Scira MCP Chat: マルチプラットフォームAIモデルとツール拡張をサポートするオープンソースAIチャットツール

Scira MCP Chatは、MCP（Model Context Protocol）プロトコルに基づいて構築されたオープンソースのAIチャットツールです。Vercel AI SDKを通じて複数のAIモデルをサポートしており、ユーザーは異なるMCPサーバーに接続してAI機能を拡張することができます。Zaid Mukaddamによって開発されたこのプロジェクトは、Next.jsとTailwind CSSを使用して、HTTP、SSE、stdioなどの複数のトランスポートをサポートするクリーンでモダンなインターフェースを実現しています。ユーザーは設定インターフェイスから簡単にMCPサーバーに接続でき、スムーズなテキスト・ストリーミング・レスポンスとツールの統合を体験できる。このプロジェクトは、開発者、AI愛好家、カスタマイズされたAIツールを必要とするユーザーのために、GitHubで無料で公開されている。

機能一覧

• 複数のAIモデルをサポート：Vercel AI SDKを使用すると、ユーザーはOpenAI、xAI Grok、および他の多くのAIモデルをシームレスに切り替えることができます。
• MCPサーバーとの統合：検索、コードインタプリタなどのツール機能を拡張するために、あらゆるMCP互換サーバーに接続します。
• マルチ・トランスポート：HTTP、SSE、stdioトランスポート・プロトコルをサポートし、さまざまなツール・プロバイダに対応。
• ツール拡張：コードデバッグ、タスク管理、データ分析などのAI機能を強化するためのツール統合機能を内蔵。
• モダンなインターフェイス：shadcn/uiとTailwind CSSをベースにしたインターフェイスは、レスポンシブで美しく、直感的です。
• ストリーミング・テキスト・レスポンス：AIの応答をリアルタイムで表示し、インタラクティブな体験を高める。
• オープンソースで無料：コードはGitHubで公開されているため、ユーザーは自由に修正したり、デプロイしたりすることができる。
• 設定管理: チャットインターフェイスの設定アイコンから、簡単にMCPサーバーを追加、有効化できます。

ヘルプの使用

設置プロセス

Scira MCP ChatはNext.jsベースのWebアプリケーションで、導入には基本的な開発環境が必要です。以下に詳細なインストール手順を示します：

1. 環境準備
   • Node.js（推奨バージョン16以上）とnpmがインストールされていることを確認してください。
   • GitHubからプロジェクトをクローンするためにGitをインストールする。
   • オプション：DockerとDocker Composeをインストールし、コンテナでデプロイする。
2. クローンプロジェクト
   ターミナルを開き、以下のコマンドを実行して Scira MCP Chat コードベースをクローンします：

   git clone https://github.com/zaidmukaddam/scira-mcp-chat.git
   cd scira-mcp-chat
   

3. 依存関係のインストール
   プロジェクト・ディレクトリで以下のコマンドを実行し、必要な依存関係をインストールする：

   npm install
   

4. 環境変数の設定
   を作成する。 .env.local ファイルに必要な環境変数を追加する。例

   NEXT_PUBLIC_AI_SDK_PROVIDER=openai
   AI_SDK_API_KEY=your_api_key
   

   • NEXT_PUBLIC_AI_SDK_PROVIDERAIプロバイダーを指定する（例：OpenAIまたは他のサポートモデル）。
   • AI_SDK_API_KEYAIプロバイダーから取得したAPIキー。
   • MCPサーバーを使用している場合は、サーバー・アドレスと認証情報を追加設定する必要がある場合があります。
5. ランニング・プロジェクト
   インストールが完了したら、以下のコマンドを実行して開発サーバーを起動する：

