Grok Cli MCP

🚀 grok-cli-mcp

このgrok-cli-mcpは、Grok CLIをラップしたMCPサーバーで、Model Context Protocolを通じてGrok AIモデルにシームレスにアクセスできるようにします。

🚀 クイックスタート

1. 環境の設定

# 必須: Grok APIキーを設定する
export GROK_API_KEY="your-api-key-here"

# オプション: カスタムGrok CLIパスを指定する
export GROK_CLI_PATH="/custom/path/to/grok"

恒久的な設定にするには、シェルプロファイル (~/.bashrc, ~/.zshrc など) に追加します。

echo 'export GROK_API_KEY="your-api-key-here"' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc

2. サーバーのテスト

# サーバーを直接実行する
python -m grok_cli_mcp

# またはコマンドを使用する
grok-mcp

# 起動し、標準入力を待機するはず (Ctrl+Cで終了)

3. MCPクライアントの設定

Claude Codeの場合

.mcp.json に追加します。

{
  "mcpServers": {
    "grok": {
      "type": "stdio",
      "command": "python",
      "args": ["-m", "grok_cli_mcp"],
      "env": {
        "GROK_API_KEY": "your-api-key-here"
      }
    }
  }
}

Cline (VS Code) の場合

~/.cline/mcp_settings.json に追加します。

{
  "mcpServers": {
    "grok": {
      "command": "python",
      "args": ["-m", "grok_cli_mcp"],
      "env": {
        "GROK_API_KEY": "your-api-key-here"
      }
    }
  }
}

Cursorの場合

~/.cursor/mcp.json に追加します。

{
  "grok": {
    "command": "python",
    "args": ["-m", "grok_cli_mcp"],
    "env": {
      "GROK_API_KEY": "your-api-key-here"
    }
  }
}

⚠️ 重要提示

決してAPIキーをバージョン管理にコミットしないでください。環境変数またはシークレットマネージャーを使用してください。

✨ 主な機能

grok-cli-mcp は、Model Context Protocol (MCP) サーバーで、MCPクライアント (Claude Code、Cline、Cursorなど) と Grok CLI の間の橋渡し役を果たします。直接的なAPI呼び出しを実装する代わりに、公式のGrok CLIツールを活用し、以下の機能を提供します。

• 3つの専用ツール：grok_query (一般的なクエリ)、grok_chat (複数ターンの会話)、grok_code (コード生成)
• 簡単な設定：Grok CLIをインストールし、APIキーを設定するだけ
• 将来性がある：CLIの改善 (OAuth、料金プランなど) を自動的に享受できる
• 最小限のメンテナンス：Grok APIの変更を追跡する必要がない

📦 インストール

オプション1: PyPIからインストール (推奨)

pip install grok-cli-mcp

オプション2: uvでインストール

uv pip install grok-cli-mcp

オプション3: pipxでインストール (孤立した環境)

pipx install grok-cli-mcp

オプション4: ソースからインストール

git clone https://github.com/BasisSetVentures/grok-cli-mcp.git
cd grok-cli-mcp
pip install -e .

オプション5: 開発用インストール

git clone https://github.com/BasisSetVentures/grok-cli-mcp.git
cd grok-cli-mcp
pip install -e ".[dev]"

💻 使用例

基本的な使用法

ツール: grok_query

Grokに単純なプロンプトを送信します。

{
  "tool": "grok_query",
  "arguments": {
    "prompt": "Explain quantum computing in simple terms",
    "model": "grok-code-fast-1",
    "timeout_s": 120
  }
}

レスポンス: Grokからの平文の回答

ツール: grok_chat

メッセージ履歴を持つ複数ターンの会話を行います。

{
  "tool": "grok_chat",
  "arguments": {
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "What is MCP?"},
      {"role": "assistant", "content": "MCP is Model Context Protocol..."},
      {"role": "user", "content": "How does it work?"}
    ],
    "model": "grok-code-fast-1",
    "timeout_s": 120
  }
}

レスポンス: 会話履歴を考慮したGrokの回答

ツール: grok_code

言語ヒントとコンテキストを使用したコード生成を行います。

{
  "tool": "grok_code",
  "arguments": {
    "task": "Create a Python function to parse JSON with error handling",
    "language": "python",
    "context": "Using standard library only, no external dependencies",
    "timeout_s": 180
  }
}

レスポンス: 説明付きの完全で使用可能なPythonコード

高度な使用法

高度な出力モード

完全な詳細を含む構造化されたレスポンスを取得します。

{
  "tool": "grok_query",
  "arguments": {
    "prompt": "Explain async/await",
    "raw_output": true
  }
}

レスポンス:

{
  "text": "Async/await is...",
  "messages": [{"role": "assistant", "content": "..."}],
  "raw": "...",
  "model": "grok-code-fast-1"
}

📚 ドキュメント

環境変数

モデル選択

2025年12月現在、利用可能なモデルは以下の通りです。

• grok-code-fast-1 - コードタスク用の高速モデル
• grok-2 - 一般的なタスク用のメインモデル
• その他のモデルは Grok CLIドキュメント を参照

各ツール呼び出しでモデルを指定するか、省略するとCLIのデフォルトが使用されます。

タイムアウト設定

ツールごとのデフォルトタイムアウトは以下の通りです。

• grok_query: 120秒
• grok_chat: 120秒
• grok_code: 180秒

複雑なタスクの場合は、timeout_s パラメータで調整できます。

🔧 技術詳細

このプロジェクトは、直接的なAPI統合ではなく、CLIラッパーパターン に従っています。主要な設計決定は以下の通りです。

1. プロセス分離：各GrokリクエストはCLI実行用のサブプロセスを生成します。
2. フォールバック付きのJSON解析：構造化された解析を試み、失敗した場合は生の出力にフォールバックします。
3. コンテキスト伝播：ロギングと進捗更新にFastMCPのコンテキストを使用します。
4. 非同期実行：すべての操作は非ブロッキング動作のために非同期優先です。

詳細なアーキテクチャについては、docs/architecture.md を参照してください。

📄 ライセンス

このプロジェクトはMITライセンスの下でライセンスされています。詳細については LICENSE ファイルを参照してください。