MCP Server Remix Icon

🚀 Remix アイコン MCP

Remix アイコン MCPは、Cloudflare Workers上に構築された強力なアイコン検索および推薦サービスです。先進的な意味マッチングアルゴリズムを用いて、インテリジェントなアイコン発見機能を提供します。

🚀 クイックスタート

Remix アイコン MCPは、Cloudflare Workersをベースにしたアイコン検索と推薦サービスで、自然言語によるアイコン検索や多言語サポートなどの機能を備えています。以下の手順で簡単に始めることができます。

セットアップとデプロイ

# 依存関係のインストール
npm install

# 開発サーバーの起動
npm run dev

# Cloudflare Workersへのデプロイ
npm run deploy

# テストの実行
npm run test

✨ 主な機能

• インテリジェントなアイコン検索：自然言語の記述に基づいてアイコンを検索し、複数の類似性アルゴリズムを使用します。
• 多言語サポート：英語と中国語のテキスト入力に最適化されています。
• 分類管理：カテゴリ別にアイコンを閲覧および検索できます。
• 高度なマッチング：複数のアルゴリズムを使用して、より最適な検索結果を実現します。
  • Jaccard 類似度
  • N-gram マッチング
  • 分類マッチング
  • 正確なマッチング
  • Levenshtein 距離
  • 名前マッチング
  • タグベースのマッチング
• 逆索引：逆索引を使用して、高速な初期検索を実現します。
• キャッシュ：LRUキャッシュ戦略を採用して、パフォーマンスを向上させます。

📚 ドキュメント

API インターフェース

アイコンの検索

findIcons(description: string): ResponseContent[]

ユーザーの記述に基づいてアイコンを検索し、上位5つの推薦結果と類似度スコアを返します。

アイコンのカテゴリを取得

getIconCategories(): ResponseContent[]

利用可能なすべてのアイコンカテゴリのリストを返します。

カテゴリ別にアイコンを検索

findIconsByCategory(description: string, category: string): ResponseContent[]

特定のカテゴリ内で記述に基づいてアイコンを検索し、上位5つの推薦結果を返します。

プロジェクト構造

.
├── src/                   # ソースコードディレクトリ
│   ├── index.ts           # エントリーファイル
│   ├── data/              # データファイル（アイコンディレクトリを含む）
│   ├── domain/            # ドメインモデルとサービス
│   │   ├── icon/          # アイコンドメインモデル
│   │   └── search/        # 検索機能モジュール
│   ├── infrastructure/    # インフラストラクチャコンポーネント
│   │   ├── logging/       # ログツール
│   │   └── result/        # 結果処理
│   └── utils/             # ユーティリティ関数
│       ├── similarity/    # 類似度計算アルゴリズム
│       └── text/          # テキスト処理ツール
├── tests/                 # テストファイル
│   ├── integration/       # 統合テスト
│   └── unit/              # 単体テスト
└── wrangler.jsonc         # Cloudflare Workersの設定ファイル

🔧 技術詳細

• Cloudflare Workers ベース：Cloudflare Workersプラットフォーム上に構築されています。
• LRUキャッシュ戦略：LRUキャッシュ戦略を使用して、パフォーマンスを最適化します。
• 重み付き多アルゴリズム類似度スコアリング：複数のアルゴリズムを使用して、重み付きの類似度スコアを計算します。
• 英語と中国語のテキストマッチング：英語と中国語のテキストに対する文字レベルと単語レベルのマッチングをサポートします。
• 設定可能な類似度閾値と重み：類似度閾値と重みを設定することができます。
• 逆索引による高速検索：逆索引を使用して、高速な初期検索を実現します。

パフォーマンス最適化

• LRUキャッシュ戦略：最大2000件のエントリをキャッシュするLRUキャッシュ戦略を採用しています。
• 最低スコア閾値：最低スコア閾値は0.08に設定されています。
• 英語と中国語のテキストに対する最適化：英語と中国語のテキストに対する類似度計算を最適化しています。
• 2段階検索戦略：逆索引による高速な初期検索と、その後の詳細なスコアリングを行います。

応答形式

すべてのAPIインターフェースは、以下の形式で応答を返します。

interface ResponseContent {
    type: 'text';
    text: string;
}

📄 ライセンス

MIT License