Ap MCP Server

🚀 Associated Press Media API MCP Server

このサーバーは、非公式の モデルコンテキストプロトコル（MCP）サーバーで、Associated Press Media APIを AI最適化コンテンツインテリジェンスリソース に変換します。26の強力なツールを備え、会話型AIアプリケーションが自然言語インターフェースを通じて、APの包括的なニュースコンテンツにシームレスにアクセス、分析、対話できるようにします。

最適な用途: 会話型AIアシスタント、ニュース分析アプリケーション、コンテンツ調査ツール、自動化されたジャーナリズムワークフロー

[!NOTE] AP Media APIの詳細については、APの開発者ドキュメントを参照してください。

✨ 主な機能

🤖 会話型AI機能

• 自然言語クエリ処理: 会話型クエリを最適化されたAP API検索に変換
• インテリジェントプロンプトテンプレート: 一般的なワークフローやユースケースに対応する17の事前設定されたプロンプト
• インテリジェントコンテンツ推薦: AIによるコンテンツ発見と関連記事の提案
• トレンド分析: リアルタイムのトレンドトピックの検出と分析
• スマートクエリ最適化: より良い検索結果を得るための自動クエリ強化
• プランエンフォースメント: 承認されたプランアイテムへの自動コンテンツフィルタリング（AP_ENFORCE_PLAN で設定可能）
• AIエラー回復: 提案されたアクションとリトライガイダンスを含む自己修復型エラーヒント
• レート制限インテリジェンス: 自動レート制限検出とバックオフ、リトライヒント付き
• クエリ提案: 幅広い検索に対するインテリジェントなクエリ改善提案

📈 パフォーマンスとスケーラビリティ

• バルク操作: 単一操作で最大2,000件の検索結果と50件のアイテムを処理
• インテリジェントキャッシュ: パフォーマンス向上のためのTTLベースのキャッシュシステム
• 自動ページネーション: 自動ページネーションで大規模な結果セットをシームレスに処理
• 本番環境対応: エンタープライズグレードのパフォーマンスと信頼性

📰 完全なコンテンツインテリジェンス

• 26の包括的なツール: AP Media APIの機能を完全に網羅
• ライブコンテンツフィード: APの速報ニュースと更新へのリアルタイムアクセス
• 高度な検索: 柔軟なフィルタリングとソートを備えたマルチパラメータ検索
• コンテンツモニタリング: 自動化されたコンテンツアラートとモニタの作成と管理

🛡️ エンタープライズグレードの基盤

• 完全な型安全性: OpenAPIベースの型を持つ完全なTypeScript実装
• 堅牢なエラーハンドリング: APIエラー、レート制限、ネットワーク問題の適切なハンドリング
• 安全な設定: 検証付きの環境ベースの設定
• 包括的なテスト: ユニットテストと統合テストによる高いテストカバレッジ

🚀 クイックスタート

前提条件

• Node.js 18以上
• Associated Press APIキー（api.ap.org で取得）

インストール

Claude Code (CLI)

Claude CodeのMCP設定に追加します:

{
    "mcpServers": {
        "ap-media": {
            "type": "stdio",
            "command": "npx",
            "args": ["-y", "ap-mcp-server@latest"],
            "env": {
                "AP_API_KEY": "your_api_key_here"
            }
        }
    }
}

Visual Studio Codeなど

VS Code、Windsurf、Cursor、VoidなどのVS Codeベースのエディタの場合:

ワークスペースのMCP設定（.vscode/mcp.json）に以下のサーバー定義を追加します:

{
    "servers": {
        "ap-media": {
            "type": "stdio",
            "command": "npx",
            "args": ["-y", "ap-mcp-server@latest"],
            "env": {
                "AP_API_KEY": "your_api_key_here"
            }
        }
    }
}

汎用MCPクライアント設定

Claude Desktop、ChatGPT Desktop、OpenAI CodexなどのほとんどのMCP互換AIツールに適用されます:

{
    "mcpServers": {
        "ap-media": {
            "command": "npx",
            "args": ["-y", "ap-mcp-server@latest"],
            "env": {
                "AP_API_KEY": "your_api_key_here"
            }
        }
    }
}

🤖 AIとLLMの統合

AP MCPサーバーは、MCPプロトコルを通じてAIツール、チャットボット、LLMアプリケーションによって直接使用できるように設計されています。AIアシスタントは自然言語を使用してAPのニュースコンテンツにアクセスできます:

