Cheerlights MCP
C

Cheerlights MCP

AIツールとCheerLights IoT照明システムを接続するMCPプロトコルサーバー
2.5ポイント
8.9K

CheerLights MCPサーバーとは?

CheerLights MCPサーバーは、Model Context Protocol(MCP)に基づくツールで、現在のCheerLightsの色を簡単に取得し、過去の色の変化履歴を確認し、世界中のIoTライトの色をリアルタイムで同期することができます。

CheerLights MCPサーバーの使い方は?

サーバーを起動し、Claude for Desktopの設定に追加するだけで、世界中のライトの同期色情報を照会し始めることができます。

適用シナリオ

世界中のライトの同期状態をリアルタイムで把握したい、家庭の照明システムを装飾したい、またはIoTライトプロジェクトに参加したいユーザーに適しています。

主な機能

現在の色を取得
現在世界中で同期されているCheerLightsの色をリアルタイムで取得します。
履歴を確認
過去の一定期間内のCheerLightsの色の変化履歴を確認します。
リアルタイム同期
APIインターフェースを通じて世界中のライトネットワークとリアルタイムに接続します。
利点
簡単に使え、複雑な設定は必要ありません。
リアルタイム更新をサポートし、データは正確で信頼性が高いです。
さまざまなIoTデバイスやプラットフォームとの統合に対応しています。
オープンソースで無料で使用できます。
制限
安定したインターネット接続が必要です。
一部の高度な機能は特定のハードウェアのサポートに依存する場合があります。
大規模な展開では、パフォーマンスが制限される可能性があります。

使い方

依存関係をインストール
まず、Pythonと関連する依存ライブラリがインストールされていることを確認してください。
サーバーを起動
以下のコマンドを実行してサーバーを起動します:
Claude for Desktopを設定
サーバーをClaude for Desktopの設定ファイルに追加します。

使用例

例1:現在の色を照会
ユーザーは質問することで最新のCheerLightsの色を取得することができます。
例2:履歴を確認
ユーザーは過去数回の色の変化の具体的な時点と色を要求することができます。

よくある質問

サーバーの依存関係をどのようにインストールしますか?
なぜClaude for Desktopがサーバーに接続できないのですか?
サーバーはどのオペレーティングシステムをサポートしていますか?

関連リソース

CheerLights APIドキュメント
CheerLights APIに関する詳細情報を確認します。
GitHubコードリポジトリ
プロジェクトのソースコードと貢献ガイドにアクセスします。
ブログチュートリアル
独自のMCPサーバーを作成する方法を学びます。

インストール

以下のコマンドをクライアントにコピーして設定
{
    "mcpServers": {
        "cheerlights": {
            "command": "python",
            "args": ["path/to/server.py"]
        }
    }
}
注意:あなたのキーは機密情報です。誰とも共有しないでください。

