Mcpfilesystem Client
M

Mcpfilesystem Client

このプロジェクトは、ローカルLLMサーバーの使用手順を説明しています。OpenAI SDK互換のモデル (Janなど) を起動し、.envファイルを設定し、Nodeアプリケーションを実行することが含まれます。重点は、MCPサービスによるファイルアクセス権限の制限にあります。
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6.8K

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
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

インストール

以下のコマンドをクライアントにコピーして設定
注意:あなたのキーは機密情報です。誰とも共有しないでください。

代替品

V
Vestige
Vestigeは認知科学に基づくAI記憶エンジンで、予測誤差ゲート、FSRS - 6間隔反復、記憶の夢など29の神経科学モジュールを実装することで、AIに長期記憶能力を提供します。3D可視化ダッシュボードと21のMCPツールを備え、完全にローカルで動作し、クラウドは必要ありません。
Rust
5.7K
4.5ポイント
M
Moltbrain
MoltBrainは、OpenClaw、MoltBook、Claude Code用に設計された長期記憶層プラグインで、自動的にプロジェクトのコンテキストを学習し、思い出すことができます。スマートな検索、観察記録、分析統計、永続的なストレージ機能を提供します。
TypeScript
5.3K
4.5ポイント
B
Bm.md
機能豊富なMarkdown排版ツールで、様々なスタイルテーマとプラットフォーム対応をサポートし、リアルタイム編集プレビュー、画像エクスポート、API統合機能を提供します
TypeScript
4.9K
5ポイント
S
Security Detections MCP
Security Detections MCPは、Model Context Protocolに基づくサーバーで、LLMがSigma、Splunk ESCU、Elastic、KQL形式を含む統一されたセキュリティ検出ルールデータベースをクエリできます。最新のバージョン3.0は自律型検出エンジニアリングプラットフォームにアップグレードされ、自動的に脅威インテリジェンスからTTPを抽出し、カバレッジのギャップを分析し、SIEMネイティブ形式の検出ルールを生成し、テストを実行して検証できます。プロジェクトには71以上のツール、11の事前構築されたワークフロープロンプト、および知識グラフシステムが含まれ、複数のSIEMプラットフォームをサポートしています。
TypeScript
5.2K
4ポイント
P
Paperbanana
Python
6.3K
5ポイント
B
Better Icons
20万以上のアイコンの検索と検索を提供するMCPサーバーとCLIツールで、150以上のアイコンライブラリをサポートし、AIアシスタントと開発者が迅速にアイコンを取得して使用できるように支援します。
TypeScript
6.9K
4.5ポイント
A
Assistant Ui
assistant-uiは、生産レベルのAIチャットインターフェイスを迅速に構築するためのオープンソースのTypeScript/Reactライブラリで、組み合わせ可能なUIコンポーネント、ストリーミング応答、アクセシビリティなどの機能を提供し、複数のAIバックエンドとモデルをサポートしています。
TypeScript
7.6K
5ポイント
A
Apify MCP Server
Apify MCPサーバーは、モデルコンテキストプロトコル(MCP)に基づくツールで、AIアシスタントが数千の既成のクローラー、スクレイパー、自動化ツール(Apifyアクター)を通じて、ソーシャルメディア、検索エンジン、電子商取引などのウェブサイトからデータを抽出できるようにします。OAuthとSkyfireプロキシ支払いをサポートしており、HTTPSエンドポイントまたはローカルのstdio方式でClaude、VS CodeなどのMCPクライアントに統合できます。
TypeScript
7.7K
5ポイント
G
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
19.5K
4.5ポイント
E
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
24.9K
4.8ポイント
C
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
78.7K
4.7ポイント
B
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
34.9K
4.5ポイント
G
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
22.0K
4.3ポイント
U
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#
28.0K
5ポイント
M
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
20.5K
5ポイント
S
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
30.8K
4.5ポイント
AIBase
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