自然言語AI対話

• "医療分野の人工知能に関する最近の記事を探す"
• "今週のテクノロジーのトレンドトピックを表示"
• "気候変動に関する最新の速報ニュースを取得"
• "再生可能エネルギーに関するこの記事の関連記事を探す"

AIツールはこれらのリクエストを自動的に適切なMCPツール呼び出しに変換します。

スマートコンテンツ発見

• トレンド検出: ニュースのトレンドを自動的に特定
• コンテンツ推薦: AIによる関連記事とトピックの提案を取得
• クエリ強化: 曖昧なクエリを正確で最適化された検索に変換
• バルク分析: パターン認識のために大量のコンテンツを処理

AIアプリケーションの種類

• ニュースチャットボット: APニュースに会話型アクセスするAIアシスタント
• 調査アシスタント: ジャーナリストと研究者向けのAIツール
• 分析システム: 自動化されたニューストレンドとパターン分析
• コンテンツキュレーション: AIによるコンテンツ発見と推薦エンジン

設定

環境変数

属性	詳情
AP_API_KEY	必須。あなたのAP APIキーです。
AP_BASE_URL	任意。デフォルトは https://api.ap.org/media/v で、AP APIのベースURLです。
AP_TIMEOUT	任意。デフォルトは 30000 で、リクエストのタイムアウト時間（ミリ秒）です。
AP_RETRIES	任意。デフォルトは 3 で、失敗したリクエストのリトライ回数です。
AP_ENFORCE_PLAN	任意。デフォルトは true で、すべてのコンテンツリクエストに対して in_my_plan=true を適用する（AIセーフティ機能）
AP_DEBUG	任意。デフォルトは false で、デバッグログを有効にします。
AP_LOG_LEVEL	任意。デフォルトは info で、ログレベル（error, warn, info, debug）です。
AP_VERBOSE_LOGGING	任意。デフォルトは false で、リクエスト/レスポンスのログを有効にします。
AP_CACHE_ENABLED	任意。デフォルトは true で、インテリジェントキャッシュシステムを有効にします。
AP_CACHE_TTL_TRENDS	任意。デフォルトは 300000 で、トレンドトピックのキャッシュTTL（5分）です。
AP_CACHE_TTL_SEARCH	任意。デフォルトは 180000 で、検索結果のキャッシュTTL（3分）です。

🎯 MCPプロンプト（17種類利用可能）

AP MCPサーバーには、複雑な操作を簡素化し、APIの使用を最適化するインテリジェントなプロンプトテンプレートが含まれています。これらのプロンプトはパラメータの複雑さを抽象化し、一般的なワークフローに対する自然言語インターフェースを提供します。

🔍 検索と発見プロンプト

breaking-news-search

最適化されたパラメータで最新の速報ニュースを検索します。

• 引数: topic, hours_ago, location, max_results
• 例: "過去2時間のテクノロジーに関する速報ニュースを取得"

topic-deep-dive

特定のトピックに関する包括的な調査を行い、詳細なカバレッジを提供します。

• 引数: topic, days_back, min_word_count, include_analysis, max_results
• 例: "過去1週間の気候変動の報道を詳しく調査"

multimedia-search

写真、ビデオ、グラフィック、オーディオコンテンツを検索します。

• 引数: topic, media_type, days_back, high_quality_only, max_results
• 例: "過去7日間のオリンピックの高画質写真を検索"

regional-coverage

特定の地域または場所に関する包括的なニュースカバレッジを取得します。

• 引数: location, include_national, include_local, days_back, max_results
• 例: "カリフォルニアのすべてのニュースを、全国と地域の記事を含めて取得"

smart-search

自然言語クエリと自動拡張を使用してインテリジェントに検索します。

• 引数: query, search_mode, auto_expand
• 例: "再生可能エネルギーの革新に関するスマート検索"

📊 分析と洞察プロンプト

trend-analysis

ニュースカバレッジのトレンドトピックとパターンを分析します。

• 引数: category, timeframe, location_filter, include_sentiment, max_topics
• 例: "過去1日間のテクノロジーのトレンドを分析"

content-recommendations

参照アイテムに基づいてAIによるコンテンツ推薦を取得します。

• 引数: based_on, subjects, content_types, location_preference, max_recommendations
• 例: "人工知能のトピックに基づく推薦を取得"

coverage-comparison

異なる期間のニュースカバレッジを比較します。

• 引数: topic, period1_days_ago, period2_days_ago, period_length_days, metrics
• 例: "先週と今週の選挙報道を比較"

quick-trending

現在のトレンドトピックの簡易なスナップショットを取得します。

• 引数: max_topics
• 例: "トップ10のトレンドトピックを表示"

