What is Aituber Kit Docs Mcp

The AITuberKit Documentation MCP Server is a tool designed to provide search and access functionality for AITuberKit documentation through the Model Context Protocol (MCP). It operates on Cloudflare Workers, enabling AI models to interactively retrieve and reference documentation.

Use cases

This server can be used for various applications including real-time documentation search during live broadcasts, automating content retrieval for developers working with AITuberKit, and providing users with related documentation for better understanding and implementation of features.

How to use

To use the AITuberKit MCP Server, clone the repository, install dependencies, and set up your Cloudflare account. You can then run a development server or deploy the application to Cloudflare Workers. Integration with existing MCP clients is possible through SSE or Streamable HTTP endpoints.

Key features

Key features include support for Server-Sent Events (SSE), streamable HTTP connections for MCP, stateful connection handling with Cloudflare’s Durable Objects, full type safety with TypeScript, natural language queries for document searches, OpenAI integration for selecting relevant documents, and the ability to retrieve multiple documents at once.

Where to use

The AITuberKit Documentation MCP Server can be used in environments where AI models require access to up-to-date documentation, such as live streaming platforms, developer tools, and content creation workflows that utilize AITuberKit capabilities.

AITuberKit Documentation MCP サーバー

AITuberKitのドキュメント検索機能を提供するMCP（Model Context Protocol）サーバーのCloudflare Workers実装で、SSE（Server-Sent Events）とStreamable HTTP接続の両方をサポートします。

概要

このプロジェクトは、Cloudflare Workers上で動作するAITuberKit Documentation MCPサーバーを提供します。AITuberKitのドキュメントを検索・参照するためのツールとして、AIモデルがModel Context Protocolを通じてドキュメントにアクセスできるようにします。

こちらの記事でも紹介しています。

https://zenn.dev/nikechan/articles/10ba0e4fe21d49

機能

• SSEサポート: リアルタイム通信のためのServer-Sent Eventsエンドポイント
• Streamable HTTP: MCPプロトコル用の標準HTTPエンドポイント
• Durable Objects: CloudflareのDurable Objectsを使用したステートフルな接続処理
• TypeScript: TypeScriptによる完全な型安全性
• ドキュメント検索: 自然言語クエリに基づいてAITuberKitのドキュメントを検索
• OpenAI統合: 最も関連性の高いドキュメントを自動選択
• 複数ドキュメント取得: 最大3つの関連ドキュメントを一度に取得

前提条件

• Node.js（v18以上）
• Cloudflareアカウント
• Wrangler CLIがグローバルまたはnpx経由でインストール済み
• OpenAI APIキー（AITuberKitドキュメント検索用）

インストール

1. リポジトリをクローンします：

git clone https://github.com/tegnike/aituberkit-docs-mcp-server.git
cd aituberkit-docs-mcp-server

2. 依存関係をインストールします：

npm install

3. Cloudflareアカウントを設定します：

npx wrangler login

開発

開発サーバーを起動します：

npm run dev

サーバーは以下で利用可能になります：

• SSE: http://localhost:8787/sse
• Streamable HTTP: http://localhost:8787/mcp

MCPクライアントの設定

以下はSSEの場合の設定例ですが、Streamable HTTPでも同じように設定できます。

Claude Desktop

{
  "mcpServers": {
    "aituberkit-docs": {
      "command": "/Users/user/.volta/bin/npx",
      "args": [
        "mcp-remote",
        "http://localhost:8787/sse"
      ]
    }
  }
}

Cursor

{
  "mcpServers": {
    "aituberkit-docs": {
      "url": "http://localhost:8787/sse"
    }
  }
}

デプロイ

Cloudflare Workersにデプロイします：

npm run deploy

設定

環境変数

.dev.varsファイルを作成し、以下の環境変数を設定します：

OPENAI_API_KEY=sk-...

本番環境では、Cloudflare Workersのシークレットとして設定します：

npx wrangler secret put OPENAI_API_KEY

Wrangler設定

wrangler.jsoncファイルにはCloudflare Workersの設定が含まれています：

• Durable Objectバインディング: AITuberKitMCPクラスをMCP_OBJECTとして定義
• 互換性設定: compatibility_dateで実行環境の日付を指定
• Node.js互換性フラグ: nodejs_compatでNode.js APIの使用を有効化
• マイグレーション設定: Durable Objectsのバージョン管理
• 監視機能: observabilityでパフォーマンス監視を有効化

プロジェクト構造

   src/
      index.ts              # メインワーカーエントリーポイント
      aituberKitMcp.ts      # AITuberKit Documentation MCP実装
      index.json            # AITuberKitドキュメントのインデックス
      documentContent.ts    # ビルド時に生成されるドキュメント内容
      docs/                 # AITuberKitドキュメント（git submodule）
   scripts/
      buildDocumentContent.js # ドキュメント内容をビルドするスクリプト
   package.json
   tsconfig.json
   wrangler.jsonc           # Cloudflare Workers設定
   README.md

MCPツール

search_aituberkit_docs

AITuberKitのドキュメントを検索し、関連する情報を取得します。

パラメータ:

• query (string): 検索クエリ

動作:

1. OpenAI APIを使用して、クエリに最も関連するドキュメントを最大3つ選択
2. 選択されたドキュメントの内容を取得
3. 結合されたドキュメント内容を返す

使用例:

• 「AITuberKitでYouTube配信を設定する方法は？」
• 「VRMキャラクターの設定について教えて」
• 「リアルタイムAPIの使い方」