Fledge IoT

🚀 Fledge MCP サーバ

このサーバは、モデルコンテキストプロトコル（MCP）サーバであり、Fledgeの機能をCursor AIに接続し、AIが自然言語コマンドでFledgeインスタンスと対話できるようにします。

🚀 クイックスタート

このFledge MCPサーバを使用することで、Cursor AIが自然言語コマンドでFledgeインスタンスと対話できるようになります。以下に、サーバのセットアップと使用方法を説明します。

✨ 主な機能

• WebSocketを通じたJSON - RPC 2.0プロトコルのサポート
• 以下のツールを提供します：
  • センサーデータの取得
  • デバイスの制御
  • システム状態の取得
  • ログ情報の取得
  • アラーム閾値の設定

📦 インストール

前提条件

• ローカルにFledgeがインストールされているか、API経由でアクセス可能（デフォルト：http://localhost:8081）
• Cursor AIがインストールされている
• Python 3.8以上

インストール手順

1. このリポジトリをクローンします：

git clone https://github.com/Krupalp525/fledge-mcp.git
cd fledge-mcp

2. 依存関係をインストールします：

pip install -r requirements.txt

💻 使用例

基本的な使用法

1. サーバを起動します：

python mcp_server.py

2. ブラウザで http://localhost:8082 にアクセスして、ドキュメントを表示します。

高度な使用法

サンプルリクエスト

1. 初期化：

{
    "jsonrpc": "2.0",
    "method": "initialize",
    "params": {},
    "id": "1"
}

2. ツールの一覧表示：

{
    "jsonrpc": "2.0",
    "method": "tools/list",
    "params": {},
    "id": "2"
}

3. ツールの呼び出し：

{
    "jsonrpc": "2.0",
    "method": "tools/call",
    "params": {
        "name": "get_sensor_data",
        "parameters": {
            "sensor_id": "temp1",
            "limit": 10
        }
    },
    "id": "3"
}

エラーコード

サーバは標準のJSON - RPC 2.0エラーコードに従います：

• -32700: 解析エラー
• -32600: 無効なリクエスト
• -32601: メソッドが見つからない
• -32602: 無効なパラメータ
• -32000: サーバエラー

📚 ドキュメント

JSON - RPCプロトコルのサポート

サーバはJSON - RPC 2.0プロトコルを使用して、モデルコンテキストプロトコル（MCP）を実装しています。

サポートされているメソッド

1. initialize

{
    "jsonrpc": "2.0",
    "method": "initialize",
    "params": {},
    "id": "1"
}

応答：

{
    "jsonrpc": "2.0",
    "result": {
        "serverInfo": {
            "name": "fledge-mcp",
            "version": "1.0.0",

🔧 技術詳細

本番環境での注意事項

• HTTPSを使用する
• リバースプロキシ（例：Nginx）の後ろにデプロイする
• より強力な認証（JWT、OAuth）を実装する
• レート制限を追加する
• サブスクリプション用の永続的なデータストレージを設定する

Smithery.aiへのデプロイ

1. 前提条件
   • Dockerがインストールされている
   • Smithery.aiアカウントを持っている
   • Smithery CLIツールがインストールされている
2. ビルドとデプロイ

# Dockerイメージをビルドする
docker build -t fledge-mcp .

# Smithery.aiにデプロイする
smithery deploy

3. 設定
   • WebSocketトランスポートは8082ポートです
   • 設定可能なFledge API URL
   • ツールの定義とパラメータ
   • タイムアウト設定
4. 環境変数
   • FLEDGE_API_URL: あなたのFledge APIエンドポイント
   • API_KEY: あなたのセキュリティモードAPIキー
5. 検証

smithery status fledge-mcp

6. 監視
   • Smithery.aiコンソールを通じて、リアルタイムログ、パフォーマンス指標、エラートラッキング、リソース使用状況を監視できます。
7. 更新

# 新しいイメージをビルドする
docker build -t fledge-mcp .
   
# 更新をデプロイする
smithery deploy --update