mcp-server-dumplingai
Dumpling AI MCPサーバーは、データスクレイピングやコンテンツ処理、知識管理、AIエージェントの機能を統合したモデルコンテキストプロトコルの実装です。YouTubeのトランスクリプトや地図情報の取得、文書変換ツールを提供し、開発者が安全にコードを実行できる環境を整えています。
GitHubスター
26
ユーザー評価
未評価
お気に入り
0
閲覧数
50
フォーク
4
イシュー
7
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
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。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/Dumpling-AI/mcp-server-dumplingai
cd mcp-server-dumplingai
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": {
"dumplingai": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "mcp-server-dumplingai"],
"env": {
"DUMPLING_API_KEY": ""
}
}
}
}
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
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": {
"dumplingai": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "mcp-server-dumplingai"],
"env": {
"DUMPLING_API_KEY": "your-api-key"
}
}
}
}
環境変数
必要に応じて以下の環境変数を設定：bash
export DUMPLING_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": {
"dumplingai": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "mcp-server-dumplingai"],
"env": {
"DUMPLING_API_KEY": "your-api-key"
}
}
}
}
高度な設定
json
{
"mcpServers": {
"advanced-mcp": {
"command": "python",
"args": ["-m", "server"],
"cwd": "/path/to/server",
"env": {
"PYTHONPATH": "/path/to/modules",
"CONFIG_FILE": "/path/to/config.json"
}
}
}
}
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:
- get-youtube-transcript: Extract transcripts from YouTube videos
- search: Perform Google web searches
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('get-youtube-transcript', {
videoUrl: 'https://www.youtube.com/watch?v=dQw4w9WgXcQ',
includeTimestamps: true
});
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('search', {
'query': 'machine learning basics'
})
使用ケース
YouTube動画からトランスクリプトを取得し、分析する。
Google検索を行い、結果をスクレイピングしてデータを収集する。
PDFファイルをテキストに変換し、内容を抽出する。
AIエージェントを使用して、ユーザーの質問に対してリアルタイムで応答する。
音声ファイルからテキストを抽出し、内容を分析する。