Lanhu MCP サーバー — チーム知識を共有するMCP対応サーバー
概要
Lanhu MCP(Lanhu MCP Server)は「すべての AI アシスタントがチーム知識を共有する」ことを目指す、MCP(Model Context Protocol)互換のサーバー実装です。AI IDE や各種アシスタントが個別に持つコンテキストを中央で管理・配信し、チームのドキュメントや会話履歴、設計メモなどを共通の知識ベースとして活用できるようにします。Python 3.10+ ベースで、FastMCP を活用したプロトコル互換性や、Docker/環境変数テンプレートを備え、チームでの導入を想定した設計になっています。
リポジトリの統計情報
- スター数: 4
- フォーク数: 1
- ウォッチャー数: 4
- コミット数: 11
- ファイル数: 26
- メインの言語: Python
主な特徴
- MCP(Model Context Protocol)互換:AI間でのコンテキスト共有を標準プロトコルで実現
- FastMCP を活用:軽量かつ高速なプロトコル実装に対応
- チーム知識の集中管理:AIツール間で共通の知識ベースを提供しコンテキストの孤島を解消
- 運用に配慮した構成:.env.example や Docker サポートなどデプロイを容易にするファイルを同梱
技術的なポイント
Lanhu MCP は、AI アシスタントやエディタ拡張がモデルに渡す「コンテキスト」をネットワーク経由でやり取りするための中央サーバーです。MCP(Model Context Protocol)はこの種の相互運用を可能にする仕様で、Lanhu MCP はその互換実装を目指しています。README のバッジや依存情報から、Python 3.10 以上を前提に実装され、FastMCP(既存の高速な MCP 実装)と連携してプロトコル処理の効率化を図っています。
アーキテクチャ的には、大きく API 層(外部クライアントとの通信)、コンテキスト管理層(ナレッジの保存・検索・配信)、運用層(設定・認証・デプロイ)の3つの関心事に分かれる設計が想定されます。リポジトリには .env.example や Docker 関連ファイルが含まれるため、環境変数による設定とコンテナ化でのデプロイをサポートしており、CI/CD やチーム導入のハードルが低くなっています。
実運用で重要となる点は、コンテキストデータのスキーマ設計、アクセス制御、整合性(どのアシスタントが書き込めるか)、および低レイテンシでの配信です。Lanhu MCP はこれらを MCP の抽象に委ねつつ、FastMCP による効率的な通信と、バックエンドのストレージ(ファイル・データベース・インメモリキャッシュ等)で実現することが期待されます。拡張ポイントとしては、ドキュメントのインデクシングや検索(全文検索/ベクトル検索)、外部データソースとのコネクタ、監査ログやバージョニング機能などが考えられ、チームナレッジを安全かつ使いやすく運用するための拡張余地が豊富にあります。
プロジェクトの構成
主要なファイルとディレクトリ:
- .dockerignore: file
- .env.example: file
- .github: dir
- CHANGELOG.md: file
- CODE_OF_CONDUCT.md: file
…他 21 ファイル
(注)リポジトリにはライセンスや依存バッジ、FastMCP 関連の実装が含まれており、Docker/環境変数でのデプロイやチームでの運用を想定したファイル構成になっています。
まとめ
MCP によるAI間コンテキスト共有を実現する実用的なサーバー基盤。導入の価値は高い。
リポジトリ情報:
- 名前: lanhu-mcp
- 説明: ⚡ 需求分析效率提升 183%!首个为 AI 编程时代设计的团队协作 MCP 服务器。打破 Cursor/Windsurf 上下文孤岛,让所有 AI 共享知识库
- スター数: 4
- 言語: Python
- URL: https://github.com/dsphper/lanhu-mcp
- オーナー: dsphper
- アバター: https://avatars.githubusercontent.com/u/10858759?v=4
README抜粋要点:
- プロジェクト名:Lanhu MCP Server
- 目的:AIアシスタント間でチーム知識を共有し、AI IDE の「コンテキスト孤島」を解消
- ライセンス:MIT
- 要件:Python 3.10+
- 技術:MCP 対応、FastMCP による実装補助
導入を検討する際は、既存のワークフローとの認証/権限設計、保存するコンテキストのプライバシー、スケール要件(同時接続数・データ量)を事前に整理するとスムーズです。