Sample Serverless MCP Server
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Sample Serverless MCP Server

このプロジェクトは、公式のTypeScript MCPサーバーをストリーミングHTTPプロトコルをサポートするように改造し、Amazon Lambdaを通じてデプロイする実装方法を示しています。核心機能には、ストリーミング転送プロトコルのサポート、Lambdaベースの弾性デプロイ、コスト最適化が含まれ、既存のHTTPインフラストラクチャとシームレスに統合する必要があるシナリオに適しています。
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5.6K

GitHub MCPサーバーとは?

GitHub MCPサーバーは、Streamable HTTPプロトコルをサポートするMCPサーバーの実装で、Amazon Lambdaの弾性拡張機能を利用して、コストとパフォーマンスのバランスを最適化します。動的なコンテキスト優先度制御をサポートし、既存のHTTPインフラストラクチャにシームレスに統合できます。

GitHub MCPサーバーの使い方は?

AWS環境変数を設定し、依存関係をインストールしてLambdaにデプロイすることで、すぐにストリーミングHTTP MCPサーバーを起動できます。

適用シナリオ

効率的なストリーミング転送、動的なコンテキスト管理、低コストの拡張が必要なアプリケーションシナリオ、例えばリアルタイムデータ処理や大きなファイルの転送に適しています。

主要機能

ストリーミングHTTPプロトコルのサポート
HTTP Chunked Transfer Encodingを通じてデータストリームの転送を実現します。
動的なコンテキスト優先度制御
必要に応じてコンテキストの優先度を動的に調整し、システムの応答効率を向上させます。
Amazon Lambdaの弾性デプロイ
クラウド関数ベースの弾性アーキテクチャで、必要に応じてリソースを拡張します。
DynamoDBとS3へのログ保存
リクエストログは自動的にDynamoDBとS3に保存され、後の分析に便利です。
利点
従来のサーバーを維持する必要がなく、運用の複雑さを軽減します。
大規模な同時リクエストをサポートし、システムのスループットを向上させます。
柔軟なコストモデルで、実際の使用量に応じて支払います。
既存のHTTPインフラストラクチャにシームレスに統合できます。
制限
初回のデプロイにはAWS環境変数の設定が必要です。
ネットワーク遅延に敏感で、超低遅延のシナリオには適していません。
GitHub APIの権限管理に依存しています。

使い方

プロジェクトリポジトリをクローンする
GitHubからプロジェクトコードをローカル環境にクローンします。
依存関係をインストールする
Node.jsの依存関係をインストールし、開発ツールを初期化します。
GitHubトークンを設定する
serverless.ymlに個人用アクセストークンを設定します。
ローカルでテストする
ローカルサーバーを起動してテストします。
AWS Lambdaにデプロイする
デプロイを完了し、ストリーミングHTTP MCPサーバーを実行します。

使用例

例1:ローカルでのテスト
ローカル環境でGitHub MCPサーバーの機能を検証します。
例2:本番環境へのデプロイ
MCPサーバーをAWS Lambdaにデプロイし、ストリーミングHTTPプロトコルを有効にします。

よくある質問

GitHub個人用アクセストークンを生成する方法は?
デプロイ中に権限エラーが発生した場合はどうすればいいですか?
MCPサーバーのパフォーマンスを監視する方法は?
HTTPSをサポートしていますか?

関連リソース

公式GitHubリポジトリ
プロジェクトのソースコードとドキュメント。
AWS Lambda公式ドキュメント
Lambdaの基本知識とベストプラクティスを学びます。
GitHub個人用アクセストークン生成ガイド
GitHub個人用アクセストークンの生成と管理。

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

A
Acemcp
Acemcpは、コードライブラリのインデックス化と意味検索を行うMCPサーバーです。自動増分インデックス、複数エンコーディングファイルの処理、.gitignore統合、およびWeb管理インターフェイスをサポートしており、開発者がコードのコンテキストをすばやく検索し、理解するのに役立ちます。
Python
8.7K
5ポイント
B
Blueprint MCP
Blueprint MCPは、Arcadeエコシステムに基づくチャート生成ツールで、Nano Banana Proなどの技術を利用して、コードベースとシステムアーキテクチャを分析し、アーキテクチャ図、フローチャートなどのビジュアルチャートを自動生成し、開発者が複雑なシステムを理解するのを支援します。
Python
6.9K
4ポイント
M
MCP Agent Mail
MCPエージェントメールは、AIプログラミングエージェント向けのメール形式の調整レイヤーで、ID管理、メッセージの送受信、ファイルの予約、検索機能を提供し、複数のエージェントの非同期協力と競合の回避をサポートします。
Python
8.4K
5ポイント
M
MCP
Microsoft公式のMCPサーバーで、AIアシスタントに最新のMicrosoft技術ドキュメントの検索と取得機能を提供します。
11.9K
5ポイント
A
Aderyn
アデリンは、Rustで書かれたオープンソースのSolidityスマートコントラクト静的分析ツールで、開発者やセキュリティ研究者がSolidityコードの脆弱性を発見するのを支援します。FoundryとHardhatプロジェクトをサポートし、複数の形式のレポートを生成でき、VSCode拡張機能も提供します。
Rust
10.6K
5ポイント
D
Devtools Debugger MCP
Node.jsデバッガーMCPサーバーは、Chrome DevToolsプロトコルに基づく完全なデバッグ機能を提供します。ブレークポイントの設定、ステップ実行、変数のチェック、式の評価などが含まれます。
TypeScript
8.9K
4ポイント
S
Scrapling
Scraplingは適応型ウェブページのスクレイピングライブラリで、ウェブサイトの変化を自動的に学習し、要素を再配置します。複数のスクレイピング方法とAI統合をサポートし、高性能な解析と開発者に優しい体験を提供します。
Python
11.6K
5ポイント
M
Mcpjungle
MCPJungleは自ホスト型のMCPゲートウェイで、複数のMCPサーバーを集中的に管理および代理し、AIエージェントに統一されたツールアクセスインターフェースを提供します。
Go
0
4.5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
13.5K
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
55.9K
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
17.4K
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
28.8K
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
14.7K
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#
19.7K
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
17.2K
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
24.3K
4.5ポイント
AIBase
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