代替品

V
Vestige
Vestigeは認知科学に基づくAI記憶エンジンで、予測誤差ゲート、FSRS - 6間隔反復、記憶の夢など29の神経科学モジュールを実装することで、AIに長期記憶能力を提供します。3D可視化ダッシュボードと21のMCPツールを備え、完全にローカルで動作し、クラウドは必要ありません。
Rust
7.0K
4.5ポイント
M
Moltbrain
MoltBrainは、OpenClaw、MoltBook、Claude Code用に設計された長期記憶層プラグインで、自動的にプロジェクトのコンテキストを学習し、思い出すことができます。スマートな検索、観察記録、分析統計、永続的なストレージ機能を提供します。
TypeScript
7.0K
4.5ポイント
B
Bm.md
機能豊富なMarkdown排版ツールで、様々なスタイルテーマとプラットフォーム対応をサポートし、リアルタイム編集プレビュー、画像エクスポート、API統合機能を提供します
TypeScript
15.3K
5ポイント
S
Security Detections MCP
Security Detections MCPは、Model Context Protocolに基づくサーバーで、LLMがSigma、Splunk ESCU、Elastic、KQL形式を含む統一されたセキュリティ検出ルールデータベースをクエリできます。最新のバージョン3.0は自律型検出エンジニアリングプラットフォームにアップグレードされ、自動的に脅威インテリジェンスからTTPを抽出し、カバレッジのギャップを分析し、SIEMネイティブ形式の検出ルールを生成し、テストを実行して検証できます。プロジェクトには71以上のツール、11の事前構築されたワークフロープロンプト、および知識グラフシステムが含まれ、複数のSIEMプラットフォームをサポートしています。
TypeScript
5.8K
4ポイント
P
Paperbanana
Python
8.3K
5ポイント
B
Better Icons
20万以上のアイコンの検索と検索を提供するMCPサーバーとCLIツールで、150以上のアイコンライブラリをサポートし、AIアシスタントと開発者が迅速にアイコンを取得して使用できるように支援します。
TypeScript
8.6K
4.5ポイント
A
Assistant Ui
assistant-uiは、生産レベルのAIチャットインターフェイスを迅速に構築するためのオープンソースのTypeScript/Reactライブラリで、組み合わせ可能なUIコンポーネント、ストリーミング応答、アクセシビリティなどの機能を提供し、複数のAIバックエンドとモデルをサポートしています。
TypeScript
7.1K
5ポイント
A
Apify MCP Server
Apify MCPサーバーは、モデルコンテキストプロトコル(MCP)に基づくツールで、AIアシスタントが数千の既成のクローラー、スクレイパー、自動化ツール(Apifyアクター)を通じて、ソーシャルメディア、検索エンジン、電子商取引などのウェブサイトからデータを抽出できるようにします。OAuthとSkyfireプロキシ支払いをサポートしており、HTTPSエンドポイントまたはローカルのstdio方式でClaude、VS CodeなどのMCPクライアントに統合できます。
TypeScript
8.1K
5ポイント
E
Edgeone Pages MCP Server
EdgeOne Pages MCPは、MCPプロトコルを通じてHTMLコンテンツをEdgeOne Pagesに迅速にデプロイし、公開URLを取得するサービスです。
TypeScript
23.7K
4.8ポイント
G
Gmail MCP Server
Claude Desktop用に設計されたGmail自動認証MCPサーバーで、自然言語でのやり取りによるGmailの管理をサポートし、メール送信、ラベル管理、一括操作などの完全な機能を備えています。
TypeScript
18.4K
4.5ポイント
C
Context7
Context7 MCPは、AIプログラミングアシスタントにリアルタイムのバージョン固有のドキュメントとコード例を提供するサービスで、Model Context Protocolを通じてプロンプトに直接統合され、LLMが古い情報を使用する問題を解決します。
TypeScript
81.0K
4.7ポイント
B
Baidu Map
認証済み
百度マップMCPサーバーは国内初のMCPプロトコルに対応した地図サービスで、地理コーディング、ルート計画など10個の標準化されたAPIインターフェースを提供し、PythonとTypescriptでの迅速な接続をサポートし、エージェントに地図関連の機能を実現させます。
Python
36.5K
4.5ポイント
G
Gitlab MCP Server
認証済み
GitLab MCPサーバーは、Model Context Protocolに基づくプロジェクトで、GitLabアカウントとのやり取りに必要な包括的なツールセットを提供します。コードレビュー、マージリクエスト管理、CI/CD設定などの機能が含まれます。
TypeScript
23.2K
4.3ポイント
U
Unity
認証済み
UnityMCPはUnityエディターのプラグインで、モデルコンテキストプロトコル (MCP) を実装し、UnityとAIアシスタントのシームレスな統合を提供します。リアルタイムの状態監視、リモートコマンドの実行、ログ機能が含まれます。
C#
29.8K
5ポイント
M
Magic MCP
Magic Component Platform (MCP) はAI駆動のUIコンポーネント生成ツールで、自然言語での記述を通じて、開発者が迅速に現代的なUIコンポーネントを作成するのを支援し、複数のIDEとの統合をサポートします。
JavaScript
20.2K
5ポイント
S
Sequential Thinking MCP Server
MCPプロトコルに基づく構造化思考サーバーで、思考段階を定義することで複雑な問題を分解し要約を生成するのに役立ちます。
Python
32.1K
4.5ポイント
AIBase
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