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simple_mcp_server_with_langgraph

了解しました。以下に、Langgraphを使ったシンプルなMinecraft (MCP) サーバーの構築方法を説明します。 **注意:** * MCP (Minecraft Coder Pack) は、Minecraftのソースコードを逆コンパイルして、MOD開発を支援するツールです。MCP自体はサーバーではありません。 * Langgraphは、大規模言語モデル (LLM) を利用したアプリケーションを構築するためのフレームワークです。Minecraftサーバーの構築に直接使用するものではありません。 * この回答では、Langgraphを使ってMinecraftサーバーの管理や自動化を行うアイデアと、一般的なMinecraftサーバーの構築方法を組み合わせた情報を提供します。 **1. Minecraftサーバーの構築 (基本)** まず、基本的なMinecraftサーバーを構築します。 1. **Javaのインストール:** MinecraftサーバーはJavaで動作します。Java Development Kit (JDK) をインストールしてください。 2. **Minecraftサーバーソフトウェアのダウンロード:** Minecraft公式サイトから、サーバーソフトウェア (`server.jar`) をダウンロードします。 3. **サーバーの起動:** ダウンロードした`server.jar`を同じディレクトリに置き、コマンドプロンプトまたはターミナルで以下のコマンドを実行します。 ```bash java -Xmx1024M -Xms1024M -jar server.jar nogui ``` * `-Xmx1024M` と `-Xms1024M` は、サーバーに割り当てるメモリの量を指定します。必要に応じて調整してください。 * `nogui` は、GUIなしでサーバーを起動するオプションです。 4. **EULAの同意:** サーバーを初めて起動すると、`eula.txt`というファイルが生成されます。このファイルを開き、`eula=false` を `eula=true` に変更して保存します。 5. **サーバーの再起動:** もう一度サーバーを起動します。これで基本的なMinecraftサーバーが起動します。 **2. Langgraphを使ったMinecraftサーバーの管理/自動化 (アイデア)** Langgraphを使って、Minecraftサーバーの管理や自動化を行うアイデアをいくつか紹介します。 * **チャットボットによるサーバー管理:** * Minecraftサーバーのチャットログを監視し、特定のコマンド (例: `/kick player`, `/ban player`) を認識して実行するチャットボットをLanggraphで構築します。 * プレイヤーからの質問に自動で回答するFAQボットを構築します。 * **イベント駆動型自動化:** * サーバーのイベント (例: プレイヤーのログイン/ログアウト、特定のアイテムの作成) をトリガーとして、自動的にタスクを実行するワークフローをLanggraphで構築します。 * 例: 新しいプレイヤーがログインしたら、ウェルカムメッセージを送信する。 * **サーバーログの分析:** * サーバーログをLanggraphで分析し、異常なアクティビティ (例: 大量のアイテムの生成、不正なコマンドの使用) を検知して、管理者に通知します。 **Langgraphの具体的な実装例 (概念)** Langgraphを使ってチャットボットを構築する例を、概念的に示します。 ```python from langgraph.graph import StateGraph, MessageGraph from langchain_core.messages import BaseMessage, HumanMessage, AIMessage from langchain_core.runnables import chain # 状態の定義 (例: チャット履歴) class ChatState: chat_history: list[BaseMessage] # ノードの定義 (例: LLMによる応答生成) def generate_response(state: ChatState): # LLMを使って応答を生成するロジックを実装 # 例: OpenAI APIを使用 from langchain_openai import ChatOpenAI llm = ChatOpenAI() response = llm.invoke(state.chat_history) return {"response": response} # ノードの定義 (例: コマンドの実行) def execute_command(state: ChatState): # チャット履歴からコマンドを抽出し、実行するロジックを実装 # 例: MinecraftサーバーのRCON APIを使用 # (RCONの設定は別途必要) command = extract_command(state.chat_history) # コマンド抽出関数は別途実装 if command: execute_rcon_command(command) # RCON実行関数は別途実装 return {"command_executed": True} else: return {"command_executed": False} # グラフの構築 graph = StateGraph(ChatState) graph.add_node("generate_response", generate_response) graph.add_node("execute_command", execute_command) # エッジの定義 graph.add_edge("generate_response", "execute_command") graph.add_edge("execute_command", "generate_response") # グラフのコンパイル app = graph.compile() # 実行例 initial_state = ChatState(chat_history=[HumanMessage(content="誰かBANして")]) result = app.invoke(initial_state) print(result) ``` **補足:** * 上記のコードはあくまで概念的なものであり、実際に動作させるには、LLMのAPIキーの設定、RCONの設定、コマンド抽出関数、RCON実行関数などの実装が必要です。 * MinecraftサーバーのRCON (Remote Console) を有効にすることで、外部からサーバーを制御できます。 * LangchainやLanggraphのドキュメントを参考に、より高度なワークフローを構築できます。 **まとめ:** Langgraphは、Minecraftサーバーの管理や自動化に活用できる可能性を秘めたフレームワークです。基本的なMinecraftサーバーを構築した上で、Langgraphを使って様々な自動化タスクを実装してみてください。

Reaper MCP Server

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MCpi5ServerWhat is MCpi5Server?

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Flutterアプリと、Cursor、Claude、ClineのようなAIコーディングアシスタントを接続し、AIによるウィジェットツリー、ナビゲーション、レイアウトの問題の分析を可能にする、モデルコンテキストプロトコルサーバー。

100-tool-mcp-server-json-example

Please provide the JSON you would like me to translate. I need the English text within the JSON to translate it into Japanese.

options-chain-mcp

オプションチェーン MCP サーバー

TypeScript MCP with Filesystem Server and Ollama Integration

OllamaとModel Context Protocol (MCP) を統合したTypeScriptの例です。特に、Filesystem MCP Serverを使用しています。このプロジェクトは、ファイルシステムツールを利用できるAIエージェントのためのインタラクティブなコマンドラインインターフェースを提供します。

MCPMonkey

MCPMonkeyはMCPサーバーであり、Firefox拡張機能です。これにより、あなたのAIエージェントはあなたのブラウザにアクセスできます。

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Vueアプリのアプリケーションインサイトを提供します。Model Context Protocolサーバーを通じて、コンポーネントツリー、状態、ルート、およびPiniaデータを公開します。

Anti-Bullshit MCP Server

鏡 (Kagami)

MCP Server Neurolorap

鏡 (Kagami)

mcp-server-notifier

軽量なNode.jsサーバーで、Webhook通知を送信します。複数のプロジェクトでAIエージェント（例：Cursor）を使用する開発者に最適で、タスク完了を通知し、効率的な切り替えを促します。Webhookアラート、マルチプロジェクト開発、AI統合、開発ツールと自動化のための簡単なセットアップが特徴です。

metoro-mcp-server

鏡 (Kagami)

mcp-taskwarrior

Taskwarrior のためのシンプルな MCP サーバー