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Claude Custom Prompts MCP Server - Claude AI でカスタムプロンプトテンプレートを作成して使用する

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ワークフローエンジンへの直接的なRESTエンドポイントとModel Context Protocol (MCP) 統合の両方を提供するサーバー。

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このテンプレートは、PythonでModel Context Protocol（MCP）サーバーを構築するための合理化された基盤を提供します。MCPツールのAI支援開発をより簡単かつ効率的に行うように設計されています。

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Dart での実装による、非常にシンプルな Model Context Protocol サーバー

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ハッカーニュース向けのAIフレンドリーなMCPサーバー

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Tugboat MCP Server

Tugboat APIとやり取りするためのモデルコンテキストプロトコル（MCP）サーバー。

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File Operations MCP Server

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Comfy MCP Server

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Stability AI MCP Server

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Kubernetes MCP Server

Kubernetes (k8s) ☸️ であなたのあらゆるニーズに応える MCP サーバー

mcp

PythonでのElasticsearch MCP (Management and Coordination Process) サーバーの実装は、Elasticsearchの内部構造に深く関わるため、非常に複雑で、通常はElasticsearch自体の開発チームが行います。MCPは、クラスターの状態管理、ノード間の通信、タスクの割り当てなどを担当する重要なコンポーネントです。 しかし、ElasticsearchのMCPの**完全な**代替をPythonで実装することは現実的ではありません。なぜなら、それはElasticsearchのコア機能を再実装することになるからです。 代わりに、Pythonを使ってElasticsearchのMCPの**一部の機能**を模倣したり、MCPと**連携**したりするツールを作成することは可能です。以下に、いくつかの可能なアプローチと、それぞれの簡単な例を示します。 **1. Elasticsearch API を利用したクラスター監視ツール:** これは、MCPの完全な代替ではありませんが、クラスターの状態を監視し、問題が発生した場合に通知するツールを作成できます。 ```python from elasticsearch import Elasticsearch import time # Elasticsearchに接続 es = Elasticsearch([{'host': 'localhost', 'port': 9200}]) def check_cluster_health(): """クラスターのヘルスチェックを行う""" try: health = es.cluster.health() status = health['status'] print(f"クラスターのステータス: {status}") if status == 'red': print("警告: クラスターが危険な状態です！") elif status == 'yellow': print("注意: クラスターに問題が発生している可能性があります。") except Exception as e: print(f"エラー: クラスターヘルスチェックに失敗しました: {e}") if __name__ == "__main__": while True: check_cluster_health() time.sleep(60) # 1分ごとにチェック ``` この例では、ElasticsearchのAPIを使用してクラスターのヘルス状態を定期的にチェックし、問題がある場合に警告を表示します。 **2. Elasticsearch API を利用したノード管理ツール:** ノードの追加、削除、再起動などの操作を自動化するツールを作成できます。 ```python from elasticsearch import Elasticsearch # Elasticsearchに接続 es = Elasticsearch([{'host': 'localhost', 'port': 9200}]) def restart_node(node_id): """指定されたノードを再起動する""" try: # シャットダウンAPIを呼び出す (注意: 本番環境では慎重に使用してください) response = es.cluster.shutdown(node_id=node_id, delay="10s") print(f"ノード {node_id} のシャットダウン要求を送信しました: {response}") # 再起動処理 (実際には、OSレベルでの再起動が必要) # ここでは、再起動をシミュレートするために、少し待機する import time time.sleep(30) print(f"ノード {node_id} の再起動が完了したと仮定します。") except Exception as e: print(f"エラー: ノード {node_id} の再起動に失敗しました: {e}") if __name__ == "__main__": node_to_restart = "node-1" # 再起動するノードのID restart_node(node_to_restart) ``` **重要な注意点:** * **セキュリティ:** 上記の例は、ElasticsearchのAPIを使用しています。APIへのアクセスは適切に認証・認可されていることを確認してください。 * **本番環境での使用:** 特にノードのシャットダウンや再起動などの操作は、本番環境では慎重に行う必要があります。事前に十分なテストを行い、影響範囲を理解した上で実行してください。 * **Elasticsearchのバージョン:** ElasticsearchのAPIはバージョンによって異なる場合があります。使用しているElasticsearchのバージョンに合わせてコードを調整してください。 * **MCPの完全な代替は不可能:** これらの例は、MCPの機能を**部分的に模倣**するものであり、MCPの完全な代替ではありません。Elasticsearchの内部動作を理解し、APIを適切に使用することが重要です。 **まとめ:** PythonでElasticsearchのMCPを完全に実装することは非常に困難ですが、ElasticsearchのAPIを利用して、クラスターの監視やノード管理などのタスクを自動化するツールを作成することは可能です。上記はあくまで例であり、具体的な要件に合わせてコードをカスタマイズする必要があります。 より高度な連携が必要な場合は、Elasticsearchのプラグイン開発を検討することもできますが、Javaの知識が必要になります。

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Grafana 用 MCP サーバー

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MCPサーバー (MCP sābā)

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Teamwork API に接続するための MCP サーバー