い会話

🎯 ツールの混乱を解消する

• 導入前: AIがread_fileを選択するが、意図したのはsearch_filesである
• 導入後: NCPのセマンティックエンジンがタスクに適した正しいツールを見つける

🚀 より速く、より賢い応答

• 導入前: ツールオプションを分析するために8秒の遅延
• 導入後: 即座のツール選択と即時のアクション

📊 導入前と導入後の実態

導入前: ツールスキーマの爆発 😵‍💫

AIが複数のMCPに直接接続する場合:

🤖 AIアシスタントのコンテキスト:
├── ファイルシステムMCP (12ツール) ─ 15,000トークン
├── データベースMCP (8ツール) ─── 12,000トークン
├── ウェブ検索MCP (6ツール) ── 8,000トークン
├── メールMCP (15ツール) ───── 18,000トークン
├── シェルMCP (10ツール) ───── 14,000トークン
├── GitHub MCP (20ツール) ──── 25,000トークン
└── Slack MCP (9ツール) ────── 11,000トークン

💀 合計: 80ツール = 103,000トークンのスキーマ

起こること:

• AIはコンテキストの50%以上を、どのツールが存在するかを理解するために消費する
• どのツールを使うかを分析するために5〜8秒を費やす
• スキーマの混乱のため、しばしば間違ったツールを選択する
• 会話の途中でコンテキストの制限に達する

導入後: 統一されたインテリジェンス ✨

NCPのオーケストレーションにより:

🤖 AIアシスタントのコンテキスト:
└── NCP (2つの統一ツール) ──── 2,500トークン

🎯 背後で: NCPがすべての80ツールを管理する
📈 コンテキストの節約: 100,500トークン (97%の削減!)
⚡ 決定時間: サブ秒単位のツール選択
🎪 AIの振る舞い: 自信を持って、集中して、決断力を持って

実際のテスト結果:

変化の具体例:

• 5倍速い応答 (8秒 → 1.5秒)
• 12倍長い会話 制限に達するまで
• 90%の誤ったツール選択の削減
• 通常のセッションでのコンテキストの枯渇ゼロ

😤 MCPのパラドックス: ツールが増えるほど生産性が低下する

あなたはAIをより強力にするためにMCPを追加しました。しかし、結果は逆でした。

• AIが間違ったツールを選択する ("read_fileを使うべきか、get_file_contentを使うべきか？")
• セッションが早期に終了する ("ツールを分析している間にコンテキストの制限に達しました")
• コストが急増する (50以上のスキーマが作業開始前にトークンを消費する)
• AIが決断力を失う (以前は素早く行動していたが、現在は明確化の質問をする)

🧸 なぜたくさんのおもちゃが楽しさを台無しにするのか

考えてみてください。

• 1つのおもちゃを持った子供 → それを大切にし、習得し、それを使って無限のゲームを作り出す
• 50のおもちゃを持った子供 → すべてを持つことができず、ピースを失い、圧倒され、完全に遊ぶのをやめる

あなたのAIはその子供です。 MCPはおもちゃです。多いということが常に良いというわけではありません。

あるいは、このようなシチュエーションを想像してみてください。あなたはピザが食べたいと思っています。誰かがあなたにピザを手渡す → 純粋な喜び！ 🍕 しかし、あなたを200の料理があるビュッフェに連れて行く → 分析麻痺。あなたは20分を費やして決断し、食欲を失い、不満足な気持ちで去ります。

あなたのAIも同じです: 完璧な1つのツールを与える → 即座の行動。50のツールを与える → 認知的な過負荷。

最も創造的な人々は制約の中で成長します。無限の選択肢ではなく。あなたのAIも例外ではありません。

考えてみてください:

• 何でも書ける詩人 → 筆が進まない

• 雨についての俳句を書けという指示を受けた詩人 → 即座のインスピレーション

• すべてのプログラミング言語にアクセスできる開発者 → 分析麻痺

• このタスクにはPythonを使えという指示を受けた開発者 → 集中した解決策

あなたのAIも同じような集中力が必要です。 NCPは、創造性を引き出す制約を与えます。混乱を引き起こすものではありません。

📦 インストール

前提条件

• Node.js 18以上 (ここからダウンロード)
• npm (Node.jsに含まれています) またはパッケージを実行するためのnpx
• コマンドラインアクセス (Mac/Linuxの場合はターミナル、Windowsの場合はコマンドプロンプト/パワーシェル)

インストール手順

グローバルインストール（推奨）

npm install -g @portel/ncp

npxによる代替インストール

# 上記のすべてのコマンドはnpxでも動作します。'ncp'を 'npx @portel/ncp'に置き換えてください。

# MCPをインポートする
npx @portel/ncp config import

# MCPを追加する
npx @portel/ncp add filesystem npx @modelcontextprotocol/server-filesystem ~/Documents

# ツールを検索する
npx @portel/ncp find "file operations"

# クライアントを設定する（例: Claude Desktop）
{
  "mcpServers": {
    "ncp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@portel/ncp"]
    }
  }
}

npxを使用するタイミング: NCPを試す場合、CI/CD環境、またはパッケージをグローバルにインストールできない場合に最適です。

💻 使用例

基本的な使用法

既存のMCPユーザー向けのセットアップ

# NCPをグローバルにインストールする（推奨）
npm install -g @portel/ncp

# claude_desktop_config.jsonの内容をクリップボードにコピーする：
# 1. claude_desktop_config.jsonファイルを開く（上記の場所を参照）
# 2. すべての内容を選択（Ctrl+A / Cmd+A）してコピー（Ctrl+C / Cmd+C）する
# 3. 次に、以下のコマンドを実行する：
ncp config import

