Master MCP Server

🚀 AI 主控プログラム (MCP) サーバー

AI MCP サーバーは、Ollama や Claude Desktop などのローカルで動作する AI モデルを含む、AI モデルがコンピューターシステムと相互作用できるようにするものです。このサーバーは橋渡しの役割を果たし、AI モデルが以下の操作を実行できるようにします。

• システムコマンドの実行
• ファイルの作成、読み取り、更新、削除
• 他のプログラムの制御
• 他のプログラムとの通信

🚀 クイックスタート

AI MCP サーバーは、AI モデルとコンピューターシステムの間の橋渡しとして機能し、AI モデルが様々なシステム操作を実行できるようにします。以下に、システムの概要とインストール方法を説明します。

✨ 主な機能

• システム操作の実行：AI モデルがシステムコマンドを実行し、ファイル操作や他のプログラムの制御が可能です。
• モデルとの連携：Ollama や Claude Desktop などの様々な AI モデルと連携できます。
• タスクの管理：AI モデルからのタスク要求を受け付け、実行状況を管理します。

📦 インストール

前提条件

• Python 3.8 以上
• Ollama（オプション、ローカルモデルのホスティングに使用）
• Claude Desktop（推奨のデフォルトモデル）

自動インストール

迅速かつ簡単にインストールするには、提供されているインストールスクリプトを使用してください。

# リポジトリをクローン
git clone https://github.com/GrizzFuOnYou/master_mcp_server.git
cd master_mcp_server

# インストールスクリプトを実行
python install.py

インストールスクリプトは以下のことを行います。

1. Python バージョンの互換性を検証
2. すべての依存関係をインストール
3. ディレクトリ構造を作成
4. 環境変数を設定
5. プラットフォーム固有の起動スクリプトを作成
6. Claude Desktop をデフォルトの AI モデルとして設定

手動設定

手動でインストールする場合は、以下の手順を実行してください。

1. リポジトリをクローンします。

   git clone https://github.com/GrizzFuOnYou/master_mcp_server.git
   

2. 依存関係をインストールし、サーバーを起動します。

📚 ドキュメント

サーバーサイド API

クライアントサイドメソッド

モデル設定

Claude Desktop 設定

Claude Desktop に接続するには、以下の設定を使用してください。

{
  "api_url": "http://localhost:5000/api",
  "temperature": 0.7,
  "max_tokens": 1000
}

Ollama 設定

Ollama モデルに接続するには、以下の設定を使用してください。

{
  "host": "http://localhost:11434"
}

🔧 技術詳細

システムアーキテクチャ

このシステムは以下の部分で構成されています。

1. MCP サーバー：AI モデルからのリクエストを処理する中央サーバー
2. クライアントライブラリ：AI モデルとの統合を容易にする
3. モデルコネクタ：Ollama、Claude Desktop などの様々な AI モデルバックエンドとのインターフェース
4. タスク実行エンジン：システム操作とプログラム制御を実行する

⚠️ 重要提示

このサーバーは AI モデルにシステムへの大量のアクセス権を与えます。慎重に使用してください。

実装されているセキュリティ対策には以下のものがあります。

• API キーによる認証
• すべての操作のログ記録
• 設定可能な権限（近日実装予定）
• レート制限（近日実装予定）

🛠️ トラブルシューティング

Claude Desktop 接続問題

Claude Desktop への接続に問題がある場合は、以下のことを確認してください。

1. Claude Desktop が実行中であることを確認する
2. API URL を検証する（デフォルト：http://localhost:5000/api）
3. ログに記録されている具体的なエラーメッセージを確認する
4. Claude Desktop を再起動して再度試す

Ollama 接続問題

Ollama への接続に問題がある場合は、以下のことを確認してください。

1. Ollama が実行中であることを確認する（ollama serve）
2. モデルが存在することを確認する（ollama list）
3. API URL を検証する（デフォルト：http://localhost:11434）
4. モデルを再度取得してみる（ollama pull modelname）

🚀 拡張性

MCP サーバーは以下の機能を拡張できます。

• より多くの AI モデルのサポート
• より多くのタスクタイプの追加
• 高度なセキュリティ対策の実装

📄 ライセンス

使用および配布の条件については、プロジェクトのライセンスファイルを参照してください。

🤝 コントリビューションガイド

このプロジェクトに貢献したい場合は、コントリビューターガイドのドキュメントを参照してください。

📧 連絡先

プロジェクトのメンテナーに連絡するには、project.contact@example.com までメールを送信してください。