MCP Discovery MCPサーバー

「MCP Discovery」MCPサーバーは何をする？

MCP Discoveryは、Rustで記述されたコマンドラインツールで、MCP（Model Context Protocol）サーバーの機能を発見し、ドキュメント化するために設計されています。指定されたコマンドでMCPサーバーを起動し、利用可能なツールやリソースなどの情報を取得するインターフェースとして機能します。取得した情報は、ターミナルへの直接出力やMarkdown・HTML・プレーンテキストファイルへの保存が可能で、開発者がMCPサーバーの包括的なドキュメントを生成・更新・保守しやすくなります。MCP Discoveryは、サーバー機能の探索とドキュメント化を自動化することでAI開発ワークフローを強化し、外部データソースやAPI、サービスとの連携に必要な一貫性と最新性のある情報を提供します。

プロンプト一覧

提供リポジトリやドキュメント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

MCP Discoveryが公開している特定のリソースに関する情報は、提供されたリポジトリやドキュメントにありません。

ツール一覧

リポジトリやドキュメントに明示的なサーバーツールの説明はありません。

このMCPサーバーのユースケース

• MCPサーバー機能ドキュメント化
  MCPサーバーの機能やツール、リソースの発見とドキュメント化を自動化し、常に最新かつ正確なドキュメントを維持します。

• リポジトリREADMEの保守
  既存のMarkdown・HTML・テキストファイル（README等）を最新のMCPサーバー機能で更新し、手動編集やヒューマンエラーを削減します。

• カスタム出力生成
  組み込みまたはカスタムテンプレートを用いて、Markdown・HTML・プレーンテキストなど多様な形式でドキュメント生成。様々なドキュメントワークフローにシームレスに統合できます。

• 継続的ドキュメント統合
  GitHub Action等として利用し、CIパイプラインの一部としてMCPサーバードキュメントの自動保守・更新を実現します。

セットアップ方法

Windsurf

1. システムにRustとCargoがインストールされていることを確認してください。
2. ご利用のプラットフォーム向けのインストール手順に従ってください。
3. Windsurfのワークフローの一部としてmcp-discovery実行ファイルを設定します。
4. 下記例のようにMCP Discoveryサーバーを設定ファイルに追加します。
5. 必要に応じて保存し、Windsurfを再起動してください。

JSON設定例:

{
  "mcpServers": {
    "mcp-discovery": {
      "command": "mcp-discovery",
      "args": ["--output", "md"]
    }
  }
}

Claude

1. システムにRustとCargoをインストールしてください。
2. ドキュメントに従ってMCP Discoveryをインストールします。
3. Claudeの設定にMCP Discoveryをサーバーとして追加します。
4. 設定を保存し、Claudeを再起動します。

JSON設定例:

{
  "mcpServers": {
    "mcp-discovery": {
      "command": "mcp-discovery",
      "args": ["--output", "md"]
    }
  }
}

Cursor

1. 前提としてRustとCargoをインストールしてください。
2. 公式ガイドに従ってMCP Discoveryをダウンロード・インストールします。
3. Cursorの設定ファイルを編集し、MCP Discoveryを追加します。
4. 設定を保存し、Cursorを再起動します。

JSON設定例:

{
  "mcpServers": {
    "mcp-discovery": {
      "command": "mcp-discovery",
      "args": ["--output", "md"]
    }
  }
}

Cline

1. RustとCargoがインストールされていることを確認してください。
2. プロジェクトドキュメントに従ってMCP Discoveryをインストールします。
3. Clineの設定でMCP Discoveryをサーバーとして組み込みます。
4. 必要に応じて設定を保存し、再起動してください。

JSON設定例:

{
  "mcpServers": {
    "mcp-discovery": {
      "command": "mcp-discovery",
      "args": ["--output", "md"]
    }
  }
}

注意:
APIキーや機密情報の保護には、設定で環境変数を使用してください。例:

{
  "mcpServers": {
    "mcp-discovery": {
      "command": "mcp-discovery",
      "args": ["--output", "md"],
      "env": {
        "API_KEY": "${API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "apiKey": "${API_KEY}"
      }
    }
  }
}

このMCPをフロー内で使うには

FlowHuntでMCPを利用する方法

FlowHunt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エージェントに接続します。

MCPコンポーネントをクリックし、設定パネルを開きます。システムMCP設定セクションで、以下のJSON形式でMCPサーバー情報を入力します。

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

設定後、AIエージェントはこのMCPをツールとして利用でき、すべての機能・能力にアクセス可能となります。“mcp-discovery"を実際のサーバー名に、URLもご自身のMCPサーバーのURLに変更してください。

概要

私たちの見解

MCP Discoveryは堅牢なドキュメント化ユーティリティですが、MCP「サーバー」としては一般的なリソースやプロンプト、ツールは公開していません。強みはドキュメント自動化と統合にあり、LLM向けMCPサーバーとしての有用性は限定的です。本来の用途に関しては非常に優れていますが、モデルコンテキストプロトコルサーバーとしてはやや関連性が低いと言えるでしょう。
評価: 4/10

MCPスコア