MCPLiteは、MCP（マルチモーダル能力プロトコル）サーバーを作成するために設計された軽量のPythonフレームワークです。開発者はAIエージェントがプログラム的に呼び出すことができるサーバー側の機能やリソースを定義、公開および実行することができます。複数のトランスポートメカニズムをサポートし、サーバーとクライアント間の通信を単純化し、AIワークフローにサーバー機能をシームレスに統合できるようにします。
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May 14 2025
フィーチャー
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Qoder
Qoderは、ソフトウェアプロジェクトの計画、コーディング、テストを自動化するAI駆動のコーディングアシスタントです。
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テキストと画像をアニメ風アート、キャラクター、音声、短編映画に変換するオールインワンのウェブスタジオ。
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FineVoice
文字を感情に変える — 数秒で表現力豊かなAIボイスをクローン、デザイン、作成しよう。
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HookTide
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画像、映像、音声、テキストを組み合わせて映画風の短編を生成するマルチモーダルAIビデオジェネレーター。
Create WhatsApp Link
分析機能、ブランドリンク、ルーティング、マルチエージェントチャット機能を備えた無料のWhatsAppリンク＆QRジェネレーター。
Gobii
Gobii はチームが 24 時間 365 日稼働する自律型デジタルワーカーを作成し、ウェブ調査やルーティンタスクを自動化できるようにします。
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自然言語を通じてリサーチ、ブラウザ作業、ウェブスクレイピング、ファイル管理を自動化する会話型AIアシスタント。
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GLM Image は自己回帰モデルと拡散モデルを組み合わせたハイブリッド方式で、高忠実度のAI画像を生成し、優れたテキストレンダリングを実現します。
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AirMusic.aiは、テキストプロンプトからスタイルやムードのカスタマイズ、ステム（分離トラック）出力をサポートする高品質なAI音楽トラックを生成します。
TextToHuman
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写真をスタイライズされた画像や短いアニメーション動画に高速かつ高品質で変換し、ワンクリックでのアップスケーリングを提供するAIプラットフォーム。
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SOLM8
呼びかけて会話するAI彼女。記憶を持つリアルな音声会話。彼女といるとどの瞬間も特別に感じる。
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Remyはメールを短くて分かりやすい洞察にまとめることでニュースレター管理を自動化します。
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Qwen-Image-2512 は、高速で高解像度の AI 画像生成器であり、中国語テキストをネイティブにサポートします。
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Vertech Academy
Vertechは、学生と教師が効果的に学び、教えるために設計されたAIプロンプトを提供します。
APIMart
APIMart は GPT-5 や Claude 4.5 を含む500以上の AI モデルへの統一アクセスを提供し、コスト削減を実現します。
Explee
即座にICPの単一行説明でアウトリーチを開始する
RSW Sora 2 AI Studio
AI 搭載ツールで Sora のウォーターマークを瞬時に除去し、品質を損なわず高速にダウンロードできます。
Lease A Brain
AI搭載の専門家による仮想チームが、多様なビジネス業務を支援します。
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Edensign
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NanoPic は AI による高速で高品質な会話型画像編集を提供し、2K/4K 出力に対応します。
Seedance 1.5 Pro
Seedance 1.5 Pro は、完璧なリップシンクとリアルタイムの音声・映像同期を備えた AI 駆動のシネマティック動画ジェネレーターです。
TattooAI AI Tattoo Generator
AIタトゥージェネレーターは、先進のAI技術でパーソナライズされた高品質なタトゥーデザインを素早く作成します。
MCPLiteとは？
MCPLiteは、開発者がスケーラブルで簡単にアクセス可能なサーバー側機能を作成できるPython MCPサーバーフレームワークです。使用者はデコレーターを使って機能を定義できるため、サーバープロセスを介して公開されるFastAPIのように機能します。このフレームワークは、クライアントとの通信を促進するために、直接、HTTP、stdio、およびSSEなどのさまざまなトランスポートメカニズムをサポートしています。実行中は、クライアントから構造化されたJSONリクエストを受信し、それを適切な機能にルーティングし、これらの機能を実行した後、構造化された応答で結果を返します。この設定は、特定の機能を呼び出したりリソースに動的にアクセスしたりする必要があるAIエージェントの統合に最適であり、AIワークフロー内での自動化と機能管理を効率的にスムーズにします。
誰がMCPLiteを使うの？
- AI開発者
- 研究者
- 自動化エンジニア
- AIエージェントとバックエンド機能を統合する開発者
MCPLiteの使い方は？
- ステップ1: PythonプロジェクトにMCPLiteフレームワークをインポートします。
- ステップ2: 提供されたデコレーターを使用してサーバーの機能を定義します。
- ステップ3: app.run(host, port)でサーバーを実行します。
- ステップ4: クライアントライブラリを使用して、構造化されたJSONリクエストを送信し、機能を呼び出します。
- ステップ5: クライアントは応答を受信し、解析し、結果をアプリケーションに使用します。
MCPLiteの主な特長・利点
コア機能
- デコレーターを使用してサーバーの機能を定義
- 機能をツールまたはリソースとして公開
- 複数のトランスポートメカニズムをサポート
- 受信リクエストを正しい機能にルーティング
- 構造化されたJSONリクエスト/レスポンスの処理
利点
- サーバー機能を簡単に開発および公開可能
- 複数の通信プロトコルをサポート
- AIエージェントとのシームレスな統合を可能にする
- 柔軟なリソースおよび機能管理
MCPLiteの主な使用ケース・アプリケーション
- AIエージェントとバックエンド機能の統合
- 自動化ワークフローの構築
- スケーラブルなマイクロサービス機能の作成
- AIシステムのための動的リソースアクセスの実現
MCPLiteのFAQs
開発者
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