mcp-clojure-sdk
このClojure SDKは、Model Context Protocolサーバーを作成するためのツールです。計算機やデータビジュアライゼーションなどの例が含まれており、開発者が迅速にサーバーを立ち上げるためのテンプレートが提供されています。SDKは、コミュニケーションフローやコアコンポーネントの理解を助けるための詳細なドキュメントも含まれています。
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イシュー
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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
Clojure: 1.10.0以上Leiningen: 2.9.1以上インストール方法
インストール方法
前提条件
必要なソフトウェアとバージョンを明記してください。Clojure: 1.10.0以上
Leiningen: 2.9.1以上
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/unravel-team/mcp-clojure-sdk.git
cd mcp-clojure-sdk
2. 依存関係のインストール
bash
lein deps
3. サンプルサーバーのビルド
bash
make clean && make examples-jar
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: ClojureとLeiningen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: サンプルサーバーが見つからない 解決策: JARファイルのパスを確認してください。設定方法
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": {
"calculator": {
"command": "java",
"args": [
"-Dclojure.tools.logging.factory=clojure.tools.logging.impl/log4j2-factory",
"-Dorg.eclipse.jetty.util.log.class=org.eclipse.jetty.util.log.Slf4jLog",
"-Dlog4j2.contextSelector=org.apache.logging.log4j.core.async.AsyncLoggerContextSelector",
"-jar",
"path/to/examples.jar"
]
}
}
}
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"
詳細設定
セキュリティ設定
APIキーは環境変数または安全な設定ファイルに保存
ファイルアクセス権限の適切な設定
ログレベルの調整
パフォーマンス調整
タイムアウト値の設定
同時実行数の制限
キャッシュ設定
設定例
基本的な設定
json
{
"mcpServers": {
"example-mcp": {
"command": "java",
"args": ["-jar", "path/to/examples.jar"]
}
}
}
使用例
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:
- calculator: Basic arithmetic operations
プログラムでの使用
clojure
;; Clojure例
(require '[clojure.java.shell :as shell])
(shell/sh "java" "-jar" "path/to/examples.jar")
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
基本的な算術計算を行う計算機サーバーの構築
データを可視化するためのVega-liteサーバーの実装
コード分析を行うサーバーの開発
MCPを利用したAIモデルとの統合