Docs MCP Server

🚀 MCP サーバーサンプル

このリポジトリには、最新のドキュメント用のモデルコンテキストプロトコル（MCP）サーバーを実装するコードサンプルが含まれており、さまざまな大規模言語モデル（LLM）クライアントと統合するための機能的なMCPサーバーの構築方法を示しています。

🚀 クイックスタート

uvパッケージマネージャーのインストール

MacOS/Linuxの場合：

curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

Windowsの場合：

pip install uv

インストールが完了したら、uv コマンドが有効になるように、ターミナルを再起動してください。

プロジェクトのセットアップ

1. プロジェクトをクローンして初期化します：

# 新しいディレクトリを作成して、そこにプロジェクトをクローンする
git clone https://github.com/wolderufael/docs-MCP-server.git
cd docs-mcp-server

# 仮想環境を作成してアクティブ化する
uv venv
source .venv/bin/activate  # Windowsでは：.venv\Scripts\activate

2. 依存関係をインストールします：

uv venv sync 

サーバーの起動

1. MCPサーバーを起動します：

uv run main.py

2. サーバーが起動すると、接続を受け付けるようになります。

✨ 主な機能

何がMCP？

MCP（Model Context Protocol）は、アプリケーションがLLMにコンテキストを提供する方法を標準化するオープンプロトコルです。これは、AIアプリケーションにおけるUSB-Cポートのようなもので、AIモデルがさまざまなデータソースやサービスツールに接続できる標準的な方法を提供します。

主要な利点

• あなたのLLMが直接接続できる事前構築済みの統合のリストが増え続けています。
• 異なるLLMプロバイダーやサプライヤー間で切り替える柔軟性があります。
• インフラストラクチャ内でデータを保護するためのベストプラクティスがあります。

MCPのアーキテクチャの概要

MCPはクライアント-サーバーアーキテクチャを採用しており、ホストアプリケーションは複数のサーバーに接続できます：

• MCPホスト：Claude Desktop、IDE、AIツールなど、MCPを通じてデータにアクセスしたいプログラムです。
• MCPクライアント：サーバーとの1対1の接続を維持するプロトコルクライアントです。
• MCPサーバー：特定の機能を提供する標準的な軽量プログラムです。
• データソース：ローカル（ファイル、データベース）またはリモートサービス（API）など、MCPサーバーがアクセスできるデータソースです。

MCPの主要概念

MCPサーバーは、主に3種類の機能を提供できます：

• リソース：ファイルのような読み取り可能なデータ（API応答やファイル内容など）です。
• ツール：LLMが呼び出せる関数（ユーザーの承認が必要）です。
• プロンプト：特定のタスクを完了するのに役立つ事前に書かれたテンプレートです。

📦 インストール

システム要件

• Python 3.10以上
• MCP SDK 1.2.0以上
• uv パッケージマネージャー

💻 使用例

Cursor AIへの接続

1. 公式ウェブサイトからCursor AIをインストールします。
2. CursorがあなたのMCPサーバーを使用するように設定します：

.cursor\mcp.json ファイルを編集します：

{
  "mcpServers": {
    "mcp-server": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "--directory",
        "/ABSOLUTE/PATH/TO/YOUR/mcp-server",
        "run",
        "main.py"
      ]
    }
  }
}

📄 ライセンス

このプロジェクトはMITライセンスの下で提供されています。詳細については、LICENSE ファイルを参照してください。