Model Context Protocol (MCP) Server

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このMCPサーバーは、カスタマイズ可能なテンプレートを使用して、非構造化テキストを構造化JSONデータに変換するためのツールを提供します。プレースホルダーを持つJSON構造に基づいてテキストをグループ化し、AI生成テキストからキー-バリュー対を抽出することを可能にし、下流のアプリケーションを容易にします。
追加日:
作成者:
Apr 07 2025
Model Context Protocol (MCP) Server

Model Context Protocol (MCP) Server

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Model Context Protocol (MCP) Server
このMCPサーバーは、カスタマイズ可能なテンプレートを使用して、非構造化テキストを構造化JSONデータに変換するためのツールを提供します。プレースホルダーを持つJSON構造に基づいてテキストをグループ化し、AI生成テキストからキー-バリュー対を抽出することを可能にし、下流のアプリケーションを容易にします。
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Apr 07 2025
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フィーチャー

Model Context Protocol (MCP) Serverとは?

MCPサーバーは、自然言語テキストを構造化JSONデータに変換することを専門としています。プレースホルダーを持つJSONテンプレートに従ってテキストを整理するためにAIにプロンプトを作成するgroup-text-by-jsonのようなツールや、AI出力を解析してキー-バリュー対を抽出するtext-to-jsonを含んでいます。ユーザーはネストされた構造やプレースホルダーを含む柔軟なテンプレートを定義し、複雑なテキストからデータを正確に抽出できます。この機能は、信頼性のあるテキストからJSONへの変換を提供することにより、自動化されたデータ収集、コンテンツ分析、および他のシステムとの統合をサポートします。これにより、非構造化テキストデータで作業する開発者、データ科学者、AI研究者にとって非常に便利です。

誰がModel Context Protocol (MCP) Serverを使うの?

  • 開発者
  • データ科学者
  • AI研究者

Model Context Protocol (MCP) Serverの使い方は?

  • ステップ1:プレースホルダーを持つJSONテンプレートを定義する
  • ステップ2:`group-text-by-json`を使用してテキストをグループ化するためのAIプロンプトを生成する
  • ステップ3:プロンプトをAIモデルに送信し、グループ化されたテキスト出力を受け取る
  • ステップ4:`text-to-json`を使用してAI出力を構造化したJSONデータに変換する

Model Context Protocol (MCP) Serverの主な特長・利点

コア機能
  • JSONテンプレートによるテキストのグループ化
  • AIを使用してテキストから構造化データを抽出する
  • プレースホルダー付きのネストされたJSON構造のサポート
利点
  • 非構造化テキストからのデータ抽出を自動化する
  • 柔軟で複雑なJSONテンプレートをサポートする
  • テキストデータの下流アプリケーションへの統合を促進する

Model Context Protocol (MCP) Serverの主な使用ケース・アプリケーション

  • テキストドキュメントからの自動データ収集
  • コンテンツの分析と要約
  • 機械学習モデルのためのテキストの前処理

Model Context Protocol (MCP) ServerのFAQs

開発者

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