Shogi MCP Server

将棋AIエンジンのHTTP APIブリッジおよびMCP（Model Context Protocol）サーバー実装です。

https://github.com/user-attachments/assets/cdff97b9-d60f-411b-b81f-9cabd8e62

将棋AIエンジンのREST APIおよびMCP（Model Context Protocol）サーバー実装です。
現時点のLLMとUSI形式の将棋AIの統合し、指し手の説明をさせるためのサンプルプログラムです。

概要

このプロジェクトは、ネイティブの将棋エンジンバイナリをラップし、以下の2つのインターフェースを提供します：

• HTTP API Bridge: HTTPエンドポイント経由での将棋局面解析
• MCP Server: AIエージェント統合のためのModel Context Protocolサーバー

必要要件

• Node.js 18.0.0以上
• USIプロトコル対応の将棋エンジン
• 評価関数ファイル（nn.bin）

インストール

# リポジトリのクローン
git clone <repository-url>
cd shogi-mcp

# 依存関係のインストール
npm install

セットアップ

1. 将棋エンジンバイナリを engine/engine に配置
2. 評価関数ファイルを eval/nn.bin に配置

使用方法

Claude Desktop

claude_desktop_config.jsonに以下を追記

  "mcpServers": {
    "shogi-mcp": {
      "command": "ここにnodeのフルパスを追加",
      "args": ["ここにmcp-server.mjsのフルパスを追加"],
      "env": {
        "REST_BASE": "http://localhost:8787"
      }
    }
  }

ブリッジサーバーの起動

npm run start:bridge

デフォルトでポート8787で起動します。

APIエンドポイント

GET /health

• ヘルスチェック用エンドポイント

GET /analyze

• 局面解析エンドポイント

パラメータ：

• sfen (必須): SFEN形式の局面
• depth: 探索深さ（デフォルト: 30、最大: 30）
• multipv: 候補手の数（デフォルト: 10、最大: 10）
• threads: 使用スレッド数（デフォルト: 1、最大: 8）
• forceMove: 指定した手を指した後の局面を解析

例：

curl "http://localhost:8787/analyze?sfen=lnsgkgsnl/1r5b1/ppppppppp/9/9/9/PPPPPPPPP/1B5R1/LNSGKGSNL%20b%20-%201&depth=20&multipv=5"

MCPサーバーの起動

npm run start:mcp

MCPサーバーはstdio経由で通信し、以下のツールを提供します：

• ping: 疎通確認
• analyze: 局面の完全解析（MultiPV）
• eval_at: 特定の手を指した後の局面評価

環境変数

| 変数名 | 説明 | デフォルト値 | |--------|------|--------------| | ENGINE_PATH | 将棋エンジンのパス | ./engine/engine | | PORT | ブリッジサーバーのポート | 8787 | | REST_BASE | MCPサーバーが使用するブリッジAPIのベースURL | http://localhost:8787 | | DEBUG | エンジン通信のデバッグログを有効化（"1"で有効） | - | | EVAL_FILE | 評価関数ファイルのパス | - | | EVAL_DIR | 評価関数ディレクトリのパス | - |

プロジェクト構成

shogi-mcp/
├── src/
│   ├── core/
│   │   └── engine.js         # USIプロトコルエンジンラッパー
│   └── servers/
│       ├── bridge-server.js  # Express HTTP APIブリッジサーバー
│       └── mcp-server.mjs    # MCPサーバー実装
├── engine/
│   └── engine                # 将棋エンジンバイナリ
├── eval/
│   └── nn.bin               # 評価関数(NNUEで実装)
├── package.json
└── README.md        

開発

テスト

ブリッジAPIのテスト例：

# ヘルスチェック
curl http://localhost:8787/health

# 初期局面の解析
curl "http://localhost:8787/analyze?sfen=startpos&depth=15&multipv=3"

トラブルシューティング

評価関数が読み込めない場合

環境変数で明示的にパスを指定してください：

EVAL_FILE=./eval/nn.bin EVAL_DIR=./eval npm run start:bridge

エンジンが起動しない場合

1. エンジンバイナリの実行権限を確認

chmod +x engine/engine

2. エンジンパスを環境変数で指定

ENGINE_PATH=/path/to/engine npm run start:bridge

ライセンス

MIT