モデルコンテキストプロトコル(MCP)とAI SDK間でシームレスな統合が可能なブリッジパッケージで、MCPサーバーとAIモデル間の効率的な通信とツールの実行が可能です。

##特徴

• MCP サーバーとAI SDK 間のシームレスな統合
• 各種MCPサーバータイプ(Node.js、Python、UVX)対応
• 独立した構成の複数のサーバー サポート
• [mcp.config.jsonによる柔軟な設定
• フルタイプの定義によるTypeScriptサポート
• 強力なエラー処理とロギング
• ツール実行用の使いやすいAPI

インストール

クイックスタート

1。 プロジェクトルートで[mcp.config.jsonファイルを作成します。

2. あなたのコードの橋を輸入し、使用して下さい:

設定

mcp.config.json は複数のサーバーと通信モードをサポートしています。 各サーバーは独立して設定できます。

サーバー構成例:

Twitter MCP サーバー

Firecrawl サーバー

##SSE サーバー

サーバーモード

橋は異なった通信モードを支えます:

1.stdio Mode (デフォルト)

• 標準的な入出力による直接通信
• 簡単な統合とローカル開発に最適な
• 低レイテンシと最小限のセットアップが必要

AISDK MCP Bridge

A bridge package that enables seamless integration between the Model Context Protocol (MCP) and AI SDK, allowing for efficient communication and tool execution between MCP servers and AI models.

Features

• Seamless integration between MCP servers and AI SDK
• Support for various MCP server types (Node.js, Python, UVX)
• Multi-server support with independent configuration
• Flexible configuration through mcp.config.json
• TypeScript support with full type definitions
• Robust error handling and logging
• Easy-to-use API for tool execution

Installation

npm install aisdk-mcp-bridge

Quick Start

1. Create an mcp.config.json file in your project root:

{
  "mcpServers": {
    "twitter-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@enescinar/twitter-mcp"],
      "env": {
        "API_KEY": "your-twitter-api-key",
        "API_SECRET_KEY": "your-twitter-api-secret",
        "ACCESS_TOKEN": "your-twitter-access-token",
        "ACCESS_TOKEN_SECRET": "your-twitter-access-token-secret"
      }
    },
    "firecrawl": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "mcp-server-firecrawl"],
      "env": {
        "FIRE_CRAWL_API_KEY": "your-firecrawl-api-key",
        "FIRE_CRAWL_API_URL": "https://api.firecrawl.com"
      }
    }
  }
}

2. Import and use the bridge in your code:

import { generateText } from 'ai';
import { google } from '@ai-sdk/google';
import { getMcpTools, cleanupMcp, initializeMcp } from 'aisdk-mcp-bridge';
import dotenv from 'dotenv';
dotenv.config();

async function main() {
  try {
    // Initialize MCP
    await initializeMcp({ debug: true });

    // Get tools from all servers
    const allTools = await getMcpTools({ debug: true });

    // Or get tools from a specific server
    const twitterTools = await getMcpTools({
      debug: true,
      serverName: 'twitter-mcp',
    });

    // Use tools with AI SDK
    const result = await generateText({
      model: google('gemini-1.5-pro'),
      messages: [
        {
          role: 'system',
          content:
            'You are an AI assistant that uses various tools to help users.',
        },
        {
          role: 'user',
          content: 'Your task description here',
        },
      ],
      tools: twitterTools, // or allTools for all available tools
    });

    console.log('Result:', result.text);
  } finally {
    // Clean up resources
    await cleanupMcp();
  }
}

main().catch(error => {
  console.error('Error:', error);
  process.exit(1);
});

Configuration

The mcp.config.json file supports multiple servers and communication modes. Each server can be configured independently.

Server Configuration Examples:

Twitter MCP Server

{