MCPツール
シームレスなClaude統合のための95以上のModel Context Protocolツール
GitHub、Docker、ブラウザ自動化、データベースなどのプリビルト統合。数分でAdverant NexusをClaude DesktopまたはClaude Codeに接続。
MCPとは?
Model Context Protocol (MCP) は、AIモデルを外部ツールやデータソースに接続するためのオープン標準です。Claudeがアプリケーション、データベース、サービスとやり取りできるユニバーサルアダプターと考えてください。
高速統合
数日ではなく数分で接続
デフォルトで安全
組み込みの認証と権限管理
拡張可能
カスタムツールを簡単に構築
ツールカテゴリ
GitHub統合
30以上のツールリポジトリ、Issue、プルリクエスト、レビュー、コード検索を含む完全なGitHub操作。
注目のツール:
create_repositoryfork_repositorycreate_pull_requestmerge_pull_requestcreate_issueupdate_issueadd_issue_commentcreate_branch+6以上ファイルシステム操作
15以上のツール高度な検索機能を備えたファイルとディレクトリの読み取り、書き込み、編集、管理。
注目のツール:
read_text_fileread_media_fileread_multiple_fileswrite_fileedit_filecreate_directorylist_directorydirectory_tree+3以上ブラウザ自動化
20以上のツールナビゲーション、インタラクション、スクリーンショット取得を含むPlaywrightによる完全なブラウザ制御。
注目のツール:
browser_navigatebrowser_snapshotbrowser_clickbrowser_typebrowser_fill_formbrowser_screenshotbrowser_evaluatebrowser_wait_for+5以上Docker管理
10以上のツールDockerコマンドとkubernetes操作によるコンテナとイメージの管理。
注目のツール:
docker_commandkubectl_commandget_k8s_podsget_k8s_servicesapply_k8s_manifestdelete_k8s_resourcerestart_serviceget_logsデータベースツール
15以上のツールPostgreSQL、Redis、Neo4j、Qdrantデータベースのクエリと管理。
注目のツール:
query_databasebrain_store_memorybrain_recall_memorybrain_store_documentbrain_retrievebrain_store_entitybrain_query_entitiesbrain_get_entity+1以上Webスクレイピング
5以上のツールFirecrawlによるコンテンツ抽出と検索のための高度なWebスクレイピング。
注目のツール:
firecrawl_scrapefirecrawl_searchfirecrawl_crawlfirecrawl_mapfirecrawl_extractインストール
5分以内にMCPツールを稼働させましょう
1Adverant Nexusを起動
Adverant NexusがDocker Composeで稼働していることを確認します:
# Clone and start the platform
git clone https://github.com/adverant/nexus-platform.git
cd nexus-platform
docker-compose up -d
# Verify MCP server is running
curl http://localhost:9120/health2Claude Desktopの設定
Claude Desktop設定にMCPサーバーを追加します:
# Edit Claude Desktop config
# macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
# Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"adverant-nexus": {
"url": "http://localhost:9120",
"name": "Adverant Nexus",
"description": "95+ tools for AI integration"
}
}
}設定を更新した後、Claude Desktopを再起動してください。
3接続のテスト
ClaudeがMCPツールにアクセスできることを確認します:
Claudeに聞いてみてください:
"Adverant Nexusから利用可能なMCPツールは何ですか?"
設定例
基本設定
{
"mcpServers": {
"adverant-nexus": {
"url": "http://localhost:9120",
"name": "Adverant Nexus",
"timeout": 30000,
"retries": 3
}
}
}本番設定
{
"mcpServers": {
"adverant-nexus": {
"url": "https://api.adverant.ai",
"name": "Adverant Nexus",
"apiKey": "your_api_key_here",
"timeout": 60000,
"retries": 3,
"ssl": {
"verify": true,
"cert": "/path/to/cert.pem"
}
}
}
}複数サーバー
{
"mcpServers": {
"adverant-nexus": {
"url": "http://localhost:9120",
"name": "Adverant Nexus"
},
"github": {
"url": "http://localhost:9121",
"name": "GitHub MCP Server"
},
"filesystem": {
"url": "http://localhost:9122",
"name": "Filesystem MCP Server"
}
}
}使用例
GitHub操作
ClaudeにGitHub操作を依頼します:
Example 1:
"Create a new issue in the adverant/nexus repo titled 'Add rate limiting' with the description 'We need to implement rate limiting on the API endpoints'"
Example 2:
"Search for all open pull requests in the adverant/nexus repo that mention 'authentication'"
Example 3:
"Create a new branch called 'feature/api-v2' from main in the adverant/nexus repo"
ファイルシステム操作
ファイルとディレクトリの操作:
Example 1:
"Read the contents of /src/app/page.tsx and show me the component structure"
Example 2:
"Search for all TypeScript files in the /src directory that import React"
Example 3:
"Create a new directory at /src/components/cards if it doesn't exist"
メモリとナレッジグラフ
情報の保存と呼び出し:
Example 1:
"Store this information: The API uses port 9100 for GraphRAG and port 9101 for MageAgent"
Example 2:
"What ports does the Adverant Nexus platform use?"
Example 3:
"Search my memories for information about Docker configuration"
サーバー統合
Adverant Nexus MCPツールをアプリケーションに統合
Node.js統合
import { MCPClient } from '@anthropic-ai/mcp-client';
// Connect to Adverant Nexus MCP server
const client = new MCPClient({
url: 'http://localhost:9120',
apiKey: process.env.NEXUS_API_KEY,
});
await client.connect();
// List available tools
const tools = await client.listTools();
console.log('Available tools:', tools.length);
// Execute a tool
const result = await client.executeTool({
name: 'brain_store_memory',
parameters: {
content: 'Important information about the project',
tags: ['project', 'documentation'],
},
});
console.log('Memory stored:', result);
// Disconnect
await client.disconnect();ツールディスカバリー
利用可能なすべてのツールをプログラム的に発見
全ツール一覧
# HTTP request
GET http://localhost:9120/tools
# Response
{
"tools": [
{
"name": "brain_store_memory",
"description": "Store a memory with VoyageAI embeddings",
"parameters": {
"content": {
"type": "string",
"required": true,
"description": "Memory content to store"
},
"tags": {
"type": "array",
"required": false,
"description": "Tags for categorization"
}
}
},
// ... 94 more tools
]
}ツール詳細を取得
# HTTP request
GET http://localhost:9120/tools/brain_store_memory
# Response
{
"name": "brain_store_memory",
"description": "Store a memory with VoyageAI embeddings for long-term recall",
"category": "Memory",
"parameters": {
"content": {
"type": "string",
"required": true,
"description": "Memory content to store"
},
"tags": {
"type": "array",
"items": { "type": "string" },
"required": false,
"description": "Tags for categorization"
},
"metadata": {
"type": "object",
"required": false,
"description": "Additional metadata"
}
},
"examples": [
{
"description": "Store a customer preference",
"parameters": {
"content": "Customer prefers email communication",
"tags": ["customer", "preference"]
}
}
]
}