Mcpexec
MCPExecとは?
MCPExecは、MCPプロトコルに基づくツールで、ローカル環境でコマンドラインタスクを実行するために使用されます。これにより、ユーザーはスクリプトを迅速に実行し、ファイルを管理し、その他のシステムレベルの操作を完了することができます。MCPExecの使い方は?
まずMCPExecをインストールし、仮想環境を設定します。次に、必要に応じてMCP設定ファイルを追加し、最後にコマンドを実行すると使用を開始できます。適用シナリオ
頻繁にコマンドラインタスクを実行する必要がある開発者や運用担当者に適しています。たとえば、バッチデプロイや自動化テストなどです。主要機能
複数のオペレーティングシステムをサポート
Linux、macOS、Windowsシステムと互換性があります。
コマンドライン統合
追加の設定なしで直接ローカルターミナルコマンドを実行できます。
柔軟な設定
MCP設定ファイルを通じてカスタムコマンドを定義できます。
利点
コマンドライン操作の流れを簡素化する
作業効率を向上させる
既存のワークフローに容易に統合できる
制限
一定のプログラミング基礎が必要です
クロスプラットフォームの互換性に細かな差異がある可能性があります
使い方
MCPExecをインストールする
MCPExecツールをダウンロードしてインストールし、環境変数が正しく設定されていることを確認します。
プロジェクトを初期化する
新しいディレクトリを作成し、MCPExecプロジェクトを初期化します。
仮想環境を設定する
仮想環境をアクティブ化し、依存関係をインストールします。
MCP設定を追加する
設定ファイルを編集してMCPサーバーを定義します。
使用例
バッチファイル操作
MCPExecを通じてファイルを一括でリネームします。
自動化スクリプト実行
定期タスクを自動的に実行します。
よくある質問
MCPExecをどのようにインストールしますか?
Windowsをサポートしていますか?
MCPExecをどのようにアンインストールしますか?
関連リソース
公式ドキュメント
詳細なユーザーマニュアルとAPIドキュメントです。
GitHubコードリポジトリ
ソースコードとコミュニティの貢献ページです。
サンプルプロジェクト
複数の実用的なケースを含むコードサンプルです。

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。
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13.1K
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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。
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16.4K
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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。
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48.6K
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Baidu Map
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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
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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。
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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#
16.8K
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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
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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
21.6K
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