MCP Server Node

🚀 Node.js を使用した MCP サーバーの作成

MCP（モデルコンテキストプロトコル） は、AI 支援開発環境（Cursor AI など）にカスタムツールを統合するためのフレームワークです。MCP サーバーは、機能（データ検索やコード分析など）を公開することで、LLM ベースの IDE が必要に応じてこれらのツールを呼び出せるようにします。MCP の詳細については、モデルコンテキストプロトコルの紹介 を参照してください。

このプロジェクトでは、Node.js を使用して作成された MCP サーバーをデモンストレーションしています。このサーバーは 2 つの基本的なツールを提供します。1 つは add ツールで、2 つの数値を受け取り、それらの合計を返します。もう 1 つは getApiKey ツールで、環境変数（API_KEY 変数を通じて）から API キーを取得します。

🚀 クイックスタート

このセクションでは、Node.js を使用した MCP サーバーのクイックスタートについて説明します。

✨ 主な機能

• MCP 統合: LLM ベースの IDE に機能を公開します。
• 加法ツール: 2 つの数値パラメーターを受け取り、それらの合計を返します。
• 環境変数の取得: 設定ファイルからサンプル環境変数を読み込む方法を示します。
• 入力検証: Zod を使用してスキーマ検証を行います。
• 標準入出力伝送: StdioServerTransport を介して接続し、開発環境との統合を可能にします。

📦 インストール

1. リポジトリのクローン

git clone <repository_url>
cd <repository_directory>

2. 依存関係のインストール

以下の 2 つの方法のいずれかで、プロジェクトの依存関係をインストールできます。

オプション 1: 既存の package.json を使用してインストール 以下のコマンドを実行するだけです。

npm install

オプション 2: 依存関係を手動でインストール 既存の package.json を削除し、必要なパッケージを手動でインストールすることもできます。

npm install @modelcontextprotocol/typescript-sdk zod

次に、以下のコードを新しい index.ts ファイルにコピーします。

import { McpServer } from "@modelcontextprotocol/typescript-sdk";
import { ServerTransportStdio } from "@modelcontextprotocol/typescript-sdk";

// add ツールのスキーマを定義
const addSchema = {
  inputs: {
    a: "number",
    b: "number"
  },
  output: "string"
};

// getApiKey ツールのスキーマを定義
const getApiKeySchema = {
  inputs: {},
  output: "string"
};

const server = new McpServer({
  name: "node-mcp-server",
  version: "1.0.0",
  transport: new ServerTransportStdio()
});

// add ツールを登録
server.registerTool("add", {
  schema: addSchema,
  async run(inputs) {
    return inputs.a + inputs.b;
  }
});

// getApiKey ツールを登録
server.registerTool("getApiKey", {
  schema: getApiKeySchema,
  async run() {
    return process.env.API_KEY || "no-api-key";
  }
});

// サーバーを起動
server.start();

設定

プロジェクトのルートディレクトリに server.json ファイルを作成し、以下の内容を追加します。

{
  "name": "node-mcp-server",
  "version": "1.0.0",
  "tools": {
    "add": {
      "description": "2 つの数字の合計を計算します",
      "inputs": {
        "a": {
          "type": "number",
          "required": true
        },
        "b": {
          "type": "number",
          "required": true
        }
      },
      "output": "string"
    },
    "getApiKey": {
      "description": "API キーを取得します",
      "inputs": {},
      "output": "string"
    }
  }
}

💻 使用例

基本的な使用法

1. 環境変数 API_KEY の設定

export API_KEY=your_api_key_here

2. サーバーの起動

node index.ts

3. ツールのテスト

以下のコマンドを使用してツールをテストできます。

mcp-client add --a 10 --b 20
mcp-client getApiKey

📚 ドキュメント

何が MCP ですか？

モデルコンテキストプロトコル (MCP) は、AI 支援開発環境にカスタムツールを統合するための標準化された方法を提供します。MCP を使用すると、特定のタスクを実行するツール（外部データの検索、コードの検証、コーディング標準の適用など）を定義でき、IDE 内の AI アシスタントがコンテキストに応じて自動的にこれらのツールを呼び出すことができます。これにより、開発者の生産性が向上し、一貫した品質が保証され、ワークフローが簡素化されます。

参考資料 & リソース

• モデルコンテキストプロトコル: TypeScript SDK
• 5 分で Cursor 上で独自の MCP を使用する
• モデルコンテキストプロトコルの紹介

📄 ライセンス

このプロジェクトは MIT License の下でライセンスされています。