Edgeone Geolocation

🚀 エッジ MCP と Pages 関数：地理的位置特定のデモ

このプロジェクトは、EdgeOne Pages Functions を利用してユーザーの地理的位置情報を取得し、MCP（モデルコンテキストプロトコル）を介して大規模言語モデルと統合する方法を示しています。

🚀 クイックスタート

このプロジェクトでは、EdgeOne Pages Functions を使ってユーザーの地理的位置情報を取得し、MCP を通じて大規模言語モデルとの統合を実現します。以下に、具体的な手順やコンポーネントの詳細を説明します。

👀 デモ

📦 インストール

さらなるテンプレートはこちら：EdgeOne Pages

✨ 主な機能

1. EdgeOne Pages Functions：地理的位置

このプロジェクトには、ユーザーの地理的位置情報を取得するための EdgeOne Pages 関数が含まれています。

• EdgeOne リクエストコンテキストを使用して地理的位置データにアクセスします。
• JSON 形式で地理的位置情報を返します。
• functions/get_geo.ts に位置しています。

2. MCP サーバーの統合

MCP サーバーコンポーネントは、大規模言語モデルが地理的位置データにアクセスできるようなインターフェースを提供します。

• Model Context Protocol（MCP）を実装しています。
• AI モデルが使用できる get_geolocation というツールを公開しています。
• EdgeOne Pages Function を使用して地理的位置データを取得します。
• mcp-server/index.ts に位置しています。

📚 ドキュメント

MCP 設定

MCP サーバーを大規模言語モデルと統合するには、以下の設定を追加してください。

{
  "mcpServers": {
    "edgeone-geo-mcp-server": {
      "command": "tsx",
      "args": ["path/to/mcp-server/index.ts"]
    }
  }
}

📖 もっと学ぶ

• EdgeOne Pages
• EdgeOne Pages Functions ドキュメント
• モデルコンテキストプロトコル（MCP） - AI モデルを外部ツールやサービスと統合する方法を学ぶ