MCP Test Repo 1
GitLab MCP サーバーテストリポジトリとは?
これは、GitLab モデルコンテキストプロトコル(MCP)サーバーをテストおよび検証するために特別に設計されたリポジトリです。サーバーの機能と互換性を確認するための様々なサンプルファイル、設定、ツールが含まれています。主な機能
このリポジトリは、MCP サーバーの機能を包括的に検証するための一連のテストケース、ドキュメント、ツールを提供します。これには、プロトコルサポート、パフォーマンステスト、エラー処理が含まれます。包括的なテストファイルMCP プロトコルのさまざまな側面をカバーする、さまざまなシナリオのテストファイルが含まれています。
アダプターサポート統合と拡張を容易にするために、複数の言語とフレームワークのアダプターサンプルを提供します。
パフォーマンステストツールMCP サーバーの処理能力を評価するためのパフォーマンステストキットが組み込まれています。
リポジトリをクローンする
まず、このリポジトリをローカル開発環境にクローンします。Git を使用してクローンできます:git clone https://github.com/yourusername/gitlab - mcp - test.git
依存関係をインストールする
Git、Docker などのすべての必要な依存関係がインストールされていることを確認してください。具体的な要件はドキュメントを参照してください。
テストキットを実行する
提供されたスクリプトを使用してテストキットを実行します:./run_tests.sh。このスクリプトは、すべての事前定義されたテストケースを自動的に実行し、レポートを生成します。
このリポジトリの目的は何ですか?
使用するために特別な権限が必要ですか?
検証ツールはどこで入手できますか?
GitLab MCP サーバーツール
GitLab MCP サーバーとやり取りするための主要なツールとアダプターです。
公式ドキュメント
MCP プロトコルとその使用方法を説明する詳細な公式ドキュメントです。
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。
TypeScript
259
4.8ポイント

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
287
4.5ポイント

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
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
4.5ポイント

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