Port MCP Server 2wj

🚀 ポート MCP サーバー

このサーバーは、Port.io API 用のモデルコンテキストプロトコル（MCP）サーバーです。Claude が Port.io の開発者プラットフォーム機能とやり取りできるようにします。

📦 インストール

Port の認証情報を取得する

1. Port.io アカウントを作成する：

   • Port.io にアクセスします。
   • アカウントがない場合は、新しいアカウントを登録します。

2. API キーを作成する：

   • Port.io のダッシュボードにアクセスします。
   • 設定 > 認証情報に移動します。
   • クライアント ID とクライアントシークレットを保存します。

Claude Desktop の設定

claude_desktop_config.json に以下の内容を追加します。

{
  "mcpServers": {
    "portMCP": {
      "type": "custom",
      "endpoint": "http://localhost:8000"
    }
  }
}

Cursor での設定

settings.json または .env ファイルに以下の内容を追加します。

# settings.json
{
  "mcpServers": {
    "portMCP": {
      "type": "custom",
      "endpoint": "http://localhost:8000"
    }
  }
}

# .env ファイル
MCP_SERVERS_PORT_MCP_TYPE=custom
MCP_SERVERS_PORT_MCP_ENDPOINT=http://localhost:8000

✨ 主な機能

ポート MCP サーバーの機能

• モデル管理：複数の言語モデルの読み込みと管理をサポートします。
• 推論インターフェース：統一された推論インターフェースを提供し、呼び出しプロセスを簡素化します。
• 結果処理：推論結果を自動的に解析し、複数の形式で出力します。

インターフェース定義

モデルの読み込み

# デフォルトモデルを読み込む
curl -X POST http://localhost:8000/load-model?model_name=default

# カスタムモデルを読み込む
curl -X POST http://localhost:8000/load-model?model_name=my_custom_model

推論の実行

# 単文推論
curl -X POST http://localhost:8000/predict \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"input": "あなたの入力内容"}'

# バッチ推論
curl -X POST http://localhost:8000/batch-predict \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"inputs": ["入力1", "入力2"]}'

結果の取得

# 単一の結果を取得する
curl http://localhost:8000/results/123

# バッチ結果を取得する
curl http://localhost:8000/batch-results?ids=123,456

🔧 開発情報

ローカル開発

# 依存関係をインストールする
pip install -r requirements.txt

# サーバーを起動する
python -m src.port_mcp_server

新しいバージョンのリリース

# バージョン番号を更新する
make release VERSION=1.0.0

# 手動手順（必要な場合）
git tag v1.0.0
git push --tags

📄 ライセンス

この MCP サーバーは MIT ライセンスの下で公開されています。これは、あなたがソフトウェアを自由に使用、変更、配布できることを意味しますが、MIT ライセンスの条項に従う必要があります。詳細については、プロジェクトリポジトリ内の LICENSE ファイルを参照してください。

以上のガイドを通じて、ポート MCP サーバーを簡単に設定し、Port.io プラットフォームとシームレスに統合して、開発効率を向上させることができます。