Searxng
MCPとSearxNGに基づく検索サービスプロジェクト
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MCPサーバーとは?
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、ユーザーが自然言語でのクエリを通じてモデルと対話できるようにします。複雑なクエリ要求を処理し、正確な結果を返すことができます。MCPサーバーの使い方は?
まずMCPサーバーをインストールし、必要に応じてクエリ文を入力すると、応答を得ることができます。適用シーン
MCPサーバーは、大量のデータ、複雑なタスク、およびリアルタイム対話を効率的に処理する必要があるアプリケーションシーンに非常に適しています。主な機能
自然言語処理ユーザーが自然言語でクエリ意図を表現できるようにし、操作手順を簡素化します。
マルチモーダル対応テキスト入力に限定されず、画像やその他のマルチメディア形式もサポートします。
高性能計算アルゴリズム設計を最適化し、高速な応答時間を保証します。
利点と制限
利点
強力な自然言語理解能力
豊富なプラグインエコシステム
制限
ハードウェア構成に一定の要求があります
一部の高度な機能は有料版のサブスクリプションが必要になる場合があります
使い方
プロジェクトリポジトリをクローンする
Gitを使って公式が提供するGitHubリポジトリのURLをクローンします。
依存関係をインストールする
プロジェクトディレクトリに入った後、同期コマンドを実行し、仮想環境をアクティブ化します。
初期インストールを行う
インストールスクリプトを実行して初期設定を完了します。
使用例
天気状況を検索するMCPに現在の天気状況に関する質問を送信します。
ニュースの要約を取得する直近数日間に発生した国際的な大事件を要求します。
よくある質問
MCPサーバーの使用を開始するにはどうすればいいですか?
オフラインモードでの実行はサポートされていますか?
関連リソース
公式GitHubリポジトリ
ソースコードリポジトリにアクセスして最新バージョンを取得します。
ユーザーマニュアル
MCPの各機能と使用方法を詳細に説明しています。
厳選MCPサービス

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
259
4.8ポイント

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
287
4.5ポイント

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
5.2K
4.7ポイント

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
713
4.5ポイント

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
77
4.3ポイント

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#
550
5ポイント

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
1.7K
5ポイント

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
271
4.5ポイント