MCP Dockmaster
MCP Dockmasterは、MCPサーバを簡単にインストールして管理するためのクロスプラットフォームのデスクトップアプリ、CLI、ライブラリです。Mac、Windows、Linuxシステムをサポートしています。プロジェクトはNXで管理されるmonorepo構造を採用しており、メインアプリとプロキシサーバの2つの核心モジュールを含んでいます。
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9.4K

MCP Dockmasterとは?

MCP Dockmasterは、ユーザーがMCPサーバを簡単にインストールして管理するためのツールキットです。グラフィカルインターフェイス(デスクトップアプリ)、コマンドラインツール、開発ライブラリの3つの使用方法を提供し、Windows、Mac、Linuxの3大オペレーティングシステムをサポートしています。

MCP Dockmasterの使い方は?

シンプルなグラフィカルインターフェイス操作またはコマンドライン指令を通じて、MCPサーバをすばやく起動し、サーバの設定を管理し、実行状態を監視することができます。

適用シーン

ローカルでMCPサーバを実行する必要がある開発者、テスト担当者、技術愛好家、特に複数のMCPサーバインスタンスを同時に管理する必要があるユーザーに適しています。

主要機能

クロスプラットフォームサポート
Windows、Mac、Linuxの3大オペレーティングシステムをネイティブでサポートします。
複数の使用方法
グラフィカルインターフェイス(デスクトップアプリ)、コマンドラインツール、開発ライブラリの3つの使用方法を提供します。
効率的な管理
NXのmonorepoアーキテクチャに基づいて、複数の関連プロジェクトを効率的に管理することができます。
可視化された依存関係
プロジェクトの依存関係を可視化するツールを提供し、プロジェクト構造を理解しやすくします。
利点
ワンストップソリューション:MCPサーバ管理に必要なすべての機能を統合しています。
開発に友好的:ホットリロードや高速ビルドなどの開発ツールを提供します。
効率的なビルド:増分ビルドと並列タスク実行をサポートします。
柔軟なデプロイ:複数のデプロイ方法をサポートします。
制限
Node.js環境のサポートが必要です。
初めて使用する場合はNXツールチェーンを学習する必要があります。
デスクトップアプリはTauriフレームワークに依存しています。

使い方

インストールの準備
システムにNode.js(v18+)とnpm(v8+)がインストールされていることを確認してください。
プロジェクトの取得
プロジェクトリポジトリをローカルにクローンします。
依存関係のインストール
npmを使用してプロジェクトに必要な依存関係をインストールします。
アプリの実行
開発サーバを起動します。

使用例

開発環境の構築
ローカルのMCPサーバ開発環境をすばやく構築します。
本番環境のビルド
本番環境で使用可能なMCPサーバをビルドします。
一括テスト
すべてのプロジェクトのテストケースを実行します。

よくある質問

MCP Dockmasterはどのオペレーティングシステムをサポートしていますか?
追加のランタイム環境をインストールする必要がありますか?
プロジェクトの依存関係をどのように確認できますか?
変更されたプロジェクトのみをビルドするにはどうすればいいですか?

関連リソース

NX公式ドキュメント
NXツールチェーンの公式ドキュメント
デモビデオ
MCP Dockmasterの機能デモビデオ
GitHubリポジトリ
プロジェクトのソースコードリポジトリ

インストール

以下のコマンドをクライアントにコピーして設定
注意:あなたのキーは機密情報です。誰とも共有しないでください。

代替品

R
Rsdoctor
Rsdoctorは、Rspackエコシステム向けに開発されたビルド分析ツールで、webpackと完全に互換性があり、可視化ビルド分析、多次元パフォーマンス診断、インテリジェントな最適化提案を提供し、開発者がビルド効率とエンジニアリング品質を向上させるのに役立ちます。
TypeScript
8.9K
5ポイント
N
Next Devtools MCP
Next.js開発ツールのMCPサーバーです。ClaudeやCursorなどのAIプログラミングアシスタントにNext.js開発ツールとユーティリティを提供します。実行時診断、開発自動化、およびドキュメントアクセス機能が含まれています。
TypeScript
8.4K
5ポイント
T
Testkube
Testkubeは、クラウドネイティブアプリケーション向けのテストオーケストレーションと実行フレームワークで、テストの定義、実行、分析を行うための統一プラットフォームを提供します。既存のテストツールとKubernetesインフラストラクチャをサポートします。
Go
6.2K
5ポイント
M
MCP Windbg
AIモデルをWinDbg/CDBに統合するMCPサーバーで、Windowsのクラッシュダンプファイルの分析とリモートデバッグに使用し、自然言語での対話を通じてデバッグコマンドを実行できます。
Python
8.7K
5ポイント
R
Runno
Runnoは、JavaScriptツールキットのセットで、ブラウザやNode.jsなどの環境で複数のプログラミング言語のコードを安全に実行するためのものです。WebAssemblyとWASIを通じてサンドボックス化された実行を実現し、Python、Ruby、JavaScript、SQLite、C/C++などの言語をサポートし、Webコンポーネント、MCPサーバーなどの統合方法を提供します。
TypeScript
6.6K
5ポイント
N
Netdata
Netdataはオープンソースのリアルタイムインフラストラクチャ監視プラットフォームで、毎秒の指標収集、可視化、機械学習による異常検出、自動化アラートを提供し、複雑な構成なしで全スタックの監視を実現します。
Go
9.7K
5ポイント
M
MCP Server
Mapbox MCPサーバーは、Node.jsで実装されたモデルコンテキストプロトコルサーバーで、AIアプリケーションにMapboxの地理空間APIへのアクセス機能を提供します。地理コーディング、興味のある場所の検索、ルート計画、等時線分析、静的地図生成などの機能が含まれます。
TypeScript
8.8K
4ポイント
U
Uniprof
uniprofは、CPUパフォーマンス分析を簡素化するツールで、複数のプログラミング言語とランタイムをサポートし、コードの変更や依存関係の追加なしに、Dockerコンテナまたはホストモードでワンクリックでパフォーマンスプロファイリングとホットスポット分析を行うことができます。
TypeScript
7.3K
4.5ポイント
E
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
21.1K
4.8ポイント
C
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
67.2K
4.7ポイント
G
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
15.4K
4.5ポイント
B
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
33.1K
4.5ポイント
G
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
17.4K
4.3ポイント
U
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#
22.8K
5ポイント
M
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
18.5K
5ポイント
S
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
28.3K
4.5ポイント
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