Chatgpt MCP Server
ChatGPTのメモリ機能を対象としたMCPサーバーで、他のモデルとのメモリデータ共有をサポートします。環境を設定し、アプリケーションをリンクして使用します。
スコア : 2ポイント
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ChatGPTメモリMCPサーバーとは?
このサーバーは共有メモリバンクとして機能し、異なるAIモデルがアクセスできます。ChatGPTの記憶を基礎データソースとして利用します。モデルコンテキストプロトコル(MCP)を実装し、モデル間の知識共有を実現します。どのように動作するのか?
サーバーはバックグラウンドプロセスとして動作し、ChatGPTの会話記憶を収集して整理し、標準化されたプロトコルを通じて接続された他のAIアプリケーションに提供します。主な利点
異なるAI会話やモデル間で持続的な知識共有を実現し、重複する情報処理を減らし、コンテキストの連続性を維持します。主な機能
モデル間のメモリ共有異なるAIモデルがChatGPTの会話記憶にアクセスし、それを基に構築できるようにします。
簡単な統合MCPプロトコルをサポートするアプリケーションに簡単に接続できます。
ローカルでの実行デフォルトではローカルで実行され、データの安全性とプライバシー保護を確保します。
利点と欠点
使い方
GitHubリポジトリからサーバーコードをダウンロードします:
READMEファイルの説明に従って依存関係をインストールし、環境を設定します。
サーバーを起動し、他のAIアプリケーションでMCPプロトコルの接続を設定します。
よくある質問
このサーバーを使用するために必要な技術背景は何ですか?
会話データが漏洩しないようにするにはどうすればいいですか?
他のAIモデル(GPT - 3.5やPaLMなど)と一緒に使用できますか?
追加リソース
モデルコンテキストプロトコルドキュメント
公式のMCPプロトコルドキュメントと使用ガイドです。
GitHubリポジトリ
ソースコード、更新履歴、問題追跡が含まれています。
クイックスタートガイド
段階的なインストールと設定チュートリアルです。
厳選MCPサービス

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
246
4.8ポイント

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。
TypeScript
268
4.5ポイント

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
5.2K
4.7ポイント

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
698
4.5ポイント

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
61
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#
531
5ポイント

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
1.7K
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
243
4.5ポイント