MCP Server Cambridge Dict
ケンブリッジ辞書MCPサーバーとは?
ケンブリッジ辞書MCPサーバーは、Model Context Protocol(MCP)に基づくツールで、ケンブリッジ辞書APIにシームレスに接続し、ユーザーが単語の発音、定義、例文をすばやく検索できるようにします。ケンブリッジ辞書MCPサーバーの使い方は?
単語を入力するだけで、サーバーは自動的にその発音、定義、例文を返します。ClaudeなどのAIアシスタントとの統合もサポートしています。適用シーン
単語の意味をすばやく調べる必要がある学習者、教師、言語愛好家に適しています。主な機能
単語検索単語を入力すると、その発音、定義、例文を取得できます。
MCPプロトコルと互換性Claudeなどの他のAIアシスタントとシームレスに協働できます。
リアルタイム応答検索結果をすばやく返し、学習効率を向上させます。
利点と制限
利点
強力なケンブリッジ辞書データベースのサポート。
使いやすいコマンドラインインターフェイス。
複数のAIアシスタントと互換性。
リアルタイムで更新される辞書内容。
制限
安定したネットワーク接続が必要です。
非常にレアな単語については、不完全な結果が返される場合があります。
英語の検索のみサポートしています。
使い方
依存関係のインストール
必要な依存関係をインストールするには、npm installを実行します。
サーバーの起動
npm run start:mcpを使用してMCPサーバーを起動します。
サービスのテスト
MCP Inspectorツールを使用してサービスが正常に動作しているかをテストします。
使用例
ケース1:単語「apple」の検索単語「apple」を入力すると、サーバーはその発音、定義、例文を返します。
ケース2:Claudeとの統合MCPサーバーをClaudeに統合して、単語の詳細情報をすばやく取得します。
よくある質問
MCPサーバーをどのようにインストールしますか?
MCPサーバーが正常に動作しているかどうかをどのようにテストしますか?
MCPサーバーは多言語検索をサポートしていますか?
関連リソース
公式ドキュメント
ケンブリッジ辞書MCPサーバーの公式ドキュメント。
GitHubコードリポジトリ
プロジェクトのソースコードと貢献ガイド。
ケンブリッジ辞書APIの紹介
ケンブリッジ辞書APIの基本知識を学びます。
厳選MCPサービス

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。
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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。
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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。
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5.2K
4.7ポイント

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
713
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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
77
4.3ポイント

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#
550
5ポイント

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
1.7K
5ポイント

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
271
4.5ポイント