Cambridge Dict MCP Server
ケンブリッジ辞書MCPサーバーとは?
これは、ケンブリッジ辞書に接続して、単語の定義、発音、例文を提供する辞書サービスです。Model Context Protocol (MCP) を使用して、ClaudeなどのAIアシスタントと統合されています。このサービスの使い方は?
コマンドラインツールに統合するか、MCPプロトコルをサポートするAIアシスタントを通じて使用できます。サーバーは簡単な単語検索機能を提供します。いつ使うのが良いですか?
文章を書くときや、言語を学ぶとき、または信頼できる辞書の参照が必要なときに、単語の定義を素早く調べるのに適しています。機能特性
ケンブリッジ辞書との直接統合ケンブリッジ辞書から直接、信頼できる単語の定義と例文を取得します。
MCPプロトコルのサポートModel Context Protocol (MCP) を通じて、さまざまなAIアシスタントと互換性があります。
高速応答効率的なクエリ処理で、即座に結果を提供します。
利点と欠点
使い方
サーバーのインストール
GitHubからプロジェクトのリポジトリをクローンし、インストールスクリプトを実行します。
設定の構成
設定ファイルを編集して、ケンブリッジ辞書のAPIエンドポイントを指定します。
サービスの起動
サーバープログラムを実行し、接続をテストします。
使用例
基本的なクエリ単語 'hello' の定義を取得します。
複雑なクエリ単語 'photosynthesis' の詳細情報を取得します。
よくある質問
MCPプロトコルとは何ですか?
単語が見つからない場合、どう処理されますか?
どの言語がサポートされていますか?
関連リソース
ケンブリッジ辞書公式サイト
ケンブリッジ辞書の公式ウェブサイトです。
MCPプロトコルドキュメント
MCPプロトコルの公式ドキュメントです。
GitHubリポジトリ
このプロジェクトのソースコードリポジトリです。
Featured MCP Services

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
259
4.8 points

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
287
4.5 points

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
5.2K
4.7 points

Baidu Map
Certified
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
713
4.5 points

Gitlab MCP Server
Certified
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
77
4.3 points

Unity
Certified
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#
550
5 points

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
1.7K
5 points

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
271
4.5 points