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人気のローカル MCP サーバー — インストール + 利用手順

Reyn で人気のローカル MCP サーバー 5 種を、コピー&ペーストで実行できる手順としてまとめました。各セクションは以下を示します:

  1. Install — 1 つの reyn mcp install コマンド。手動編集なしでローダーが読み込める設定を生成します。
  2. Direct smoke — scripts/mcp_smoke.py ランナー経由での接続性 / ツール探索 / 1 ツール呼び出し。「サーバーが生きているか」の確認に便利です。
  3. Usage from chat — チャットルーター経由でサーバーを動かす実際の reyn chat 会話。ルーターはカタログが部分的であることを通知するため、LLM はホットリストに見えない機能を発見しようと能動的に list_actions（キーワード / セマンティッククエリでは search_actions）を呼びます。

対象サーバー:

  • time — タイムゾーン対応の現在時刻 / 変換
  • git — ローカルリポジトリ操作（log / status / diff / branch）
  • sequential-thinking — chain-of-thought スクラッチパッド
  • sqlite — ローカル DB クエリ（読み取り + 書き込み + スキーマ）
  • everything — プロトコルのプリミティブを一通り網羅するデモ

なぜ filesystem / memory / fetch のセクションが無いのか? これら 3 つの MCP サーバーは、構造的に Reyn の組み込み op と重複します:

  • filesystem ↔ file__*（= read / write / list / grep / glob）
  • memory ↔ memory_operation__*（= remember_shared / forget）
  • fetch ↔ web__fetch（= markdown 抽出付きの HTTP fetch）

両方が利用可能な場合、チャットルーターは自然なプロンプトに対して一貫して Reyn 内部の op を選びます（測定で 10/10、2026-05-21）。MCP サーバーはエージェント経路では動かされません。

抽出パリティ: pip install reyn[fetch] をインストールすると、trafilatura が web__fetch の HTML 抽出器として追加されます。その時点で、Reyn の op はコンテンツの濃いページにおいて mcp-server-fetch の抽出品質に匹敵します。MCP サーバーに残る優位性は start_index ページネーションと robots.txt 認識です。それらが特に必要な場合のみ、直接呼び出し（scripts/mcp_smoke.py）か MCP サーバー自体を使ってください。

チャット履歴の汚染に関する注意。 エージェントが以前ある機能を拒否した場合（= LLM が「私には…できません」と言った）、SP のシグナルが別を指示していても、in-context learning が後続ターンで拒否パターンを継続することがあります。下記の利用例が期待するツール呼び出しを生成しない場合は、まずエージェントの履歴をクリアしてください:

echo -n > .reyn/agents/default/history.jsonl

下記の自然プロンプト利用例のクリーン状態（履歴新規）での成功率は約 90% です（2026-05-21 に gemini-2.5-flash-lite で測定）。汚染履歴では成功率が急激に低下します。セッションをまたいで問題が続く場合は、エージェントのシステムプロンプトがそのツールを正しく公開しているか確認してください。

前提条件

  • node + npx（ほとんどのサーバーは npm パッケージ）
  • uv + uvx（= Python サーバー; brew install uv）
  • [mcp] extra 付きでインストールされた Reyn: pip install -e ".[mcp]"
  • チャット利用の場合: サーバーごとに 1 度だけ per-server permission を事前承認（= 各セクションに示す 1 行）。

smoke ランナー scripts/mcp_smoke.py はチャットルーターをバイパスして直接 reyn.mcp.client.MCPClient に向かいます。接続性の健全性確認に便利です。エージェント駆動の利用（= 典型的なエンドユーザーの形）では、チャットルーターが汎用の mcp__call_tool / invoke_action ディスパッチ経由でサーバーを呼びます。

