Model Context Protocol (mcp) Implementation In Go
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Model Context Protocol (mcp) Implementation In Go

このプロジェクトは、Model Context Protocol (MCP)のGo言語による実装です。MCPは、LLMアプリケーションにおけるクライアントとサーバーのやり取りに使用されるJSON - RPCベースのプロトコルです。プロジェクトにはGo構造体定義、クライアント実装、およびサンプルコードが含まれており、リソース、ツール、プロンプトなどの機能のやり取りをサポートしています。
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5.7K

MCPサーバーとは?

MCPサーバーは、モデルコンテキストプロトコルを実装したバックエンドサービスで、LLMをパワーとするアプリケーションにコンテキスト情報、ツール、プロンプト、およびリソースを提供します。AIモデルの知識と機能の拡張として機能します。

MCPサーバーの使い方は?

アプリケーションは、JSON - RPC呼び出しを使用してMCPサーバーとやり取りし、その様々な機能にアクセスできます。接続してリクエストを行うには、クライアント実装(提供されているGoクライアントなど)が必要です。

使用例

以下が必要なAIアプリケーションに最適です:動的なコンテキストの取得、外部ツールへのアクセス、プロンプト管理、またはコンポーネント間のリソース共有。

主要な機能

リソース管理
サーバーに保存されているファイル、ドキュメント、およびその他のデータリソースにアクセスして管理する
ツール統合
標準化されたインターフェースを介して外部関数とツールを呼び出す
プロンプトテンプレート
変数置換を伴う事前定義されたプロンプトテンプレートを保存して取得する
ファイルシステムルート
サーバー上の異なるデータルートと仮想ファイルシステムにアクセスする
利点
LLMコンテキスト管理のための標準化されたインターフェース
AIモデルを特定のツール/リソースから切り離す
複数のコンテンツタイプ(テキスト、画像など)をサポートする
言語に依存しないJSON - RPCプロトコル
制限事項
各言語に対してクライアント実装が必要である
JSON - RPCは大量のデータに対してパフォーマンスのオーバーヘッドがある可能性がある
基本プロトコルには組み込みの認証がない

始め方

サーバーをセットアップする
希望のリソースとツールでMCPサーバーをインストールして構成する
クライアントを作成する
サーバーへのクライアント接続を初期化する
接続を初期化する
サーバーにクライアントの機能を登録する
リクエストを開始する
クライアントメソッドを使用してサーバーのリソースとツールとやり取りする

使用例

ドキュメント検索
ユーザーの質問に答えるために関連するドキュメントを検索するAIアシスタント
天気検索
位置ベースの応答のために現在の天気を取得するツールを使用する
プロンプトテンプレート化
動的な値を持つ標準化されたシステムプロンプトを取得する

よくある質問

MCPを使用できるプログラミング言語は何ですか?
MCPは通常のAPIとどのように異なりますか?
既存のAIモデルでMCPを使用できますか?
認証サポートはありますか?

追加リソース

MCP仕様
公式のプロトコル仕様とスキーマ
Goクライアントリポジトリ
Goクライアント実装のソースコード
MCP紹介ビデオ
MCPの概念のビデオ紹介

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

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
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
7.3K
5ポイント
H
Haiku.rag
Haiku RAGは、LanceDB、Pydantic AI、Doclingを基盤とした高度な検索強化生成システムです。ハイブリッド検索、再ランキング、質問応答エージェント、多エージェント研究プロセスをサポートし、ローカルファーストのドキュメント処理とMCPサーバー統合を提供します。
Python
5.1K
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
8.9K
4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
17.1K
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
9.6K
4ポイント
M
Mcpjungle
MCPJungleは自ホスト型のMCPゲートウェイで、複数のMCPサーバーを集中的に管理および代理し、AIエージェントに統一されたツールアクセスインターフェースを提供します。
Go
0
4.5ポイント
C
Cipher
Cipherは、プログラミングAIエージェント向けに設計されたオープンソースのメモリ層フレームワークです。MCPプロトコルを通じてさまざまなIDEとAIコーディングアシスタントと統合し、自動記憶生成、チーム記憶共有、デュアルシステム記憶管理などの核心機能を提供します。
TypeScript
0
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
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
15.3K
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
67.2K
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
33.0K
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
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
28.3K
4.5ポイント
AIBase
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