MCPML は、Model Context Protocol (MCP) サーバーの構築を容易にするために設計された Python フレームワークです。 CLI ツール、OpenAI エージェント SDK サポート、拡張可能なアーキテクチャを提供し、開発者が MCP 準拠のサーバーを効率的に作成、カスタマイズ、展開できるようにします。構造化された出力、動的な読み込み、エージェントと MCP の統合をサポートし、高度な AI および自動化ソリューションに適しています。
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Apr 22 2025
MCPML は、Model Context Protocol (MCP) サーバーの構築を容易にするために設計された Python フレームワークです。 CLI ツール、OpenAI エージェント SDK サポート、拡張可能なアーキテクチャを提供し、開発者が MCP 準拠のサーバーを効率的に作成、カスタマイズ、展開できるようにします。構造化された出力、動的な読み込み、エージェントと MCP の統合をサポートし、高度な AI および自動化ソリューションに適しています。
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Flowithは、無料の🍌Nano Banana Proやその他の効果的なモデルを提供するキャンバスベースのエージェント型ワークスペースです...
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Pippit
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Gobii
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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。
TextToHuman
AIテキストを瞬時に自然で人間らしい文体に書き直す無料のAI人間化ツール。サインアップ不要。
AI FIRST
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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WhatsApp Warmup Tool
AI 搭載の WhatsApp ウォームアップツールは、大量メッセージ送信を自動化しつつアカウント停止を防ぎます。
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FalcoCut：動画翻訳、アバタービデオ、音声クローン、フェイススワップ、短尺動画生成のためのウェブベースAIプラットフォーム。
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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。
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Sora 2、Veo 3、Kling をはじめとする10以上のトップモデルを搭載したオールインワンのAI動画・画像ジェネレーター。
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Edensignは、不動産写真を迅速かつリアルに変換するAI駆動のバーチャルステージングプラットフォームです。
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Wollo は、高度で感情を認識する AI 技術を用いて AI キャラクターを作成、探索、チャットできるプラットフォームです。
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Chatronix
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MCP Server Markup Language (MCPML)とは？
MCPML は、Model Context Protocol (MCP) サーバーを構築するための包括的な Python フレームワークです。人間またはスクリプトベースの操作のための CLI ツール、AI 駆動の機能を可能にするための OpenAI エージェントのサポート、開発者がカスタムツールやサービスを追加できる拡張可能なアーキテクチャを含むさまざまな機能を提供します。 Pydantic モデルを使用した構造化出力はデータの整合性を保証し、カスタムエージェントタイプの動的な読み込みをサポートします。このフレームワークは、MCP サーバーの展開と管理を簡素化し、AI エージェントの統合、自動化ワークフローの作成、スケーラブルな AI 主導のアプリケーションの開発に最適です。
誰がMCP Server Markup Language (MCPML)を使うの？
- AI 開発者
- 自動化に取り組むソフトウェア エンジニア
- AI プロトコルに焦点を当てた研究者
- AI サーバー ソリューションを展開する組織
MCP Server Markup Language (MCPML)の使い方は？
- ステップ 1: 提供されたコマンドを使用して pip 経由で MCPML をインストールします。
- ステップ 2: 必要な API キーで環境を設定します。
- ステップ 3: CLI コマンドを使用して MCP サーバーを実行または管理します。
- ステップ 4: フレームワークを拡張してカスタムツールやエージェントを開発します。
- ステップ 5: 必要に応じて AI エージェントやスクリプトと MCP サービスを統合します。
MCP Server Markup Language (MCPML)の主な特長・利点
コア機能
- Python で MCP 準拠のサーバーを構築
- CLI を介してサーバー機能を公開
- OpenAI エージェント SDK のサポート
- エージェントと MCP のサービス統合
- カスタムツールのための拡張可能なアーキテクチャ
利点
- MCP サーバーの構築と管理を簡素化
- AI エージェントとの多様な統合オプションを提供
- 構造化された一貫した出力データをサポート
- 高度にカスタマイズ可能で拡張可能
- カスタムコンポーネントの動的な読み込みをサポート
MCP Server Markup Language (MCPML)の主な使用ケース・アプリケーション
- AI 駆動の自動化サーバーの展開
- MCP プロトコルを用いたカスタム AI ツールの開発
- エンタープライズワークフローへの OpenAI エージェントの統合
- スケーラブルな AI サービスアーキテクチャの構築
MCP Server Markup Language (MCPML)のFAQs
開発者
- a5c-ai
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