tsuki_mcp_filesystem_server MCPサーバー

「tsuki_mcp_filesystem_server」MCPサーバーは何をするもの？

tsuki_mcp_filesystem_serverは、Model Context Protocol (MCP) に対応したカスタムサーバーで、ローカルファイルシステム上のファイル検索とオープンを支援します。OpenAIのAgent SDKとの統合を前提に設計されており、MCP経由でファイルシステムリソースをAIアシスタントやエージェントに公開し、ホストマシン上の指定ディレクトリ内でのファイル検索・一覧表示・アクセスを可能にします。主な特徴として、自動MIMEタイプ検出や環境変数による柔軟な設定があり、resources/listメソッド対応により、プログラムによるファイル発見や管理を求める開発ワークフローでも活躍。AIツールがローカルファイルと標準化かつ安全にやり取りできるようにします。

プロンプト一覧

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リソース一覧

• ファイルシステムリソース
  ローカルファイルシステム上のファイルにアクセスでき、指定ディレクトリ内のファイル検索・一覧表示が可能です。
• resources/list
  対象ディレクトリのファイルリストを取得し、AIクライアント向けリソースとして公開するエンドポイント。

ツール一覧

• resources/list
  設定されたローカルディレクトリ内のファイル一覧を取得し、クライアントが後続処理できるようにします。

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本MCPサーバーのユースケース

• ローカルファイル検索
  指定ディレクトリ内のファイルをプログラム的に検索・一覧表示し、ファイル管理タスクを支援します。
• LLMへのファイル文脈提供
  大規模言語モデルやAIエージェントがローカルファイルリストを取得し、コード解析やドキュメント作成の文脈として利用できます。
• Agent SDK統合
  OpenAIのAgent SDKとシームレスに連携し、エージェントがファイル検索機能を自動化フローの一部として利用可能。
• 自動MIMEタイプ検出
  ファイルごとのMIMEタイプを自動判別し、タイプ別の処理やフィルタリングに役立ちます。

セットアップ手順

Windsurf

1. 前提条件:
   Pythonとpipがインストールされていることを確認します。
2. リポジトリのクローン:
   git clone https://github.com/yuutotsuki/tsuki_mcp_filesystem_server.git
3. 依存関係のインストール:
   pip install -r requirements.txt
4. 環境構成:
   .env.exampleを.envにコピーし、ROOT_PATH、HOST、PORT、LOG_LEVELを編集します。
5. Windsurfへの登録:
   MCP構成にサーバー情報を追加します。

例(JSON):

{
  "mcpServers": {
    "tsuki_mcp_filesystem": {
      "command": "python",
      "args": ["main.py"]
    }
  }
}

APIキー等の保護例:

{
  "env": {
    "ROOT_PATH": "/path/to/your/search/directory"
  },
  "inputs": {}
}

Claude

1. 前提条件:
   上記同様、Pythonと依存関係をインストールします。
2. 環境設定:
   .envでディレクトリを指定します。
3. Claudeへの統合:
   Claudeの設定にMCPサーバー構成を追加します。
4. サーバー起動:
   python main.py
5. 接続確認:
   ClaudeからMCPサーバーが見えることを確認します。

例(JSON):

{
  "mcpServers": {
    "tsuki_mcp_filesystem": {
      "command": "python",
      "args": ["main.py"]
    }
  }
}

APIキー等の保護例:

{
  "env": {
    "ROOT_PATH": "/path/to/your/search/directory"
  },
  "inputs": {}
}

Cursor

1. クローンとインストール:
   リポジトリをクローンし、requirementsをインストールします。
2. 環境設定:
   .envをコピー・編集します。
3. Cursor構成:
   MCPサーバーをCursor構成に追加します。
4. サーバー実行:
   python main.py
5. Cursor再起動と認識確認:
   MCPが認識されているか確認します。

例(JSON):

{
  "mcpServers": {
    "tsuki_mcp_filesystem": {
      "command": "python",
      "args": ["main.py"]
    }
  }
}

APIキー等の保護例:

{
  "env": {
    "ROOT_PATH": "/path/to/your/search/directory"
  },
  "inputs": {}
}

Cline

1. 要件インストール:
   上記同様に依存関係をインストールします。
2. .envの設定:
   ROOT_PATH, HOST, PORTを記述します。
3. Cline登録:
   MCPサーバーをCline設定に追加します。
4. サーバー起動:
   python main.py
5. 動作確認:
   MCPサーバーが認識されているか検証します。

例(JSON):

{
  "mcpServers": {
    "tsuki_mcp_filesystem": {
      "command": "python",
      "args": ["main.py"]
    }
  }
}

APIキー等の保護例:

{
  "env": {
    "ROOT_PATH": "/path/to/your/search/directory"
  },
  "inputs": {}
}

このMCPをフローで使う方法

FlowHuntでのMCP利用

FlowHuntワークフローにMCPサーバーを統合するには、まずフローにMCPコンポーネントを追加し、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、設定パネルを開きます。システムMCP構成欄に、以下の形式でMCPサーバー情報を挿入してください。

{
  "tsuki_mcp_filesystem": {
    "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サーバーの全機能・ツールを利用できるようになります。“tsuki_mcp_filesystem” の部分は実際のMCPサーバー名、URLもご自身のMCPサーバーURLに置き換えてください。

概要

現時点の情報から、tsuki_mcp_filesystem_serverはローカルファイルシステム検索に特化した、ミニマルかつシンプルなMCPサーバーです。必要十分な機能と明快な構成を提供しますが、プロンプトやroots、サンプリングなど高度なMCPプリミティブは未実装です。専門用途には高い有用性がありますが、より広範な応用には追加機能が必要となります。

MCPスコア