ChessPal MCPサーバー

「ChessPal」MCPサーバーは何をするのか？

ChessPal MCPサーバーは、Stockfishチェスエンジンの機能をAIアシスタントやクライアント向けに公開する、特化型のModel Context Protocol (MCP)サーバーです。ChessPalはブリッジとして動作し、AIモデルやアプリケーションが高度なチェス機能にプログラム的にアクセスできるようにします。これにより、チェス局面の評価、指し手提案、ゲーム解析などのタスクを、標準化されたMCPインターフェース経由ですべて実現できます。このサーバーは、Stockfishの強力なチェス解析をAIツールやボット、教育プラットフォームにシームレスに統合できるため、エンジンの複雑さを直接扱うことなく、チェスに精通したアプリケーションの構築を容易にします。

プロンプト一覧

リポジトリ内にプロンプトテンプレートに関する情報はありません。

リソース一覧

リポジトリ内に明示的なリソースは記載されていません。

ツール一覧

• ルートドキュメントや見えるコード構造に、特定のツール情報は直接記載されていません。文脈から、サーバーはMCP経由でStockfishチェスエンジンの機能を公開していると考えられますが、具体的なツール名やメソッドは特定されていません。

このMCPサーバーのユースケース

• チェスゲーム解析
  Stockfishベースの解析をチェスアプリに統合し、ユーザーが自分の対局を評価したり、指し手提案を受けたり、ミスを理解できるようにします。
• AIチェスボット
  Stockfishの指し手生成・評価ツールを活用し、ユーザーと対戦したり対局をシミュレートしたりできるAIチェスボットを構築できます。
• 教育用チェスプラットフォーム
  エンジンの機能を使って、一手ごとのフィードバックや戦術的洞察を提供するチェス学習ツールを強化します。
• ゲーム注釈の自動化
  ベストムーブの提案や悪手の検出を含む注釈付きチェスゲームを自動生成し、出版物やチェスコミュニティで活用できます。
• LLMワークフローへの統合
  AIアシスタントやチャットボットにリアルタイムのチェスアドバイスや局面解析を付加し、インタラクティブな体験を実現します。

セットアップ方法

Windsurf

1. Node.jsやDockerなどの前提条件がインストールされていることを確認します。
2. Windsurfの設定ファイルを見つけます。
3. mcpServersオブジェクトにChessPal MCPサーバーをJSONスニペットで追加します。
4. 設定を保存してWindsurfを再起動します。
5. MCPサーバーへの接続を確認してセットアップを検証します。

{
  "mcpServers": {
    "chesspal-mcp": {
      "command": "chesspal-mcp-engine",
      "args": []
    }
  }
}

Claude

1. 必要な依存関係（例：Node.js）をインストールします。
2. Claudeの設定ファイルを開きます。
3. ChessPal MCPサーバーのエントリを追加します。
4. 変更を保存しClaudeを再起動します。
5. インターフェースでMCPサーバーが利用可能か確認します。

{
  "mcpServers": {
    "chesspal-mcp": {
      "command": "chesspal-mcp-engine",
      "args": []
    }
  }
}

Cursor

1. 環境を準備します（Node.js、Docker等）。
2. Cursorの設定ファイルを編集します。
3. 下記のようにChessPal MCPサーバーの設定を追加します。
4. Cursorを再起動します。
5. サーバーリストにChessPal MCPが表示されているか確認します。

{
  "mcpServers": {
    "chesspal-mcp": {
      "command": "chesspal-mcp-engine",
      "args": []
    }
  }
}

Cline

1. Node.jsなど、すべてのシステム要件が満たされていることを確認します。
2. Clineの設定ファイルに移動します。
3. ChessPal MCPサーバーを登録します。
4. 保存してClineを再起動します。
5. 接続テストを行い、正しくセットアップされているか確認します。

{
  "mcpServers": {
    "chesspal-mcp": {
      "command": "chesspal-mcp-engine",
      "args": []
    }
  }
}

APIキーのセキュリティ対策

サーバーでAPIキーやシークレットが必要な場合は、環境変数に保存しましょう。例:

{
  "mcpServers": {
    "chesspal-mcp": {
      "command": "chesspal-mcp-engine",
      "args": [],
      "env": {
        "MY_API_KEY": "${MY_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "api_key": "${MY_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

フロー内でMCPを使うには

FlowHuntでのMCP利用

FlowHuntのワークフローにMCPサーバーを統合するには、まずMCPコンポーネントをフローに追加し、AIエージェントと接続します。

MCPコンポーネントをクリックして設定パネルを開きます。system MCP設定セクションにて、下記のJSON形式でMCPサーバー情報を入力します。

{
  "chesspal-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

設定が完了すると、AIエージェントはこのMCPをツールとして利用できるようになり、すべての機能・能力にアクセスできます。“chesspal-mcp"は実際のMCPサーバー名に、URLはご自身のMCPサーバーURLに置き換えてください。

概要

利用可能なドキュメントやリポジトリの内容を見る限り、ChessPal MCPサーバーは機能的かつ単一目的で、明確なセットアップガイドはあるものの、リソース・プロンプト・ツールに関する明示的なドキュメントは不足しています。ライセンス（GPL-3.0）はあり、オープンソースですが、コミュニティの活動は最小限です。これらの表を基に、ドキュメントと完成度は3/10と評価します。

MCPスコア