各セクションの reyn mcp install --source ... シェルコマンドには、チャット側の同等な動詞があります: mcp__install_package({kind, identifier, version?})（= 同じパッケージチャネル: npm / pypi / docker / github）。ワークフローに合う面を使ってください。どちらも同じ .reyn/mcp.yaml への書き込みに収束します。完全な対応は reyn mcp CLI § Chat-side equivalents を参照してください。

time

タイムゾーン対応の時刻クエリ。Python ベース（uvx）なので uv が必要です。

前提条件

brew install uv

Install

reyn mcp install --source pypi:mcp-server-time --non-interactive

Direct smoke

python scripts/mcp_smoke.py time get_current_time '{"timezone": "Asia/Tokyo"}'

期待値: content[0].text が {"timezone": "Asia/Tokyo", "datetime": "<ISO 8601>", ...} を含む。

Usage from chat

echo 'mcp.time: true' >> .reyn/approvals.yaml

reyn chat
> What time is it in Tokyo right now?

エージェントは mcp__call_tool({tool: "time__get_current_time", tool_args: {timezone: "Asia/Tokyo"}}) を呼び、自然言語で応答します。複数タイムゾーンのクエリ（「Tokyo, NYC, London」）では、エージェントは 3 回の呼び出しを連鎖させ、1 つの回答に統合します。

公開されるツール

get_current_time / convert_time。

git

mcp-server-git（Python / uvx）経由のローカル git リポジトリ操作。

Install

reyn mcp install --source pypi:mcp-server-git --non-interactive

Direct smoke

python scripts/mcp_smoke.py git git_log "{\"repo_path\": \"$PWD\", \"max_count\": 3}"
python scripts/mcp_smoke.py git git_branch "{\"repo_path\": \"$PWD\", \"branch_type\": \"local\"}"

期待値: 直近 3 件のコミット / ローカルブランチが列挙される。

Usage from chat

echo 'mcp.git: true' >> .reyn/approvals.yaml

reyn chat
> Summarise the last 3 commits in this repo.

エージェントは mcp__call_tool({tool: "git__git_log", tool_args: {repo_path: "<session cwd>", max_count: 3}}) を呼び、短い要約を生成します。

公開されるツール

git_status / git_diff_unstaged / git_diff_staged / git_diff / git_commit / git_add / git_reset / git_log / git_create_branch / git_checkout / git_show / git_branch。

sequential-thinking

ガイド付きの chain-of-thought 推論のためのメタツール。I/O ではなく ワークフローパターン をラップする MCP サーバーのデモとして有用です。

Install

reyn mcp install --source npm:@modelcontextprotocol/server-sequential-thinking --non-interactive

Direct smoke

python scripts/mcp_smoke.py sequential-thinking sequentialthinking '{
  "thought": "Verify the smoke harness works for stateful tools.",
  "thoughtNumber": 1,
  "totalThoughts": 1,
  "nextThoughtNeeded": false
}'

期待値: structuredContent が {"thoughtNumber": 1, ...} を含む。

Usage from chat

echo 'mcp.sequential-thinking: true' >> .reyn/approvals.yaml

reyn chat
> Use sequential-thinking to plan how to organise a personal task list.

エージェントは一連の mcp__call_tool({tool: "sequential_thinking__sequentialthinking", args: {...}}) 呼び出し（通常 5〜7 thoughts）を発行し、その連鎖を自然言語のプランに統合します。サーバーは thought の履歴を内部で追跡し、複数の呼び出しが 1 つのサーバー存続期間内で連鎖を積み上げます。

注: ユーザープロンプト内のキーワード「sequential-thinking」は、汎用の問題解決経路（= 明確なターゲットの無い invoke_action）ではなくこのサーバーをルーターが選ぶのを助けます。

公開されるツール

sequentialthinking（単一ツール — 連鎖呼び出しが thought シーケンスを積み上げる）。

sqlite

mcp-server-sqlite（Python / uvx）経由のローカル SQLite データベース。

Install

mkdir -p ./.mcp-sandbox && rm -f ./.mcp-sandbox/test.db

reyn mcp install --source pypi:mcp-server-sqlite \
    --args "--db-path $PWD/.mcp-sandbox/test.db" --non-interactive

