Generic MCP Server

TypeScriptとExpressをベースにしたMCPサーバーの実装で、AIエージェントと外部APIを接続し、映画データベースとのインタラクション機能を提供し、リアルタイム通信とモジュール化拡張をサポートします。

エンターテインメントとメディア開発者ツール #AIインターフェース #映画データ #リアルタイム通信 #モジュール化ローカル .TypeScript

スコア : 2ポイント

ダウンロード数 : 7.3K

更新時間 : 2025-04-29

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MCPサーバーとは？

MCPサーバーは、AIモデルが外部システムと安全かつ効率的にインタラクションできるようにする標準化されたインターフェースです。リソース、ツール、プロンプトテンプレートを管理するための構造化されたフレームワークを提供し、既存のアプリケーションにAI機能を統合するのに特に適しています。

MCPサーバーの使い方は？

3つの手順で使用を開始できます：1) Node.js環境をインストールする 2) APIキーを設定する 3) サーバーを起動する。その後、AIエージェントはSSEプロトコルを介してサーバーとインタラクションし、映画データベースなどの機能にアクセスできます。

適用シーン

AIが外部データにアクセスする必要があるシーンに最適です。例えば、映画推薦システム、俳優情報の検索、スマート客服の統合、およびLLMとAPIのインタラクションが必要なすべてのアプリケーション開発などです。

主要機能

リアルタイムデータストリーミング

Server - Sent Events(SSE)を通じてリアルタイム通信を実現し、継続的なデータ更新シーンに適しています。

映画データベース統合

The Movie Database(TMDB)APIへのアクセスが組み込まれており、俳優検索と映画発見をサポートします。

モジュール化アーキテクチャ

拡張が容易な設計で、新しいツールとリソースを迅速に追加できます。

型安全なインターフェース

TypeScriptを使用してAPI応答データの型安全を確保します。

利点

標準化されたプロトコルにより、さまざまなAIフレームワークとの互換性が保証されます。

リアルタイム通信機能により、インタラクション体験が向上します。

詳細な映画データへのアクセス機能があります。

完全なエラー処理と型安全が備わっています。

制限

現在は主に映画関連のデータを対象としています。

Node.js環境での実行が必要です。

一部の高度な機能にはTMDB APIキーが必要です。

使い方

環境の準備

Node.js 18以上のバージョンをインストールする

プロジェクトの取得

リポジトリをクローンし、依存関係をインストールする

設定

サンプル環境ファイルをコピーし、TMDB APIキーを追加する

サーバーの起動

開発サーバーを起動する(ホットリロード付き)

使用例

俳優の作品検索

ある俳優が出演したすべての映画作品を検索する

映画推薦

条件に基づいて適切な映画を推薦する

よくある質問

TMDB APIキーを取得する方法は？

他のAPIを追加できますか？

どのようなAIモデルがサポートされていますか？

🚀 汎用MCPサーバー

このプロジェクトは、AIエージェントと外部APIをシームレスに接続するための、生産環境で使用可能なModel Context Protocol (MCP) サーバーの実装です。TypeScriptとExpressを使用して構築されています。

🚀 クイックスタート

前提条件

Node.js 18 以上
npm または yarn パッケージマネージャー

インストール

リポジトリをクローンします：

git clone https://github.com/yourusername/generic-mcp-server.git
cd generic-mcp-server

依存関係をインストールします：

npm install

環境を設定します：

cp .env.example .env

.env ファイルにAPI認証情報を追加します：

PORT=8089
ACCESS_TOKEN=your_movie_db_access_token

サーバーの起動

開発モード（ホットリロード付き）：

npm run dev

本番モード：

npm run build
npm start

サーバーは http://localhost:8089（または .env ファイルで指定したポート）で利用可能です。

✨ 主な機能

MCP仕様の完全実装
Server-Sent Events (SSE) を使用したリアルタイム通信
拡張性を考慮したモジュール化アーキテクチャ
人物検索や映画発見に使用できる組み込みの映画データベース統合
APIレスポンスの型安全なインターフェース
包括的なエラー処理
参考用のテストケースクライアント

📚 ドキュメント

概要

このプロジェクトは、@modelcontextprotocol/sdk を使用して、Server-Sent Events (SSE) ベースのMCPサーバーを実装する方法を示しています。開発者にとって、APIをAIエージェントや大規模言語モデル（LLMs）に公開するための実用的な参考になります。特に映画データベースとのやり取りに重点を置いています。

実装の詳細は、src/mcp/tools.ts、src/mcp/prompts.ts、src/helpers/ ディレクトリおよび関連ファイルに記載されています。

何がMCPですか？

Model Context Protocol (MCP) は、AIモデルが外部システムと安全かつ効率的にやり取りできるようにする標準化されたインターフェースを提供します。以下の構造化されたフレームワークを定義しています。

リソース：モデルがアクセスできるデータオブジェクト
ツール：モデルが呼び出せる実行可能な関数
プロンプト：モデルのやり取りをガイドするテンプレート

この標準化により、既存のアプリケーションやサービスにAI機能を統合するプロセスが簡素化されます。

詳細なドキュメントは、Model Context Protocol リポジトリを参照してください。

APIリファレンス

エンドポイント

エンドポイント	メソッド	説明
`/sse`	GET	MCP通信に使用するサーバー送信イベントエンドポイント
`/messages`	POST	クライアントがMCPサーバーにメッセージを送信するエンドポイント