Awesome MCP

🚀 MCP プロジェクト選定

Model Context Protocol (MCP) はオープンソースプロジェクトで、AI モデルのコンテキストを作成・管理することで、AI モデルの能力を強化し、より効率的に問題を解決できるようにすることを目的としています。

🚀 クイックスタート

Model Context Protocol (MCP) は、AI モデルのコンテキストを管理することで、その能力を強化するオープンソースプロジェクトです。このプロジェクトを使うことで、AI モデルがより効率的に問題を解決できるようになります。

✨ 主な機能

コアコンポーネント

基礎プロトコル

• MCP プロトコル：モデルとコンテキストの相互作用の標準インターフェースを定義します。
• JSON Schema：コンテキストデータの検証と構造化に使用されます。

標準実装

• Python 実装：MCP のコア機能を提供し、コンテキストの作成、更新、クエリを含みます。
• TypeScript 実装：TypeScript 環境での MCP の統合をサポートします。

機能モジュール

汎用ツール

• MCP CLI：MCP サーバーのインストールと管理を行うコマンドラインツールです。
• Remote MCP：集中化されたモデルコンテキスト管理を実現するリモート通信ソリューションです。

データ処理

テキスト管理

• PDF 解析器：PDF ファイルの内容を抽出して処理します。
• Word 文書プロセッサ：DOCX 形式のテキスト解析と変換をサポートします。

知識ベース構築

• ベクトルデータベース：コンテキストデータの効率的な保存と検索に使用されます。
• 知識グラフ生成器：構造化された知識表現を自動生成します。

プロジェクトテンプレート

• MCP サーバーテンプレート：MCP サービスを迅速に構築するための足場を提供します。
• モデルアダプターテンプレート：既存のモデルを MCP エコシステムに統合するプロセスを簡素化します。

📚 ドキュメント

よくある質問

Q: MCP の核心的な利点は何ですか？

A: MCP は標準化されたインターフェースとツールを提供し、開発者が AI モデルの機能を簡単に管理・拡張できるようにします。

Q: MCP の使用を開始するにはどうすればいいですか？

A: MCP CLI のインストールから始め、入門ガイドを参考に設定することをおすすめします。

プロジェクトへの貢献

もしこのプロジェクトに貢献したい場合は、貢献ガイドを読んでください。