MCP Serverly
MCP SERVERLYは、Anthropicの公式SDKをベースにしてModel Context Protocol (MCP)を実装したプロジェクトで、核心サービスとクライアントの開発が完了し、現在Dockerイメージの構築を進めています。
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9.9K

MCP SERVERLYとは?

MCP SERVERLYは、Model Context Protocol (MCP)を実装したサービスプロジェクトです。Anthropicの公式SDKをベースに構築され、標準化されたモデルコンテキスト管理プロトコルの実装を提供することを目的としています。このプロジェクトは、開発者がAIモデルのコンテキストをより効率的に管理およびやり取りできるように支援します。

MCP SERVERLYの使い方は?

提供されているクライアントとサーバーの実装を使用することで、開発者はMCPプロトコルを自分のアプリケーションに簡単に統合できます。基本的な使用方法には、サービスの起動、クライアントの接続、およびコンテキスト要求の送信が含まれます。

適用シナリオ

複雑なAIモデルのコンテキストを管理する必要があるシナリオ、例えば多輪対話システム、コンテキスト感知アプリケーション、および長期記憶を必要とするAI対話システムに適しています。

主な機能

汎用共有サービス
標準化された共有サービスインターフェースを提供し、異なるコンポーネント間の通信を容易にします。
MCPサービス実装
Model Context Protocolのサーバー側機能を完全に実装しています。
MCPクライアント
統合が容易なクライアント実装を提供し、複数のプログラミング言語をサポートします。
テストセット
完全なテストケースを含み、サービスの安定性を確保します。
利点
Anthropicの公式SDKをベースにしているため、互換性が良好です。
標準化されたプロトコルの実装であり、統合が容易です。
完全なサーバー側とクライアント側の実装を提供します。
テストケースを含んでいるため、品質が保証されます。
制限
現在、Dockerイメージのサポートが不足しています(開発中)。
Anthropic以外のモデルに対するサポートが限られています。
ドキュメントはまだ整備されていません。

使い方

プロジェクトをクローンする
コードリポジトリからMCP SERVERLYプロジェクトをローカルにクローンします。
依存関係をインストールする
プロジェクトに必要なすべての依存関係をインストールします。
サービスを起動する
MCPサービスを実行します。
クライアントを接続する
提供されているクライアントを使用してMCPサービスに接続します。

使用例

多輪対話システム
MCPを使用して対話コンテキストを維持し、一貫した多輪対話を実現します。
コンテキスト感知アプリケーション
過去の対話に基づいて個別化された応答を提供します。

よくある質問

MCPはどのようなプロトコルですか?
AnthropicのAPIキーが必要ですか?
いつDockerのサポートが利用可能になりますか?

関連リソース

Anthropicの公式ドキュメント
AnthropicのAPIとSDKの公式ドキュメントです。
GitHubリポジトリ
プロジェクトのソースコードと問題追跡です。
MCPプロトコル仕様
Model Context Protocolの詳細な仕様説明です。

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

V
Vestige
Vestigeは認知科学に基づくAI記憶エンジンで、予測誤差ゲート、FSRS - 6間隔反復、記憶の夢など29の神経科学モジュールを実装することで、AIに長期記憶能力を提供します。3D可視化ダッシュボードと21のMCPツールを備え、完全にローカルで動作し、クラウドは必要ありません。
Rust
9.7K
4.5ポイント
M
Moltbrain
MoltBrainは、OpenClaw、MoltBook、Claude Code用に設計された長期記憶層プラグインで、自動的にプロジェクトのコンテキストを学習し、思い出すことができます。スマートな検索、観察記録、分析統計、永続的なストレージ機能を提供します。
TypeScript
10.3K
4.5ポイント
B
Bm.md
機能豊富なMarkdown排版ツールで、様々なスタイルテーマとプラットフォーム対応をサポートし、リアルタイム編集プレビュー、画像エクスポート、API統合機能を提供します
TypeScript
18.1K
5ポイント
S
Security Detections MCP
Security Detections MCPは、Model Context Protocolに基づくサーバーで、LLMがSigma、Splunk ESCU、Elastic、KQL形式を含む統一されたセキュリティ検出ルールデータベースをクエリできます。最新のバージョン3.0は自律型検出エンジニアリングプラットフォームにアップグレードされ、自動的に脅威インテリジェンスからTTPを抽出し、カバレッジのギャップを分析し、SIEMネイティブ形式の検出ルールを生成し、テストを実行して検証できます。プロジェクトには71以上のツール、11の事前構築されたワークフロープロンプト、および知識グラフシステムが含まれ、複数のSIEMプラットフォームをサポートしています。
TypeScript
10.0K
4ポイント
P
Paperbanana
Python
8.9K
5ポイント
B
Better Icons
20万以上のアイコンの検索と検索を提供するMCPサーバーとCLIツールで、150以上のアイコンライブラリをサポートし、AIアシスタントと開発者が迅速にアイコンを取得して使用できるように支援します。
TypeScript
10.7K
4.5ポイント
A
Assistant Ui
assistant-uiは、生産レベルのAIチャットインターフェイスを迅速に構築するためのオープンソースのTypeScript/Reactライブラリで、組み合わせ可能なUIコンポーネント、ストリーミング応答、アクセシビリティなどの機能を提供し、複数のAIバックエンドとモデルをサポートしています。
TypeScript
9.0K
5ポイント
A
Apify MCP Server
Apify MCPサーバーは、モデルコンテキストプロトコル(MCP)に基づくツールで、AIアシスタントが数千の既成のクローラー、スクレイパー、自動化ツール(Apifyアクター)を通じて、ソーシャルメディア、検索エンジン、電子商取引などのウェブサイトからデータを抽出できるようにします。OAuthとSkyfireプロキシ支払いをサポートしており、HTTPSエンドポイントまたはローカルのstdio方式でClaude、VS CodeなどのMCPクライアントに統合できます。
TypeScript
10.2K
5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
20.8K
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
91.1K
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
28.0K
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
40.8K
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
26.5K
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#
34.5K
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
21.8K
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
35.1K
4.5ポイント
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