World ID And MiniApps Documentation

🚀 MCPサーバーとCursorを用いたWorld Mini Appsドキュメント検索システム

このプロジェクトは、World Mini Appsのドキュメントを検索するためのMCPサーバーを構築し、Cursorと統合することを目的としています。これにより、Cursorを使用してWorld MiniAppをコーディングする際に、ドキュメントを参照しやすくなります。

🚀 クイックスタート

このセクションでは、MCPサーバーをセットアップし、Cursorと統合する手順を説明します。

✨ 主な機能

• MiniAppsのドキュメントを読み取る代理を作成し、CursorでWorld MiniAppをコーディングする際に支援します。
• MCPサーバーを介して、ドキュメントの検索結果をCursorに表示します。

📦 インストール

前提条件

• Python 3：python.orgからダウンロードするか、Homebrewを使用してインストールします。

  brew install python
  

• Cursor：システムにインストール済みである必要があります。

インストール手順

1. Python環境の設定

ターミナルを開き、以下のコマンドを実行します。

# 仮想環境の作成
python3 -m venv .venv

# 仮想環境のアクティブ化
source .venv/bin/activate

2. 依存関係のインストール

仮想環境をアクティブ化した後、必要なパッケージをインストールします。

pip install langchain_community langchain-openai langchain-anthropic scikit-learn bs4 pandas pyarrow matplotlib lxml langgraph "mcp[cli]" tiktoken

3. ドキュメントベクトルストレージの構築

ビルドスクリプトを実行する前に、ターミナルでOpenAI APIキーをエクスポートします。

export OPENAI_API_KEY="your-openai-api-key"

その後、以下のコマンドを実行します。

python3 worldMiniApp-MCP/miniApp_build_docs.py

注意：Mateo（Worldチーム）によると、https://docs.world.org/llms-full.txtを使用してすべてのWorldドキュメントをサポートできます。このスクリプトにより、llms_full.txtとsklearn_vectorstore.parquetファイルが作成されます。

4. MCPサーバーの起動

以下のコマンドを実行して、MCPサーバーを起動します。

python3 worldMiniApp-MCP/miniApp_mcp.py

このサーバーは、標準入出力で動作し、MCPリクエストを待機します。

5. Cursorの設定

1. Cursorの設定を開く：Cursorで「設定」を開き、MCPタブをクリックします。
2. MCPの有効化と設定の追加：以下のJSONをMCP設定エリアにコピーして貼り付けます。

{
  "mcpServers": {
    "world-mini-app-mcp": {
      "command": "your-absolute-path-to-repo-folder/WorldMCP/.venv/bin/python",
      "args": [
        "your-absolute-path-to-repo-folder/WorldMCP/worldMiniApp-MCP/miniApp_mcp.py"
      ],
      "env": {
        "OPENAI_API_KEY": "sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"
      }
    }
  }
}

"your-openai-api-key"を実際のAPIキーに置き換えます。 3. 設定の保存：設定を保存すると、CursorがMCPサーバーを検出します。

6. CursorでのMCP代理とのチャット

• 代理モードに切り替える：標準のチャットではなく、Cursorの代理モードを有効にします。
• チャット時の動作：チャットすると、Cursorは必要に応じてMCPツール（world_mini_app_query_tool）を使用してWorld MiniAppのドキュメントを取得します。

1. Claude Sonnetの使用を忘れないでください：特に「claude-3.7-sonnet-thinking」モデルを使用します。
2. AnthropicのAPIキーの取得：https://console.anthropic.com/にアクセスし、プロファイルを作成してAPIキーを取得します。（Claude 3.7の使用量が多いため、テストやMiniAppの構築に10ドルを充電することをおすすめします。）
3. Cursorの設定を開く：Cursorで「設定」を開き、「モデル」タブをクリックします。Claudeモデルを選択し、Anthropic APIキーを入力します。

（オプション）MCP Inspectorを使用したテスト

MCPサーバーを手動で確認するには、MCP Inspectorをインストールして実行します。

npm install -g @modelcontextprotocol/inspector
mcp-inspector