ローカルファイルやリモートHTTP/HTTPSエンドポイント用のJSONスキーマ生成とフィルタリングツールを提供する強力なモデルコンテキストプロトコル(MCP)サーバー。 堅牢なTypeScript型生成のためのクイックタイプで構築。

** パーフェクト**: 大規模な JSON ファイルと API レスポンスをフィルタリングし、LLM コンテキストに関連するデータのみを抽出し、タイプ安全を維持します。

✨ 主な特長

• ✓Schema世代** - JSONをQuicktypeを使用してTypeScriptインターフェイスに変換する
• 必見スマートフィルタリング - 形状ベースのフィルタリングで特定のフィールドを抽出する
• バックアップリモートサポート - HTTP/HTTPS URLとAPIエンドポイントで動作します
• 自動チャンク** - 自動400KBチャンクで大きなデータセットを処理する
• ️️ サイズ保護 - メモリの安全と50MB制限内蔵
• ⚡MCP Ready - ClaudeデスクトップとClaudeコードとのシームレスな統合
• 削除スマートエラー - デバッグ情報で、明確で実用的なエラーメッセージ

利用できるツール

##[json_schema

JSON のデータから TypeScript インターフェイスを生成します。

パラメーター:

• [filePath]: ローカルファイルパスまたはHTTP/HTTPS URL

例:

##[json_filter

大きいデータセットのための自動チャンクと形のろ過を使用して特定の分野を抽出して下さい.

JSON MCP Filter

A powerful Model Context Protocol (MCP) server that provides JSON schema generation and filtering tools for local files and remote HTTP/HTTPS endpoints. Built with quicktype for robust TypeScript type generation.

Perfect for: Filtering large JSON files and API responses to extract only relevant data for LLM context, while maintaining type safety.

✨ Key Features

• 🔄 Schema Generation - Convert JSON to TypeScript interfaces using quicktype
• 🎯 Smart Filtering - Extract specific fields with shape-based filtering
• 🌐 Remote Support - Works with HTTP/HTTPS URLs and API endpoints
• 📦 Auto Chunking - Handles large datasets with automatic 400KB chunking
• 🛡️ Size Protection - Built-in 50MB limit with memory safety
• ⚡ MCP Ready - Seamless integration with Claude Desktop and Claude Code
• 🚨 Smart Errors - Clear, actionable error messages with debugging info

🛠️ Available Tools

json_schema

Generates TypeScript interfaces from JSON data.

Parameters:

• filePath: Local file path or HTTP/HTTPS URL

Example:

// Input JSON
{"name": "John", "age": 30, "city": "New York"}

// Generated TypeScript
export interface GeneratedType {
    name: string;
    age:  number;
    city: string;
}

json_filter

Extracts specific fields using shape-based filtering with automatic chunking for large datasets.

Parameters:

• filePath: Local file path or HTTP/HTTPS URL
• shape: Object defining which fields to extract
• chunkIndex (optional): Chunk index for large datasets (0-based)

Auto-Chunking:

• ≤400KB: Returns all data

• 400KB: Auto-chunks with metadata

json_dry_run

Analyzes data size and provides chunking recommendations before filtering.

Parameters:

• filePath: Local file path or HTTP/HTTPS URL
• shape: Object defining what to analyze

Returns: Size breakdown and chunk recommendations

📋 Usage Examples

Basic Filtering

// Simple field extraction
json_filter({
  filePath: "https://api.example.com/users",
  shape: {"name": true, "email": true}
})

Shape Patterns

// Single field
{"name": true}

// Nested objects
{"user": {"name": true, "email": true}}

// Arrays (applies to each item)
{"users": {"name": true, "age": true}}

// Complex nested
{
  "results": {
    "profile": {"name": true, "location": {"city": true}}
  }
}

Large Dataset Workflow

// 1. Check size first
json_dry_run({filePath: "./large.json", shape: {"users": {"id": true}}})
// → "Recommended chunks: 6"

// 2. Get chunks