# MCP設定を置き換える
{
  "mcpServers": {
    "ncp": {
      "command": "ncp"
    }
  }
}

高度な使用法

スマートなヘルスモニタリング

ncp list --depth 1    # ヘルスステータスを確認する
ncp config validate   # 設定の健全性をチェックする

マルチプロファイルの組織化

# 開発環境の設定
ncp add --profile dev filesystem npx @modelcontextprotocol/server-filesystem ~/dev

# 本番環境の設定
ncp add --profile prod database npx production-db-server

# 特定のプロファイルを使用する
ncp --profile dev find "file tools"

プロジェクトレベルの設定

# 任意のプロジェクトディレクトリで、ローカルのMCP設定を作成する
mkdir .ncp
ncp add filesystem npx @modelcontextprotocol/server-filesystem ./
ncp add github npx @modelcontextprotocol/server-github

# NCPが自動的に検出し、プロジェクトローカルの設定を使用する
ncp find "save file"  # プロジェクトのMCPのみを使用する

📚 ドキュメント

人間にも使いやすいCLIでのテストドライブ

🔍 スマートな発見

# AIのように質問する
ncp find "I need to read a file"
ncp find "help me send an email"
ncp find "search for something online"

📋 エコシステムの概要

# 完全なMCPエコシステムを確認する
ncp list --depth 2

# いつでもヘルプを取得する
ncp --help

⚡ 直接テスト

# 任意のツールを安全にテストする
ncp run filesystem:read_file --params '{"path": "/tmp/test.txt"}'

異なるAIクライアントの設定

Claude Desktop (最も人気)

設定ファイルの場所:

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

claude_desktop_config.json全体を以下の内容に置き換えます。

{
  "mcpServers": {
    "ncp": {
      "command": "ncp"
    }
  }
}

📌 重要: 設定ファイルを保存した後、Claude Desktopを再起動してください。

Claude Code

NCPは自動的に動作します！ 以下のコマンドを実行するだけです。

ncp add <your-mcps>

VS Code with GitHub Copilot

設定ファイルの場所:

• macOS: ~/Library/Application Support/Code/User/settings.json
• Windows: %APPDATA%\Code\User\settings.json
• Linux: ~/.config/Code/User/settings.json

VS Codeのsettings.jsonに以下の内容を追加します。

{
  "mcp.servers": {
    "ncp": {
      "command": "ncp"
    }
  }
}

📌 重要: 設定ファイルを保存した後、VS Codeを再起動してください。

Cursor IDE

{
  "mcp": {
    "servers": {
      "ncp": {
        "command": "ncp"
      }
    }
  }
}

🔧 技術詳細

スマートヘルスモニタリング

NCPは自動的に壊れたMCPを検出し、それを回避してルーティングします。

ncp list --depth 1    # ヘルスステータスを確認する
ncp config validate   # 設定の健全性をチェックする

マルチプロファイルの組織化

MCPをプロジェクトや環境ごとに整理することができます。

# 開発環境の設定
ncp add --profile dev filesystem npx @modelcontextprotocol/server-filesystem ~/dev

# 本番環境の設定
ncp add --profile prod database npx production-db-server

# 特定のプロファイルを使用する
ncp --profile dev find "file tools"

プロジェクトレベルの設定

新機能として、自動検出によるプロジェクトごとのMCP設定が可能です。これはチームやクラウドIDEに最適です。

# 任意のプロジェクトディレクトリで、ローカルのMCP設定を作成する
mkdir .ncp
ncp add filesystem npx @modelcontextprotocol/server-filesystem ./
ncp add github npx @modelcontextprotocol/server-github

# NCPが自動的に検出し、プロジェクトローカルの設定を使用する
ncp find "save file"  # プロジェクトのMCPのみを使用する

仕組み:

• 📁 ローカルの.ncpディレクトリが存在する → プロジェクトの設定を使用する
• 🏠 ローカルの.ncpディレクトリが存在しない → グローバルの~/.ncpにフォールバックする
• 🎯 プロファイル管理が不要 → すべてがデフォルトのall.jsonに保存される

適用シーン:

• 🤖 Claude Codeプロジェクト (プロジェクト固有のMCPツール)
• 👥 チームの一貫性 (.ncpフォルダをリポジトリと一緒に配布する)
• 🔧 プロジェクト固有のツール (各プロジェクトが独自のMCPを定義する)
• 📦 環境の分離 (グローバルなMCPの競合がない)

どこからでもインポートする

# クリップボードから（任意のJSON設定）
ncp config import

# 特定のファイルから
ncp config import "~/my-mcp-config.json"

# Claude Desktopから（自動検出されるパス）
ncp config import

🛟 トラブルシューティング

インポートの問題

# インポートされた内容を確認する
ncp list

# インポートされたMCPの健全性を検証する
ncp config validate

# 詳細なインポートログを表示する
DEBUG=ncp:* ncp config import

AIがツールを使用しない場合

• 接続を確認する: ncp list (MCPが表示されるはず)
• 発見をテストする: ncp find "your query"
• 設定を検証する: AIクライアントがncpコマンドを指していることを確認する

パフォーマンスの問題

# MCPの健全性を確認する（不健康なMCPはすべてを遅くする）
ncp list --depth 1

# 必要に応じてキャッシュをクリアする
rm -rf ~/.ncp/cache

# デバッグログでモニタリングする
DEBUG=ncp:* ncp find "test"

📄 ライセンス

Elastic License 2.0 - 完全なライセンス

要約: 商用を含むすべての使用に無料です。ただし、サードパーティにホスティングサービスとして提供することはできません。