🔔 監視とアラートプロンプト

create-news-monitor

特定のニューストピックの自動監視を設定します。

• 引数: topic, monitor_name, email, alert_frequency, description
• 例: "気候変動に関する速報ニュースを30分ごとに監視"

breaking-alert-setup

緊急速報ニュースアラートの迅速な設定を行います。

• 引数: topics, email, sensitivity
• 例: "地震と津波のニュースに対する高感度アラートを設定"

list-monitors

すべてのアクティブなコンテンツモニタとその状態を表示します。

• 引数: include_status, include_history
• 例: "現在の状態を含めてすべてのアクティブなモニタをリスト表示"

manage-monitor

既存のモニタを更新または削除します。

• 引数: monitor_id, action, new_email, new_frequency
• 例: "気候モニタを10分ごとにチェックするように更新"

📰 ワークフロープロンプト

daily-news-briefing

包括的な日次ニュースブリーフィングを生成します。

• 引数: categories, location, include_breaking, include_trending, include_recommendations
• 例: "テクノロジーとビジネスに焦点を当てた日次ブリーフィングを作成"

research-workflow

トピックを調査するための包括的な調査ワークフローです。

• 引数: topic, depth, time_range_days, include_multimedia, include_analysis
• 例: "過去30日間の再生可能エネルギーに関する詳細な調査"

content-curation

特定のオーディエンスまたは目的のためにコンテンツを選り分けます。

• 引数: audience, topics, content_mix, total_items
• 例: "AIと自動化に関するビジネスオーディエンス向けに20件のアイテムを選り分け"

story-development

背景とコンテキストを持つ記事の作成を支援します。

• 引数: story_topic, story_type, needs
• 例: "都市農業に関する特集記事を背景と専門家の情報源を含めて作成するのを支援"

🛠️ 利用可能なツール（合計26種類）

🔍 コア検索とコンテンツツール

search_content

柔軟なフィルタリングとソートオプションを備えた高度なコンテンツ検索です。

パラメータ:

• query (文字列): 検索クエリ
• sort (文字列): ソート基準（デフォルト: _score:desc）
• page (数値): ページ番号（1から始まる）
• page_size (数値): ページあたりのアイテム数（最大100）
• include/exclude (配列): フィールドフィルタリング
• pricing (ブール値): 価格情報を含める
• in_my_plan (ブール値): あなたのプランに含まれるアイテムのみを返す

AIの使用方法: AIツールが "AI医療記事を探す" のようなリクエストを受け取ると、自動的にクエリ用語、ソート、フィールド選択を含む適切な検索パラメータに変換します。

search_content_all

大規模な結果セット（最大2,000件のアイテム）に対する自動ページネーション付き検索です。

パラメータ:

• search_content と同じですが、自動的にページネーションを処理します
• max_items (数値): 取得する最大アイテム数（デフォルト: 1000、最大: 2000）

最適な用途: バルク分析、トレンド検出、包括的な調査

get_content_item

IDによって特定のコンテンツアイテムを取得します。

パラメータ:

• item_id (文字列、必須): APアイテムID
• include/exclude (配列): フィールドフィルタリング
• pricing (ブール値): 価格情報を含める

get_content_bulk

複数のコンテンツアイテムを効率的に取得します（最大50件のアイテム）。

パラメータ:

• item_ids (配列、必須): APアイテムIDの配列（最大50）
• include/exclude (配列): フィールドフィルタリング
• pricing (ブール値): 価格情報を含める

最適な用途: バッチコンテンツ取得、関連記事の取得

get_content_feed

リアルタイムのニュースのためのライブAPコンテンツフィードにアクセスします。

パラメータ:

• query (文字列): フィルタクエリ
• page_size (数値): 返すアイテム数
• include/exclude (配列): フィールドフィルタリング

get_rss_feeds と get_rss_feed

あなたのアカウントのRSSフィードをリスト表示し、アクセスします。

get_rss_feed のパラメータ:

• rss_id (数値、必須): RSSフィードID
• page_size (数値): ページあたりのアイテム数
• include/exclude (配列): フィールドフィルタリング

get_ondemand_content

あなたの組織のオンデマンドキューにアクセスします。

パラメータ:

• consumer_id (文字列): 消費者識別子
• queue (文字列): キューID
• page_size (数値): ページあたりのアイテム数

🤖 AIによるインテリジェンスツール

optimize_search_query

NLPを使用して自然言語クエリを最適化されたAP API検索に変換します。

パラメータ:

