Mcpfilesystem Client
MCPサーバーとは?
MCPサーバーはローカルで動作するAIモデルサービスで、OpenAI SDKのインターフェース仕様に互換性があり、開発者が標準APIを通じてローカルにデプロイされた大規模言語モデル (LLM) を呼び出せます。モデルコンテキストプロトコルにより、安全なファイルシステムのアクセス制御を提供します。MCPサーバーの使い方は?
3つのステップです。1) Janを使ってローカルのLLMサービスを起動する 2) .env環境変数を設定する 3) Node.jsアプリケーションを実行する。システムが自動的にモデルの呼び出しとファイルアクセス権限を処理します。適用シナリオ
AI機能をローカル化する必要があり、データセキュリティが要求されるシナリオに適しています。例えば、企業内の知識処理、プライバシーに敏感なデータ分析、制限された環境でのAIアプリケーション開発などです。主な機能
OpenAI SDK互換OpenAI API仕様と完全に互換性があり、既存のコードを修正せずにローカルモデルに移行できます。
ツール呼び出しサポート複雑なタスクを処理するために、モデルがtool calling機能をサポートする必要があります。
安全なファイルアクセスMCPプロトコルにより、モデルがアクセスできるディレクトリ範囲を正確に制御します。
利点と制限
利点
データをローカルで処理するため、機密情報の漏洩を防ぎます。
細かい粒度でのファイルシステムのアクセス制御が可能です。
既存のOpenAIエコシステムとシームレスに統合できます。
制限
ローカルモデル環境を手動で設定する必要があります。
特定のモデル機能 (tool calling) に依存しています。
デフォルトのモデルがすべての要件を満たさない場合があります。
使い方
ローカルモデルサービスを起動する
Janなどのツールを使って、OpenAI互換のLLMサービスをローカルで実行します。
環境変数を設定する
.envファイルを編集して、モデルパラメータ、プロンプト、サーバーアドレスを設定します。
アプリケーションサーバーを実行する
APIゲートウェイとしてNode.jsサービスを起動します。
使用例
制限付きファイル分析モデルに指定されたディレクトリ内のドキュメント内容のみを分析させます。
安全なデータ処理機密情報を含むローカルデータを処理します。
よくある質問
なぜtool callingをサポートするモデルが必要なのですか?
アクセス可能なディレクトリを追加するにはどうすればいいですか?
デフォルトのモデルが動作しない場合はどうすればいいですか?
関連リソース
Janプロジェクト公式サイト
ローカルAIモデルの実行環境
OpenAI APIドキュメント
互換API仕様の参照資料
MCPプロトコルの説明
ファイルシステムアクセス制御プロトコル
厳選MCPサービス

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 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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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
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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。
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C#
542
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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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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。
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