   npm run dev
   

   ブラウザを開き、次のサイトにアクセスする。 http://localhost:3000Scira MCP Chatのインターフェイスを見ることができます。

6. Dockerデプロイメント（オプション）
   Dockerを使用している場合は、以下のコマンドを実行する：

   docker-compose up --build
   

   セキュア docker-compose.yml ファイルが適切に設定されていれば、プロジェクトは指定されたポート（デフォルト3000）で実行されます。

使用方法

1. チャット・インターフェースへのアクセス
   プロジェクトを開始したら、ブラウザを開き、Scira MCP Chat のホームページにアクセスしてください。インターフェイスには、チャットウィンドウ、モデルセレクタ、および設定アイコンが含まれています。
2. MCPサーバーへの接続
   • チャット画面右上の設定アイコン（⚙️）をクリックします。
   • 設定ポップアップウィンドウで、MCPサーバーの名前とアドレスを入力する（ComposioのサーバーやZapierのサーバーなど）。
   • トランスポートタイプ（HTTP、SSE、stdio）を選択し、"Use "をクリックしてサーバーをアクティブにする。
   • 有効にすると、検索、コード・インタプリタ、タスク管理など、サーバーのツールがチャットに統合される。
3. AIモデルの選択
   • モデルセレクターで、サポートされているAIモデル（xAIのGrok 3やOpenAIのモデルなど）を選択します。
   • モデルを切り替える必要がある場合は、モデルを再選択するだけで、Vercel AI SDKがモデルの切り替えを自動的に処理します。
4. ツール機能の使用
   • 質問やタスクを入力すると、AIは接続されているMCPサーバーに基づいて関連ツールを呼び出します。例えば、「AIの最新ニュースを検索」と入力すると、MCPサーバーを通じて検索ツールを呼び出し、結果を返します。
   • コードのデバッグでは、コード・スニペットを入力すると、AIが最適化の提案やエラー分析を提供する。
   • ツールの結果は、テキストまたはUIコンポーネント（MCP-UIサーバーを使用している場合）として表示されます。
5. 管理設定
   • セットアップ・インターフェースでは、複数のMCPサーバーを追加し、いつでも切り替えることができます。
   • 次回のために設定を保存することができます。

注目の機能操作

• ストリーミング・テキスト・レスポンス質問を入力すると、AIの回答がリアルタイムで表示されます。
• MCP-UIの統合: 接続されたサーバーがMCP-UI（idosal/scira-mcp-ui-chatなど）をサポートしている場合、ツール呼び出しの結果は対話型UIコンポーネントとして表示されます。例えばshow_task_status このツールは、タスクのステータスをグラフィカルに表示する。
• エムティーピーツール・プロバイダに基づき、適切なトランスポートを選択する。例えば、リアルタイム・データ・ストリーミングにはSSEが適しており、ローカル・ツール・コールにはstdioが適している。
• オープンソースのカスタマイズ開発者は、特定のニーズに合わせてカスタムツールやインターフェースコンポーネントを追加するためにコードを変更することができます。

ほら

• APIキーが有効であることを確認してください。有効でない場合、AIモデルに接続できません。
• MCPサーバーのアドレスは正確である必要があり、公式ドキュメント（ComposioやZapierなど）を参照することをお勧めします。
• このプロジェクトはVercel AI SDKに依存しており、外部のAIサービスを呼び出すにはネットワーク接続が必要です。
• 本番環境に導入する場合は、セキュリティのためにHTTPSを使用することを推奨します。

アプリケーションシナリオ

1. 開発者によるコードのデバッグ
   開発者はScira MCP Chatを使用してコードインタープリタツールに接続し、コードスニペットを入力すると、AIがエラーを分析し、コードを最適化したり、デバッグの提案を行います。コードロジックの迅速な検証に最適です。
2. AIツール・エクステンション
   ComposioやZapierのMCPサーバーに接続することで、ユーザーはワークフローの自動化やリアルタイム情報の取得に適した検索、タスク管理、データ分析ツールを呼び出すことができる。
3. 教育と学習
   学生や研究者は、AIモデルを使って学術的な質問に答えたり、論文を照会したり、ツールの統合を通じてデータを分析したりすることができ、学術研究や学習シナリオに適している。
4. 生産環境におけるカスタマーサービス・サポート
   組織は、MCPサーバーをカスタマイズして、よくある質問に自動的に回答したり、顧客の要求を処理するために外部ツールを呼び出したりすることで、Scira MCP Chatを顧客サービスシステムに統合できます。

品質保証

1. Scira MCP Chatは無料ですか？
   はい、Scira MCP Chatはオープンソースプロジェクトで、コードはGitHubで自由に入手できます。ユーザーが支払う必要があるのは、可能性のあるAIモデルAPI料金またはMCPサーバー料金のみです。
2. 新しいMCPサーバーを追加するには？
   チャット画面の設定アイコンをクリックし、サーバー名とアドレスを入力し、トランスポートタイプ（HTTP、SSE、stdio）を選択し、"使用 "をクリックして有効化します。Composio、Zapier、その他互換性のあるサーバーに対応しています。
3. 対応するAIモデルは？
   Vercel AI SDKでは、xAIのGrok 3やOpenAIのモデルなど、幅広いモデルをサポートしています。具体的なサポートは、設定されたAPIプロバイダーに依存します。
4. ツールコールの結果はどのように扱われますか？
   通常のツールはテキストの結果を返すが、MCP-UIサーバーはインタラクティブなUIコン ポーネント（タスク・ステータス・グラフなど）を返す。ユーザーは、クリックして詳細を表示するなど、UIと直接対話することができます。
5. プログラミングの経験が必要ですか？
   チャット機能を使うのにプログラミングの経験は必要ありません。デプロイやカスタマイズには、Node.jsとGitの基本的な知識が必要です。