MCP Llm Api Server

AI Toyboxは、生成型AIの実験プラットフォームで、MCPツールとエージェントワークフローの迅速なプロトタイピングとテストに特化しており、チャットアプリとモジュール化されたMCPサービステンプレートを提供します。

開発者ツール人工知能チャットボット #AI実験 #ツール開発 #モジュール化 .JavaScript

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更新時間 : 2025-04-28

AI Toybox MCPサーバーとは？

AI Toyboxは、生成型AIに特化した実験的なプラットフォームで、Model Context Protocol（MCP）ツールとエージェントワークフローの迅速なプロトタイピングとテストに特化して設計されています。分離された開発環境を提供し、カスタムMCPツールを簡単に構築してテストできます。

MCPサーバーの使い方は？

簡単な設定でカスタムMCPツールをシステムに追加でき、複雑なポート管理やDockerコンテナの設定を気にする必要はありません。システムは明確なインターフェイスを提供し、すぐに実験を開始できます。

適用シナリオ

研究員や開発者が新しいAIツールとワークフローを迅速にテストしたり、チーム内でMCPツールのプロトタイプを共有して共同開発するのに最適です。

主要機能

ツール付きチャットアプリ統一されたチャットインターフェイスで異なる大規模言語モデルとMCPツールを試す

MCPサーバーテンプレートカスタムMCPツールの迅速な構築とテスト用のテンプレートを提供する

即挿即用環境複雑な設定を必要とせず、ツールを追加するとすぐに実験を開始できる

利点と制限

利点

迅速なプロトタイピング - 設定ではなくツール開発に集中できる

分離アーキテクチャ - MCPツールを独立したモジュールとして開発する

低い敷居 - 様々な技術レベルのユーザーが実験できる

制限

非本番環境 - 実験とプロトタイピングのみに使用される

機能が制限されている - 完全な機能ではなく迅速なテストに重点を置いている

基本的な技術知識が必要 - 簡素化されていますが、基本概念を理解する必要があります

使い方

リポジトリをクローンする

AI Toyboxプロジェクトのコードを取得する

MCPサーバーを設定する

mcp-server-templateディレクトリに移動し、依存関係をインストールする

カスタムツールを追加する

toolsディレクトリにMCPツールの実装を作成する

サーバーを起動する

MCPサーバーを起動し、メインアプリに接続する

使用例

天気検索ツールを作成するリアルタイムの天気を検索できるMCPツールを実装する

ツールチェーンワークフローをテストする複数のツールを連携させて複雑なタスクを完了するように設定する

よくある質問

MCPサーバーに必要な技術基礎は何ですか？

本番環境で使用できますか？

開発したツールをチームと共有するにはどうすればいいですか？

🚀 AI 胞

AI 玩具箱は実験的な人工知能の遊び場で、Model Context Protocol (MCP) ツールとエージェントワークフローの迅速なプロトタイプ設計とテストに特化しています。

🚀 クイックスタート

これは何？

ツール付きチャットアプリ：統一されたチャットインターフェイスで生成型 AI と MCP ツールを試すことができます。
MCP サーバーテンプレート：メインアプリケーションと完全に分離して、独自の MCP ツールを迅速に構築し、テストすることができます。
即挿即用環境：複雑な設定は必要ありません。ツールを追加し、接続するだけで実験を始めることができます。

なぜこのプロジェクトが必要なのか？

このプロジェクトは、カスタム MCP ツールやエージェントの動作を構築、共有、探索することに興味がある人に低負荷の実験プラットフォームを提供することを目的としています。本番環境での使用や長期的なメンテナンスを想定しているわけではなく、遊び、学習、協力の場として提供されています。

⚠️ 重要な注意

メインアプリケーションに直接 MCP サーバーを配置するとすぐに問題が発生します。ポートの管理、Docker コンテナ、依存関係、環境の管理が混乱することがあります。実際のプロジェクトでは、ほとんどの場合、MCP ツールを個別のモジュールとして構築することが望ましいです。このリポジトリでは最初からこの分離が提供されているため、設定の問題を気にすることなく、ツールの構築とテストに集中することができます。