Llm Gateway MCP Server

🚀 モデルコンテキストプロトコル（MCP）に基づくオープンソースプロジェクト

このプロジェクトは、モデルコンテキストプロトコル（MCP）に基づくオープンソースプロジェクトです。様々なAIモデルに統一されたインターフェースを提供することを目的としています。ファイル処理、ネットワークリクエスト、データ解析、データベース操作など、複数の機能モジュールが統合されています。

🚀 クイックスタート

サーバーの起動

1. プロジェクトリポジトリをクローンします：

   git clone https://github.com/your-repository.git
   cd your-repository
   

2. 依存パッケージをインストールします：

   pip install -r requirements.txt
   

3. サービスを起動します：

   python main.py
   

設定オプション

config.jsonファイルで以下のパラメータを設定できます。

{
  "host": "localhost",
  "port": 8000,
  "model_provider": "openai",
  "api_key": "your-api-key"
}

使用例

コマンドラインからサービスを呼び出す：

curl http://localhost:8000/api/ping

Pythonコードで使用する：

import requests

response = requests.get('http://localhost:8000/api/ping')
print(response.json())

✨ 主な機能

核心特性

• 多モデルサポート：OpenAI、Anthropic、Google、DeepSeek、xAIなどの主流のLLMプロバイダーと互換性があります。
• ツール拡張性：ファイル操作、ネットワークリクエスト、データ処理などの分野にわたるさまざまな便利なツールが組み込まれています。
• コンテキスト管理：構造化されたプロトコルを通じて、モデルと外部ツールの効果的なやり取りを実現します。

ツールセット

ファイルシステムツール

• file_read: 指定されたパスからファイルの内容を読み取ります。
• file_write: 内容をファイルに書き込み、上書きまたは追加モードをサポートします。
• dir_list: 指定されたディレクトリ内のすべてのファイルとサブディレクトリをリストします。
• file_delete: 指定されたファイルまたは空のディレクトリを削除します。

ネットワークリクエストツール

• http_get: GETリクエストを送信してウェブページの内容を取得します。
• http_post: POSTリクエストを送信してデータを送信します。
• http_request: PUT、DELETEなどのカスタムHTTPメソッドをサポートする汎用インターフェースです。

データ処理ツール

• json_parse: JSON形式のデータを解析します。
• csv_read: CSVファイルを読み取り、構造化データに変換します。
• xml_process: XML形式のデータを処理し、XPathクエリをサポートします。

データベース操作ツール

• sql_query: SQLクエリを実行し、結果セットを返します。
• db_connect: データベースとの接続を確立します。
• schema_parse: データベースのテーブル構造を解析および検証します。

セキュリティに関する注意事項

システムのセキュリティを確保するために、使用時には以下の原則に従ってください。

1. 最小権限の原則：サービスプロセスを最低限の権限で実行し、敏感なリソースへのアクセスを制限します。
2. 入力検証：ユーザーからの入力データを厳密に検証し、悪意のあるコード注入を防ぎます。
3. ログ管理：APIキーやユーザー資格情報などの敏感な情報をログに記録しないでください。

🔒 セキュリティガイド

全体的なセキュリティ提案

• 定期的にプロジェクトの依存ライブラリを更新し、既知のセキュリティホールを防ぎます。
• 適切なアクセス制御ポリシーを設定し、不要なネットワーク暴露を制限します。
• 通信にHTTPSプロトコルを使用し、データ転送中のセキュリティを保護します。

ツール使用時の注意事項

• ファイルシステム操作を行う際には、アクセス可能なディレクトリの範囲を厳密に制限し、ディレクトリトラバーサル攻撃（例：../）を防ぎます。
• SQLクエリを実行する際には、ORMフレームワークまたはパラメータ化クエリを優先的に使用し、SQLインジェクションのリスクを回避します。
• 任意のスクリプトを実行する操作（例：browser_evaluate_script）については、厳密な入力検証と権限管理を行うことをおすすめします。

📄 ライセンス

このプロジェクトはMITライセンスの下で提供されています。詳細な条項はプロジェクト内のLICENSEファイルを参照してください。

🙏 謝辞

このプロジェクトは、多くの優れたオープンソースプロジェクトと技術コミュニティのサポートに依存しています。以下の組織と個人に特別な感謝を表します。

• Model Context Protocol (MCP) プロジェクトチーム：基本的な概念フレームワークとプロトコル仕様を提供してくれました。
• FastAPI チーム：高性能なWebフレームワークを開発してくれました。
• Pydantic 開発者：データ検証と設定管理の強力なツールを提供してくれました。
• Rich ライブラリの作者：美しい情報端末出力体験を提供してくれました。
• uv プロジェクトチーム：高速なPythonパッケージインストールソリューションを提供してくれました。
• Playwright チーム：強力なブラウザ自動化フレームワークを開発してくれました。
• OpenPyXL メンテナ：Excelファイル処理の機能サポートを提供してくれました。
• コミュニティの貢献者：皆さんの熱心な参加と継続的なフィードバックに感謝します。