• natural_query (文字列、必須): 自然言語クエリ
• context (オブジェクト): 最適化のための追加のコンテキスト

AIの使用方法: AIが "医療分野の人工知能に関する最近の記事を探す" を受け取ると、このツールは自動的に適切なキーワード、日付フィルタ、コンテンツタイプの指定を含む最適化されたAP APIクエリに変換します。

analyze_content_trends

ニュースコンテンツのトレンドトピックとパターンを分析します。

パラメータ:

• query (文字列): トレンド分析のための基本クエリ
• time_range (文字列): 分析する期間（"24h", "7d", "30d"）
• trend_type (文字列): トレンド分析のタイプ（"topics", "entities", "sentiment"）

最適な用途: ニュースパターンの理解、新しい記事の特定

get_content_recommendations

参照アイテムに基づいてAIによるコンテンツ推薦を取得します。

パラメータ:

• reference_item_id (文字列): 推薦の基になるアイテムID
• recommendation_type (文字列): "related", "similar", or "trending"
• max_results (数値): 最大推薦数（デフォルト: 10）

最適な用途: コンテンツ発見、関連記事の提案

get_trending_subjects

キャッシュを使用した現在のトレンドトピックの迅速な発見です。

パラメータ:

• time_window (文字列): トレンドの時間枠（"1h", "6h", "24h"）
• category (文字列): オプションのカテゴリフィルタ
• min_mentions (数値): 最小メンション閾値

最適な用途: リアルタイムのトレンド監視、コンテンツ計画

📊 アカウント管理ツール

get_account_info

基本的なアカウント情報と利用可能なエンドポイントを取得します。

get_account_plans

アカウントのプラン、権限、使用量メーターを取得します。

get_account_downloads

ダウンロード履歴と使用量の追跡を取得します。

パラメータ:

• min_date (文字列): 開始日（YYYY-MM-DDまたはISO-8601）
• max_date (文字列): 終了日（YYYY-MM-DDまたはISO-8601）
• format (文字列): レスポンス形式（json または csv）

get_account_quotas

現在のAPIクォータと使用制限を取得します。

get_followed_topics

あなたがフォローしているトピックのリストを取得します。

🔔 高度な監視ツール

create_monitor

自動化されたアラートのためのコンテンツモニタを作成します。

パラメータ:

• name (文字列、必須): モニタ名
• description (文字列): 説明
• conditions (配列): 監視条件
• notify (配列): 通知設定

list_monitors

すべての既存のモニタをリスト表示します。

get_monitor

特定のモニタの詳細情報を取得します。

パラメータ:

• monitor_id (文字列、必須): モニタID

update_monitor

既存のモニタの設定を更新します。

パラメータ:

• monitor_id (文字列、必須): モニタID
• updates (オブジェクト): 更新するフィールド

delete_monitor

モニタを削除します。

パラメータ:

• monitor_id (文字列、必須): モニタID

get_monitor_status

モニタの状態を確認します。

パラメータ:

• monitor_id (文字列、必須): モニタID

get_monitor_history

モニタの履歴データを取得します。

パラメータ:

• monitor_id (文字列、必須): モニタID
• start_date (文字列): 履歴の開始日
• end_date (文字列): 履歴の終了日

🔧 ユーティリティツール

build_search_query

検証付きの構造化された検索クエリを構築します。

パラメータ:

• keywords (配列): 検索するキーワード
• operators (配列): 検索演算子（AND, OR, NOT）
• date_range (オブジェクト): 日付範囲フィルタ
• content_types (配列): コンテンツタイプフィルタ

get_content_rendition

href URLを使用してレンディションを取得することで、記事やメディアの完全なコンテンツを取得します。

パラメータ:

• href (文字列、必須): コンテンツアイテムのレンディションまたはリンクからのhref URL
• format (文字列): 希望する形式のオプションのAcceptヘッダー
• encoding (文字列): テキストコンテンツのオプションのエンコーディング設定

ユースケース: 以前の検索結果から完全なNITFテキスト、画像、ビデオ、オーディオファイルを取得 最適な用途: 完全な記事コンテンツへのアクセス、メディアファイルのダウンロード、分析のための完全なテキストの取得

📈 完全なAPIカバレッジ

このMCPサーバーは、インテリジェントな強化機能を備えたAP Media APIの 完全なカバレッジ を提供します:

