Deepchat
DeepChatは強力なクロスプラットフォームAIアシスタントで、複数のクラウドLLMとローカルモデルのデプロイをサポートし、豊富なチャットボット機能と検索拡張機能を備えています。
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MCPサーバーとは?

MCPサーバーは、ローカルおよびクラウドのLLM(大規模言語モデル)を管理および制御するための、複数の機能を統合したモデルコントローラープラットフォームです。ユーザーはグラフィカルインターフェイスを通じて、複雑なコマンドライン操作を必要とせずに、簡単にモデルを構成して実行できます。

MCPサーバーの使い方は?

MCPサーバーの使用は非常に簡単で、インストール後、グラフィカルインターフェイスを通じてモデルを追加、管理、実行できます。StreamableHTTP、SSE、Stdioなどの複数のプロトコルとサービスをサポートしています。

適用シナリオ

MCPサーバーは、複数のLLMを効率的に管理および実行する必要があるシナリオ、たとえば企業内の知識ベースの照会、複数モデルの統合開発、および複雑なビジネスプロセスの自動化に適しています。

主な機能

ローカルモデル管理
グラフィカルインターフェイスを通じて、Ollamaなどのローカルモデルのダウンロード、デプロイ、および実行をサポートします。
MCPサービスサポート
組み込みのNode.js実行環境を備え、npxのようなサービスを追加の設定なしでサポートします。
ツール呼び出しサポート
詳細なツール呼び出しデバッグウィンドウを提供し、ツールパラメーターと返却データを自動的に整形します。
ストリーミングプロトコルサポート
StreamableHTTP、SSE、Stdioなどの複数のストリーミングプロトコルをサポートします。
利点
ユーザーフレンドリーな構成インターフェイスで、モデル管理を簡素化します。
複数のプロトコルと複数のモデルの統合をサポートし、開発効率を向上させます。
組み込みツールのサポートにより、二次インストールの必要性を減らします。
豊富な可視化機能で、監視とデバッグを容易にします。
制限
一部の高度な機能には一定の技術的背景が必要になる場合があります。
ネットワーク環境に依存し、オフラインモードでの機能は限られています。
リソース消費が高く、高性能デバイスでの使用が適しています。

使い方

MCPサーバーをインストールする
DeepChatをダウンロードしてインストールし、Node.js環境がインストールされていることを確認します。
モデルを構成する
グラフィカルインターフェイスを通じて、Ollama、DeepSeekなどのモデルソースを追加します。
サービスを起動する
MCPサービスを実行し、モデルの管理と呼び出しを開始します。

使用例

ローカルモデル管理
MCPサーバーを通じてローカルのOllamaモデルを管理します。
リモートAPIモデルサービス
MCPサーバーを通じてリモートAPIモデルに接続します。

よくある質問

新しいモデルソースを追加するにはどうすればいいですか?
MCPサーバーはオフラインモードをサポートしていますか?
追加されたモデルのリストを表示するにはどうすればいいですか?

関連リソース

MCPサーバーの公式ドキュメント
MCPサーバーの詳細な使用ガイドです。
GitHubコードリポジトリ
MCPサーバーのオープンソースコードリポジトリです。
ビデオチュートリアル
MCPサーバーの初心者向けビデオチュートリアルです。

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

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
7.3K
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
8.2K
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
5.5K
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
8.2K
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
5.5K
5ポイント
P
Praisonai
PraisonAIは、自動反省機能を備えた本番環境で使用可能な多AIエージェントフレームワークです。簡単なタスクから複雑な課題まで、様々な問題を自動的に解決するAIエージェントを作成することを目的としています。PraisonAIエージェント、AG2、CrewAIを低コードソリューションに統合することで、多エージェントLLMシステムの構築と管理を簡素化し、簡単さ、カスタマイズ性、および効果的な人間との協働を重視しています。
Python
5.2K
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
6.2K
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
6.1K
4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
20.9K
4.8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
16.4K
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
62.2K
4.7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
31.2K
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
16.2K
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#
21.3K
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
16.5K
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
27.7K
4.5ポイント
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