mcp-proxy-server

Name: mcp-proxy-server
Availability: InStock
Author: Adam Wattis

MCPプロキシサーバーは、複数のMCPリソースサーバーを統合し、単一のインターフェースを通じてサービスを提供します。このサーバーは、リソースの管理、ツールの集約、プロンプトの処理を行い、効率的なリクエストルーティングを実現します。

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インストール方法

難易度

中級

推定所要時間

10-20 分

必要な環境

Node.js: 18.0.0以上

npm: 8.0.0以上

+1 more

インストール方法

前提条件

Node.js: 18.0.0以上

npm: 8.0.0以上

Claude Desktop: 最新版

インストール手順

1. リポジトリのクローン

bash
git clone https://github.com/adamwattis/mcp-proxy-server
cd mcp-proxy-server

2. 依存関係のインストール

bash
npm install

3. Claude Desktop設定

claude_desktop_config.jsonを編集してMCPサーバーを追加：

json
{
  "mcpServers": {
    "mcp-proxy": {
      "command": "/path/to/mcp-proxy-server/build/index.js",
      "env": {
        "MCP_CONFIG_PATH": "/absolute/path/to/your/config.json",
        "KEEP_SERVER_OPEN": "1"
      }
    }
  }
}

4. サーバーの起動

bash
npm start

トラブルシューティング

よくある問題

問題: サーバーが起動しない 解決策: Node.jsのバージョンを確認し、依存関係を再インストールしてください。問題: Claude Desktopで認識されない 解決策: 設定ファイルのパスと構文を確認してください。

設定方法

基本設定

Claude Desktop設定

~/.config/claude-desktop/claude_desktop_config.json（macOS/Linux）または %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json（Windows）を編集：

json
{
  "mcpServers": {
    "mcp-proxy": {
      "command": "/path/to/mcp-proxy-server/build/index.js",
      "env": {
        "MCP_CONFIG_PATH": "/absolute/path/to/your/config.json",
        "KEEP_SERVER_OPEN": "1"
      }
    }
  }
}

環境変数

必要に応じて以下の環境変数を設定：

bash
export API_KEY="your-api-key"
export DEBUG="true"

設定例

基本的な設定

json
{
  "servers": [
    {
      "name": "Server 1",
      "transport": {
        "command": "/path/to/server1/build/index.js"
      }
    }
  ]
}

使用例

基本的な使用方法

MCPサーバーの基本的な使用方法を以下に示します：

Claude Desktopでの使用

1MCPサーバーの起動確認

Claude Desktopを開き、設定が正しく読み込まれていることを確認してください。

2基本コマンドの実行


   Available tools from this MCP server:
   - tool1: Description of tool1
   - tool2: Description of tool2

プログラムでの使用

javascript
// JavaScript例（Node.js）
const { MCPClient } = require('@modelcontextprotocol/client');

const client = new MCPClient();
await client.connect();

// ツールの実行
const result = await client.callTool('toolName', {
  parameter1: 'value1',
  parameter2: 'value2'
});

console.log(result);

応用例

自動化スクリプト

bash
#!/bin/bash
バッチ処理の例

for file in *.txt; do
  mcp-tool process "$file"
done

API統合

python
Python例
import requests
import json

def call_mcp_tool(tool_name, params):
    response = requests.post(
        'http://localhost:3000/mcp/call',
        json={
            'tool': tool_name,
            'parameters': params
        }
    )
    return response.json()

使用例
result = call_mcp_tool('analyze', {
    'input': 'sample data',
    'options': {'format': 'json'}
})

使用ケース

複数のAIリソースを統合し、単一のAPIエンドポイントからアクセスするシナリオ

異なるMCPツールを一元管理し、ユーザーにシームレスな体験を提供するアプリケーション

データ分析ツールを複数のバックエンドから集約し、結果を統合するプロジェクト

リアルタイムデータ処理を行うために、複数のMCPサーバーからのストリーミングデータを集約するシステム

追加リソース

GitHubリポジトリ

作者情報

Adam Wattis

Javascript developer

Remote

GitHub

フォロワー

リポジトリ

Gist

貢献数

関連するMCP

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135

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109

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