Gaphor MCP Server
G

Gaphor MCP Server

このプロジェクトはGaphorベースのMCPサーバーで、モデル要素のクエリ、変更、およびさまざまな図の作成をサポートしており、コード環境でのモデル検証とドキュメントチェックに適しています。
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5.7K

Gaphor MCPサーバーとは?

Gaphor MCPサーバーは、Gaphorモデリングツールと他のアプリケーションの間の架け橋です。モデルコンテキストプロトコル(MCP)標準を実装しており、標準化されたインターフェースを通じてモデルのクエリ、変更、可視化が可能です。

Gaphor MCPサーバーの使い方は?

任意のMCP互換クライアント(VSCode拡張機能など)からサーバーに接続して、Gaphorモデルとやり取りすることができます。サーバーは、モデル要素のクエリ、モデル構造の変更、さまざまな種類の図の生成をサポートしています。

ユースケース

UMLモデルにコードを統合したい開発者、実際の実装に対してモデルを検証したい開発者、適切なドキュメントを確保したい開発者、設計とコードの一貫性を維持したい開発者に最適です。

主要な機能

モデルクエリ
さまざまなフィルターと条件を使用して、Gaphorモデルから要素を検索および取得します。
モデル変更
プログラムでモデル内の要素を追加、更新、または削除します。
図生成
モデルからさまざまな種類の図(クラス図、シーケンス図など)を作成します。
コード統合
検証とドキュメントのために、モデルを実際のコード実装に接続します。
利点
MCPプロトコルによる標準化されたインターフェース
Gaphorモデリングツールとのシームレスな統合
モデル検証とドキュメントの自動化を可能にする
可視化のためのさまざまな図の種類をサポートする
制限事項
Gaphorのインストールと実行が必要です
現在はGaphorのモデリング機能に限定されています
MCPプロトコルの実装には学習曲線があります

始めるには

Gaphorをインストールする
システムにGaphorがインストールされていることを確認してください。
MCPサーバーを起動する
GaphorのMCPサーバーコンポーネントを起動します。
クライアントを接続する
MCP互換クライアント(VSCode拡張機能など)を使用してサーバーに接続します。

使用例シナリオ

モデル検証
コード実装をモデルと比較して一貫性を確保します。
ドキュメント生成
モデル要素から自動的にドキュメントを生成します。
図作成
特定のパッケージのクラス図を生成します。

よくある質問

モデルコンテキストプロトコル(MCP)とは何ですか?
このサーバーを使用するためにMCPを知っておく必要がありますか?
Gaphor以外のモデリングツールでこれを使用できますか?
サーバーにグラフィカルインターフェースはありますか?

追加リソース

モデルコンテキストプロトコルウェブサイト
MCPの公式ドキュメントと仕様
Gaphor公式サイト
Gaphorモデリングツールに関する情報
MCPクライアントの実装例
MCPクライアントを作成するためのサンプルコード
MCPサーバーAPIドキュメント
MCPサーバーの詳細なAPIリファレンス

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
9.5K
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
10.1K
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
15.9K
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
6.7K
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
8.7K
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
10.0K
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
8.9K
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
21.4K
4.5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
26.5K
4.8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
88.2K
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
39.3K
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
23.9K
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#
33.1K
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
21.4K
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
32.6K
4.5ポイント
AIBase
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