Vercel Api MCP

🚀 使用Vercel APIの軽量モデル制御プロトコル（MCP）サーバー

これは、create-mcpを使用して作成され、Cloudflare Workersにデプロイされた軽量のModel Control Protocol (MCP) サーバーです。このサーバーは、AIエージェント（Cursorなど）がMCPプロトコルを介してVercel APIとやり取りできるようにします。

このプロジェクトはまだ開発段階です。必要に応じて、さらに多くのツールを追加していきます。

✨ 主な機能

提供されているツール

現在利用可能なツールのリストについては、src/index.tsを参照してください。各クラス内のメソッドはすべてMCPツールです。

📦 インストール

インストール手順

1. このMCPサーバーをクローンし、あなたのCloudflareアカウントにデプロイするために、自動化されたインストールスクリプトを実行します。

bun create mcp --clone https://github.com/zueai/vercel-api-mcp

2. Cursor Settings -> MCP -> 新しいMCPサーバーを追加を開き、クリップボードにコピーしたコマンドを貼り付けます。

3. Vercel APIトークンをシークレット変数としてアップロードします。

bunx wrangler secret put VERCEL_API_TOKEN

デプロイの更新

1. デプロイスクリプトを実行します。

bun run deploy

2. 更新されたツールを使用するために、Cursorウィンドウを更新します。

💻 使用例

新しいMCPツールの作成方法

新しいMCPツールを作成するには、src/index.tsのMyWorkerクラスにメソッドを追加します。各関数は自動的にエージェントが呼び出せる利用可能なMCPツールになります。

以下はサンプルコードです。

/**
 * あなたのMCPサーバーからの暖かく友好的な挨拶です。
 * @param name {string} 挨拶する人の名前。
 * @return {string} あなたの挨拶内容。
 */
sayHello(name: string) {
    return `こんにちは、${name}！`;
}

JSDocコメントは非常に重要です。

• 最初の行はツールの説明になります。
• @paramタグはパラメーターの型と説明を定義します。
• @returnタグは戻り値とその型を指定します。

📚 ドキュメント

学習リソース

詳細情報については、以下のリソースを参照してください。

• create-mcpドキュメント - create-mcp CLIツールについて学ぶ
• モデル制御プロトコル（MCP）ドキュメント - MCPプロトコルについて学ぶ
• workers-mcp - MCPプロトコルを実装したCloudflare Workersパッケージ
• Cloudflare Workersドキュメント - Cloudflare Workersプラットフォームについて学ぶ
• Vercel APIドキュメント - Vercel APIについて学ぶ