コンテンツエンドポイント

• ✅ /content/search - コンテンツ検索（自動ページネーションとバルク操作で強化）
• ✅ /content/{item_id} - 単一アイテムの検索（バルク取得で強化）
• ✅ /content/feed - ライブコンテンツフィード
• ✅ /content/rss - RSSフィードリスト
• ✅ /content/rss/{rss_id} - 特定のRSSフィード
• ✅ /content/ondemand - オンデマンドキュー

アカウントエンドポイント

• ✅ /account - アカウント情報
• ✅ /account/plans - プランと権限
• ✅ /account/downloads - ダウンロード履歴
• ✅ /account/quotas - APIクォータと使用制限
• ✅ /account/followedtopics - フォローしているトピックの管理

監視エンドポイント（完全実装）

• ✅ /account/monitors/create - コンテンツモニタの作成
• ✅ /account/monitors - すべてのモニタのリスト表示
• ✅ /account/monitors/{id} - 特定のモニタの詳細情報を取得
• ✅ /account/monitors/{id}/update - モニタの設定を更新
• ✅ /account/monitors/{id}/delete - モニタを削除
• ✅ /account/monitors/{id}/status - モニタの状態とヘルスチェック
• ✅ /account/monitors/{id}/history - モニタの履歴データ

🚀 AIとパフォーマンスの強化

• NLPクエリ処理: 自然言語をAP APIクエリに変換
• インテリジェントキャッシュ: パフォーマンス向上のためのTTLベースのキャッシュ
• バルク操作: 単一操作で最大2,000件のアイテムを処理
• トレンド分析: リアルタイムのトレンドトピックの検出と分析
• コンテンツ推薦: AIによるコンテンツ発見
• 自動ページネーション: 大規模な結果セットをシームレスに処理

📊 パフォーマンスベンチマーク

• レスポンス時間: キャッシュされたクエリで200ms未満
• バルク処理: バッチリクエストで最大50件のアイテム
• 自動ページネーション: 最大2,000件の結果を自動的に処理
• キャッシュヒット率: トレンドトピックと頻繁な検索で約85%
• 同時リクエスト: 高スループットアプリケーションに最適化

マイプランエンフォースメント

MCPサーバーには、AIエージェントが承認されたAPプラン外のコンテンツにアクセスするのを防ぐ自動プランエンフォースメントが含まれています。これは安全のためにデフォルトで有効になっています。

設定:

• AP_ENFORCE_PLAN=true（デフォルト）を設定して、すべてのコンテンツリクエストに対してプラン制限を適用します
• AP_ENFORCE_PLAN=false を設定して、制限のないコンテンツアクセスを許可します（注意して使用）

有効にすると、すべての関連コンテンツリクエストに自動的に in_my_plan=true が含まれ、AIエージェントが承認されたコンテンツのみにアクセスすることを保証します。これにより、以下の問題が防止されます:

• あなたのプランに含まれていないプレミアムコンテンツへの誤ったアクセス
• プラン外のコンテンツによる予期しないAPIコスト
• コンテンツライセンスに関するコンプライアンス問題

💡 AIの使用パターン

バルク操作ワークフロー

AIツールは大量のニュースコンテンツを効率的に処理できます:

1. トレンドトピックの発見: get_trending_subjects を使用して現在のトレンドを特定
2. 包括的な検索: search_content_all を使用してトレンドトピックに関する広範な結果を取得（最大2,000件のアイテム）
3. 詳細な分析: get_content_bulk を使用して最も関連性の高い記事の完全なコンテンツを取得（最大50件のアイテム）

AIによるコンテンツ発見

AIアシスタントは、スマートなコンテンツ発見のために複数のツールを活用します:

1. クエリ最適化: optimize_search_query が自然言語を正確な検索パラメータに変換
2. トレンド分析: analyze_content_trends がコンテンツパターンと新しい記事に関する洞察を提供
3. コンテンツ推薦: get_content_recommendations が参照コンテンツに基づいて関連記事を提案

AIアプリケーションのモニタリング設定

AIシステムは自動化されたコンテンツモニタリングを設定できます:

1. モニタの作成: 特定のトピック、キーワード、または速報ニュースに対するコンテンツアラートを設定
2. パフォーマンスの追跡: モニタの状態を監視し、履歴データを取得してコンテンツパターンを理解
3. 自動アラート: 一致するコンテンツが公開されたときに通知を受け取る

キャッシュとパフォーマンス最適化

サーバーはパフォーマンスを最適化するためのインテリジェントなキャッシュを実装しています:

キャッシュの種類とTTL

• トレンドトピック: 5分（頻繁に変化するデータ）
• 検索結果: 3分（新鮮さとパフォーマンスのバランス）
• アカウント情報: 15分（比較的静的なデータ）
• モニタデータ: 10分（中程度の更新頻度）

キャッシュ設定

# キャッシュの動作をカスタマイズ
AP_CACHE_ENABLED=true
AP_CACHE_TTL_TRENDS=300000    # 5分をミリ秒で表したもの
AP_CACHE_TTL_SEARCH=180000    # 3分をミリ秒で表したもの

パフォーマンスのヒント

1. バルク操作を使用 して複数のアイテムを処理します
2. キャッシュを有効にする ことで繰り返しのクエリを高速化します
3. トレンドトピックのキャッシュを活用 してリアルタイムアプリケーションを最適化します
4. 関連するリクエストをバッチ処理 してAPI呼び出しを最小化します
5. 自動ページネーションを使用 して大規模なデータセットを手動でページネーションする必要をなくします

開発

エラーハンドリング

サーバーは包括的なAI対応のエラーハンドリングを実装しています:

• APAPIError: ステータスコードと回復ヒントを含むAP API固有のエラー
• APConfigurationError: 修正アクションを含む設定とセットアップエラー
• APNetworkError: リトライガイダンスを含むネットワークと接続性の問題
• レート制限: 指数関数的なバックオフとリトライ後のヒントを伴う自動リトライ
• 検証: 明確なエラーメッセージと提案を含む入力検証
• AI回復ヒント: すべてのエラーに suggested_action, can_retry, alternative_tool のプロパティが含まれ、自己修復型のAI動作を可能にします

テスト

テストスイートを実行します:

npm test

セキュリティ

• APIキーは環境変数を介してのみ渡されます
• 機密データはログに記録されたり保存されたりすることはありません
• すべてのリクエストはHTTPSを使用します
• 入力検証によりインジェクション攻撃が防止されます
• レート制限によりAPIの乱用が防止されます

⚠️ 制限事項と考慮事項

AP APIの制約

• 適切な権限を持つ有効なAP APIキーが必要です
• AP APIによってレート制限が適用されます（プランによって異なり、リトライロジックで自動的に処理されます）
• ダウンロード履歴は過去365日以内に制限されます
• 日付範囲クエリは最大60日に制限されます
• 高度な監視機能にはプレミアムAP APIプランが必要な場合があります

パフォーマンスの考慮事項

• バルク操作 はAP APIのレート制限を尊重します（自動的なスロットリングが適用されます）
• キャッシュTTL は新鮮さとパフォーマンスのニーズに基づいてカスタマイズできます
• 大規模な結果セット（1000件を超えるアイテム）は自動ページネーションのために時間がかかる場合があります
• AIによる機能 は複雑な自然言語処理のためにわずかな遅延が発生する場合があります

インテリジェントな制限

• search_content_all: 最大2,000件のアイテム（設定可能）
• get_content_bulk: リクエストあたり最大50件のアイテム
• キャッシュシステムはTTLの期限切れによって自動的にメモリ使用量を管理します
• AI推薦は最適なパフォーマンスのためにリクエストあたり50件の提案に制限されます

トラブルシューティング

一般的な問題

1. "AP_API_KEY is required"

   • .env ファイルに AP_API_KEY=your_key_here が含まれていることを確認してください
   • キーが有効でアクティブであることを確認してください

2. "401 Unauthorized"

   • APIキーが正しいことを確認してください
   • キーが必要な権限を持っていることを確認してください

3. "Rate limit exceeded"

   • サーバーは自動的にバックオフしてリトライします
   • リクエスト頻度を減らすことを検討してください

4. "Network timeout"

   • 環境変数で AP_TIMEOUT を増やしてください
   • ネットワーク接続を確認してください

デバッグモード

デバッグログを有効にします:

export AP_DEBUG=true
export AP_LOG_LEVEL=debug
npm start

📄 ライセンス

MITライセンス - 詳細についてはLICENSEファイルを参照してください。

コントリビューション

1. リポジトリをフォークします
2. 機能ブランチを作成します
3. 変更を加えます
4. 適用可能な場合はテストを追加します
5. プルリクエストを送信します

サポート

以下に関連する問題については:

• このMCPサーバー: GitHubでイシューを開いてください
• AP API: api.ap.orgでAPサポートに問い合わせてください
• MCPプロトコル: モデルコンテキストプロトコルのドキュメントを参照してください