無料、かつ、ローカルで完結するMCPサーバー環境構築方法をまとめます！
環境
- MCPサーバー（Node.js）
- Docker
- LibreChat（MCPクライアント）
- Ollama（qwen2.5）
LLMモデルはMCP toolsを使用できるモデルであれば、自由に選んで大丈夫です！
自作MCPサーバー構築
新規TypeScriptプロジェクト作成
npm init -y
npm install --save-dev typescript
npx tsc --init
MCPサーバー作成
src/index.tsにMCPサーバーの処理を作成します。
以下の例では、Notionページ作成用のMCPツールを作成してます。
他のツールを作成したい場合は、server.tool(---)のブロックを追加で作成すれば、ひとつのMCPサーバーで複数ツールを保持することが可能です。
import { McpServer } from "@modelcontextprotocol/sdk/server/mcp.js";
import { StdioServerTransport } from "@modelcontextprotocol/sdk/server/stdio.js";
import { z } from "zod";
import fetch from "node-fetch";
import { JSDOM } from "jsdom";
import { Readability } from "@mozilla/readability";
import html2md from "html-to-md";
import { Client as NotionClient } from "@notionhq/client";
const server = new McpServer({
name: "My MCP Server",
version: "1.0.0"
});
// Notionクライアントの初期化
const notion = new NotionClient({ auth: process.env.NOTION_API_TOKEN });
// Notionページ作成ツール
server.tool(
"notion",
"指定したデータベースに新しいNotionページを作成します",
{
databaseId: z.string().describe("ページを追加するNotionデータベースのID"),
title: z.string().describe("ページタイトル"),
content: z.string().describe("ページ本文（Markdown可）"),
},
async ({ databaseId, title, content }) => {
// ページ作成
const response = await notion.pages.create({
parent: { database_id: databaseId },
properties: {
title: [
{
type: "text",
text: { content: title }
}
]
},
children: [
{
object: "block",
type: "paragraph",
paragraph: {
rich_text: [
{
type: "text",
text: { content }
}
]
}
}
]
});
return {
content: [
{
type: "text",
text: `Notionページを作成しました: https://www.notion.so/${response.id.replace(/-/g, "")}`
}
]
};
}
);
async function main() {
const transport = new StdioServerTransport();
await server.connect(transport);
console.error("MCP Server running on stdio");
}
main().catch((error) => {
console.error("Fatal error in main():", error);
process.exit(1);
});
処理を書き終えたらビルドします。
npx tsc
LibreChat構築
LibreChatはMCPクライアントとして使用できるOSSです（他にも機能が色々ありそうです）。
LLMモデルを画面上で選択できたり、AIエージェント作成などの機能もあり、便利だと思います！
LibreChat資産取得
git clone https://github.com/danny-avila/LibreChat.git
docker-composeファイル編集
作成したMCPサーバー資産をDocker内で参照できるよう、マウント設定などを追記します。
docker-compose.override.yml
services:
api:
volumes:
- type: bind
source: [MCPサーバーを作成したプロジェクトフォルダパス]
target: /my-mcp
- type: bind
source: ./librechat.yaml
target: /app/librechat.yaml
- npm_global: /usr/local/lib/node_modules
volumes:
npm_global:
設定ファイル編集
設定ファイルに、MCPサーバー情報を追記します。
"/my-mcp/build/index.js"の部分は作成したMCPサーバーのindex.jsファイルがある場所に適宜変更してください。（my-mcpの部分はocker-compose.override.ymlファイルでマウント設定したところを記載してください）
librechat.yaml
mcpServers:
default:
command: node
args:
- "/my-mcp/build/index.js"
env:
NOTION_API_TOKEN: "xxxxxx"
これらの設定をすることで、Docker起動時にMCPクライアントとしてMCPツール読込などを自動でしてくれます！
Ollamaローカル起動
LLMの環境準備については、ここでは省略しますm(__)m
LibreChat画面でAPIキー設定ができたり、様々なLLMモデルを使用できるので色々試してみてください！
Docker起動
docker-compose up -d --build
LibreChatでの操作例
-
http://localhost:3080でLibreChat画面表示 - エージェント作成
- （推奨）システムプロンプト（指示文）で、ツール名を明記
- LLMモデル選択
- ツール選択（ここで自作MCPサーバーのツールを選択できる）
- エージェント選択
- チャット
- LLMが判断してMCPサーバーのツールを使用
まとめ
以上、無料、かつ、ローカルで完結するMCPサーバー環境構築方法をご紹介しました！
この構成により、完全無料かつローカルで完結するMCPツール開発・運用環境が整います。LibreChatと組み合わせることで、独自のAIエージェントに任意のツールを追加し、実行させることが可能です。