oracle/mcp

解決する課題

このプロジェクトは、AI モデルが Oracle 製品や Oracle Cloud Infrastructure (OCI) と対話できるようにする Model Context Protocol (MCP) サーバーのリファレンス実装を提供します。すべてのツールに対するカスタム統合を必要とせずに、AI クライアントがクラウドリソースやデータにアクセスして管理するための、標準化された言語に依存しない方法を提供するという課題を解決します。

仕組み

このリポジトリには、異なる MCP サーバーが様々な言語 (Python、Node.js、Java) で実装された多言語アーキテクチャが含まれています。これらのサーバーは、特定のツールスイートを MCP 互換クライアント (Cursor、Cline、MCPHost など) に公開する中間役割を果たします。公式の OCI Python SDK または OCI CLI を介して Oracle サービスに接続でき、stdio および HTTP ストリーミングトランスポートモードの両方をサポートしています。

対象者

• Oracle Cloud リソースを管理する必要があるエージェントを構築する AI 開発者。
• プロトタイピングと学習のために Model Context Protocol を探索している 開発者。
• Oracle Cloud ワークフローを AI 支援コーディング環境に統合したい MCP 互換 IDE のユーザー (Cursor や Cline など)。

ハイライト

• 多言語サポート: プロトコルの言語に依存しない性質を示すために、Python、Node.js、Java でサーバーを実装しています。
• 複数のトランスポートモード: ローカル実行用の stdio とリモート接続用の HTTP ストリーミングの両方をサポートしています。
• OCI 統合: 一般的な OCI ワークフロー、OCI CLI コマンド検出、および特定の Oracle 製品ドメイン向けの専用サーバーを提供します。
• コンテナ化されたデプロイ: 環境の分離を容易にするため、Podman を介したサーバー実行のサポートが含まれています。