nabchan-mcp-server
backpaper0
README
nabchan-mcp-server
[!WARNING] これは実験的なプロジェクトであり、改善の余地が大いにあります。
概要
Nablarchの解説書をもとにしてNablarchの情報を返すMCPサーバーです。
Getting started
Dockerを使って簡単に試せます。
graph LR
a[VSCode]
b[nabchan-mcp-server<br>(Dockerコンテナ)]
a -->|標準入出力で通信| b
VSCodeへ次の設定を追加してください。
{
"mcp": {
"inputs": [],
"servers": {
"nablarch-document": {
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"--network",
"none",
"-e",
"TRANSPORT=stdio",
"ghcr.io/backpaper0/nabchan-mcp-server",
]
}
}
}
}
GitHub Copilot ChatをAgentモードにしてNablarchに関する質問をしてみてください。
アーキテクチャ
とりあえずローカルのPythonだけで動作するような構成を取っています。
Whooshという全文検索ライブラリとJanomeという形態素解析ライブラリを使ってインデックスを構築しています。 解説書のHTMLから抽出したテキストを形態素解析したものが全文検索の対象フィールドとなります。 それ以外にもタイトルや概要、内容をmarkdown形式に変換したものをもっており、それらはMCPサーバーが提供するAPIで利用されます。
graph TD
h[Nablarchの解説書<br>(HTMLファイル)]
c(テキスト)
d(概要)
t(タイトル)
m(markdown)
i[Whooshのインデックス]
h -->|BeautifulSoupで<br>テキスト抽出| c
c -->|Janomeで形態素解析| i
c -->|LLMで要約| d
d --> i
h -->|BeautifulSoupで<br>タイトル抽出|t
t --> i
h -->|html2textで<br>markdown化| m
m --> i
MCPサーバーが提供しているAPIは次の通りです。
read_document
- URLが示すNablarchのドキュメントをmarkdown形式へ変換したものを返します。
search_document
- Nablarchのドキュメントを検索します。返される情報は次の通り
- タイトル
- URL
- 概要
- Nablarchのドキュメントを検索します。返される情報は次の通り
必要な環境
- Python 3.11
- uv
- Git
- Docker
インデックスの構築
uv run -m tools.build_index
[!NOTE] サブモジュールの中身を取得していない場合、
git submodule init
とgit submodule update
を実行してください。
検索を試す
uv run -m tools.search_document -q "Nablarch"
開発時のVSCode設定例
/path/to/nabchan-mcp-server
は実際のパスに置き換えてください。
{
"mcp": {
"inputs": [],
"servers": {
"nablarch-document": {
"command": "uv",
"args": [
"--directory",
"/path/to/nabchan-mcp-server",
"run",
"-m",
"nabchan_mcp_server.main",
]
}
}
}
}
トランスポートタイプにSSEを使う場合はこちら。
{
"mcp": {
"inputs": [],
"servers": {
"nablarch-document": {
"type": "sse",
"url": "http://localhost:8000/sse"
}
}
}
}
SSEを使う場合は次のコマンドであらかじめサーバーを起動しておく必要があります。
uv run -m nabchan_mcp_server.main --transport sse --host localhost
Recommended Servers
playwright-mcp
A Model Context Protocol server that enables LLMs to interact with web pages through structured accessibility snapshots without requiring vision models or screenshots.
Magic Component Platform (MCP)
An AI-powered tool that generates modern UI components from natural language descriptions, integrating with popular IDEs to streamline UI development workflow.
MCP Package Docs Server
Facilitates LLMs to efficiently access and fetch structured documentation for packages in Go, Python, and NPM, enhancing software development with multi-language support and performance optimization.
Claude Code MCP
An implementation of Claude Code as a Model Context Protocol server that enables using Claude's software engineering capabilities (code generation, editing, reviewing, and file operations) through the standardized MCP interface.
@kazuph/mcp-taskmanager
Model Context Protocol server for Task Management. This allows Claude Desktop (or any MCP client) to manage and execute tasks in a queue-based system.
Linear MCP Server
Enables interaction with Linear's API for managing issues, teams, and projects programmatically through the Model Context Protocol.
mermaid-mcp-server
A Model Context Protocol (MCP) server that converts Mermaid diagrams to PNG images.
Jira-Context-MCP
MCP server to provide Jira Tickets information to AI coding agents like Cursor

Linear MCP Server
A Model Context Protocol server that integrates with Linear's issue tracking system, allowing LLMs to create, update, search, and comment on Linear issues through natural language interactions.

Sequential Thinking MCP Server
This server facilitates structured problem-solving by breaking down complex issues into sequential steps, supporting revisions, and enabling multiple solution paths through full MCP integration.