MCP Fm Analyzer
UVL Analyzer MCPとは?
UVL Analyzerは、特徴モデルを分析するための専用サーバーで、Universal Variability Language (UVL)形式をサポートしています。これにより、ユーザーは特徴モデルの構造と属性を理解し、重要な特徴を識別し、さまざまな複雑度指標を計算することができます。UVL Analyzer MCPの使い方は?
DockerまたはNPXを使用してサーバーを起動した後、UVL形式の特徴モデルを送信して分析を行うことができます。サーバーは、コア特徴や構成数などのさまざまな分析結果を返します。適用シナリオ
ソフトウェア製品ラインエンジニアリング、特徴モデル分析、製品構成検証などのシナリオに適しており、特に大規模な特徴モデルの自動分析が必要なチームに最適です。主要機能
原子集合の識別
モデル内で常に同時に出現する特徴グループを識別します。
平均分岐係数
各親特徴が平均して持つ子特徴の数を計算します。
特徴の普遍性
すべての有効な構成で特徴が出現する頻度を計算します。
構成の生成
すべての可能な有効な製品構成を生成します。
コア特徴
すべての有効な構成に存在する特徴を識別します。
無効な特徴
いかなる有効な構成にも含まれない特徴を識別します。
充足可能性のチェック
特徴モデルがすべての制約条件を満たしているかどうかを検証します。
利点
標準のUVL形式をサポートし、互換性が高い
包括的な特徴モデル分析機能を提供する
DockerとNPXの複数のデプロイ方法をサポートする
オープンソースで拡張が容易
制限
UVL形式の特徴モデルのみをサポートする
大規模なモデルの分析には時間がかかる場合がある
デプロイには基本的なコマンドライン知識が必要
使い方
DockerまたはNode.jsをインストールする
システムにDockerまたはNode.js環境がインストールされていることを確認してください。
Claude Desktopを設定する
claude_desktop_config.jsonにMCPサーバーの設定を追加します。
サーバーを起動する
Claude Desktopアプリを再起動して設定を読み込みます。
使用例
コア特徴の識別
製品ライン内のすべての製品に必須の特徴を分析します。
モデルの有効性を検証する
特徴モデルに矛盾する制約がないかを確認します。
よくある質問
UVL Analyzerはどの形式の特徴モデルをサポートしていますか?
大規模なモデルを分析する際のパフォーマンスはどうですか?
新しい分析機能を拡張できますか?
関連リソース
UVL言語仕様
Universal Variability Languageの公式ドキュメント
GitHubリポジトリ
プロジェクトのソースコードと問題追跡
Dockerインストールガイド
Dockerの公式インストールドキュメント

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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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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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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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。
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Gitlab MCP Server
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TypeScript
12.5K
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。
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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
14.8K
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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