Refunc MCP Server
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Refunc MCP Server

Refunc MCPサーバーはKubernetesベースの関数計算プラットフォームで、SSEプロトコルを通じて複数ツールの呼び出しをサポートします。
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Refunc MCPサーバーとは?

Refunc MCPサーバーはKubernetesベースの関数計算プラットフォームで、SSE(Server-Sent Events)プロトコルを通じてAIツールの呼び出しをサポートします。開発者は単一の関数を複数の呼び出し可能なツールにパッケージ化し、標準化されたMCPプロトコルでやり取りできます。

Refunc MCPサーバーの使い方は?

基本的な使用手順は以下の通りです:1) RefuncをKubernetesクラスターにデプロイする 2) 関数を作成し、MCPイベントを設定する 3) SSEエンドポイントを通じてツールを呼び出す。この一連のプロセスはrefunc-cliツールで簡略化できます。

適用シーン

AI機能を標準化されたツールとしてカプセル化する必要があるシーンに特に適しています。例えば、チャットボットのプラグインシステム、自動化ワークフローのインテリジェント決定ノード、複数ツールが協働するAIアプリケーションなどです。

主要機能

単一関数、複数ツール
単一の関数で複数のツールエンドポイントを定義でき、_call_methodパラメータで呼び出しロジックを区別します。
SSEプロトコルサポート
Server-Sent Eventsに基づく標準化された通信プロトコルで、リアルタイムインタラクションシーンに適しています。
パラメータ検証
JSON Schemaを通じてツールのパラメータ形式を定義し、入力検証を自動で行うことができます。
Kubernetesネイティブ
Kubernetesと深く統合され、弾力的なスケーリングとリソース管理機能を提供します。
利点
軽量なデプロイで、Kubernetesベースの標準化されたアーキテクチャ
柔軟なMCPプロトコルで、様々なAIツールの呼び出しモードをサポート
refunc-cliを通じて開発者に優しい操作体験を提供
PythonとGoの2つの主流言語をサポート
制限
デモ環境のデータは永続化されず、本番環境での直接使用には適さない
現在はx86_64アーキテクチャのみをサポート
デプロイと管理には基本的なKubernetesの知識が必要
SSEプロトコルは一部の古いブラウザとの互換性が限られている

使い方

Refuncをデプロイする
Kubernetesクラスターのrefunc-system名前空間にすべてのコンポーネントをデプロイします。
ポート転送を設定する
サービスをローカルに公開してテストできるようにします。
関数を作成する
refunc-cliを使って関数を初期化してデプロイします。
MCPエンドポイントを設定する
lambda.yamlを編集してMCPイベント設定を追加し、更新します。

使用例

Echoツールを作成する
入力内容を返す簡単なエコーツールを作成します。
複数ツール関数
単一の関数で翻訳と要約の2つのツールを実装します。

よくある質問

MCP SSEエンドポイントURLをどうやって取得しますか?
どのプログラミング言語をサポートしていますか?
永続化ストレージをどうやって実現しますか?

関連リソース

Refunc CLIツール
公式のコマンドラインツールで、関数の作成と管理を簡略化します。
MCPプロトコル仕様
Model Context Protocolの詳細な技術仕様です。
Kubernetesデプロイガイド
Kubernetesの公式ドキュメントで、クラスター管理の基礎を提供します。

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

C
Claude Context
Claude ContextはMCPプラグインで、セマンティックコード検索によりAIプログラミングアシスタントにコードベース全体の深いコンテキストを提供し、複数の埋め込みモデルとベクトルデータベースをサポートし、効率的なコード検索を実現します。
TypeScript
5.2K
5ポイント
A
Acemcp
Acemcpは、コードライブラリのインデックス化と意味検索を行うMCPサーバーです。自動増分インデックス、複数エンコーディングファイルの処理、.gitignore統合、およびWeb管理インターフェイスをサポートしており、開発者がコードのコンテキストをすばやく検索し、理解するのに役立ちます。
Python
10.2K
5ポイント
B
Blueprint MCP
Blueprint MCPは、Arcadeエコシステムに基づくチャート生成ツールで、Nano Banana Proなどの技術を利用して、コードベースとシステムアーキテクチャを分析し、アーキテクチャ図、フローチャートなどのビジュアルチャートを自動生成し、開発者が複雑なシステムを理解するのを支援します。
Python
8.4K
4ポイント
M
MCP Agent Mail
MCPエージェントメールは、AIプログラミングエージェント向けのメール形式の調整レイヤーで、ID管理、メッセージの送受信、ファイルの予約、検索機能を提供し、複数のエージェントの非同期協力と競合の回避をサポートします。
Python
8.6K
5ポイント
K
Klavis
Klavis AIはオープンソースプロジェクトで、Slack、Discord、Webプラットフォームで簡単に使えるMCP(モデルコンテキストプロトコル)サービスを提供します。レポート生成、YouTubeツール、ドキュメント変換などのさまざまな機能があり、非技術ユーザーと開発者がAIワークフローを使用するのをサポートします。
TypeScript
13.3K
5ポイント
M
MCP
Microsoft公式のMCPサーバーで、AIアシスタントに最新のMicrosoft技術ドキュメントの検索と取得機能を提供します。
12.2K
5ポイント
A
Aderyn
アデリンは、Rustで書かれたオープンソースのSolidityスマートコントラクト静的分析ツールで、開発者やセキュリティ研究者がSolidityコードの脆弱性を発見するのを支援します。FoundryとHardhatプロジェクトをサポートし、複数の形式のレポートを生成でき、VSCode拡張機能も提供します。
Rust
9.8K
5ポイント
D
Devtools Debugger MCP
Node.jsデバッガーMCPサーバーは、Chrome DevToolsプロトコルに基づく完全なデバッグ機能を提供します。ブレークポイントの設定、ステップ実行、変数のチェック、式の評価などが含まれます。
TypeScript
10.0K
4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
14.8K
4.5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
57.2K
4.7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
18.9K
4.8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
29.5K
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
16.1K
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#
18.2K
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
17.4K
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
25.9K
4.5ポイント
AIBase
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