Direct smoke

python scripts/mcp_smoke.py sqlite create_table \
    '{"query": "CREATE TABLE smoke (id INTEGER PRIMARY KEY, msg TEXT)"}'
python scripts/mcp_smoke.py sqlite write_query \
    '{"query": "INSERT INTO smoke (msg) VALUES (\"hello from sqlite mcp\")"}'
python scripts/mcp_smoke.py sqlite read_query \
    '{"query": "SELECT * FROM smoke"}'

期待値: 3 番目の呼び出しが [{'id': 1, 'msg': 'hello from sqlite mcp'}] を返す。

Usage from chat

echo 'mcp.sqlite: true' >> .reyn/approvals.yaml

# (任意) 以前 sqlite とやり取りしている場合は履歴をクリーンに:
echo -n > .reyn/agents/default/history.jsonl

reyn chat
> Create a `notes` table in sqlite with columns id and body, then
> insert a row with body "first note", and show me everything in the table.

エージェントは 1 ターン内で 3 つの mcp__call_tool 呼び出し（= sqlite__create_table → sqlite__write_query → sqlite__read_query）を連鎖させます。クリーン履歴での成功率は約 90% です。エージェントが「テーブルを列挙できません…」と言う場合は、履歴を消去（上記の行）してリトライしてください。

公開されるツール

read_query / write_query / create_table / list_tables / describe_table / append_insight。

everything

MCP プロトコルのプリミティブの大半を網羅するデモ「kitchen sink」サーバー。

Install

reyn mcp install --source npm:@modelcontextprotocol/server-everything --non-interactive

Direct smoke

python scripts/mcp_smoke.py everything
python scripts/mcp_smoke.py everything get-sum '{"a": 17, "b": 25}'
python scripts/mcp_smoke.py everything echo '{"message": "hello"}'

期待値: 13 ツールが列挙される; sum は "The sum of 17 and 25 is 42." を返す。

Usage from chat

echo 'mcp.everything: true' >> .reyn/approvals.yaml

# 任意: 履歴をクリーンに（= sqlite と同じ注意）
echo -n > .reyn/agents/default/history.jsonl

reyn chat
> Use the everything MCP server to compute 17 plus 25.

エージェントは mcp__call_tool({tool: "everything__get-sum", tool_args: {a: 17, b: 25}}) を呼び、結果を報告します。クリーン履歴での成功率は約 90% です。

注: プロンプトで「the everything MCP server」と明示するとルーターの曖昧性解消を助けます。汎用的な「compute 17 plus 25」では、LLM がツール呼び出しなしで算術的に答えてしまうことがあります。

公開されるツール

echo / get-sum / get-env / get-tiny-image / get-annotated-message / get-structured-content / get-resource-links / get-resource-reference / gzip-file-as-resource / toggle-simulated-logging / toggle-subscriber-updates / trigger-long-running-operation / simulate-research-query。

trigger-long-running-operation は MCP の progress コールバック配線のテストに特に便利です — 実行中に notifications/progress を発行します。

さらにサーバーを追加する

stdio トランスポートの任意の MCP サーバーについて:

reyn mcp install --source npm:<package>           # または pypi:<package>
echo "mcp.<server-name>: true" >> .reyn/approvals.yaml
reyn chat

install コマンドはローダーが読み込める設定を自動で書き込みます。認証情報が必要なサーバー: reyn mcp set-secret <name> <KEY> + YAML の env: ブロックで ${KEY} を参照 — リファレンス: reyn.yaml § MCP servers を参照してください。

トラブルシューティング

症状 考えられる原因 対処
サーバーがインストール済みなのにエージェントが「I cannot ...」と言う 履歴汚染（= 過去の拒否ターン） echo -n > .reyn/agents/<name>/history.jsonl してリトライ。上記の履歴汚染の注意を参照
MCP server <name> access denied permission が未承認 echo 'mcp.<name>: true' >> .reyn/approvals.yaml
install 後の not found エラー サーバーが uvx（Python）を使うが uv 未インストール brew install uv
YAML のサーバー設定に type: stdio が無い、または server- 接頭辞がある 古い install 経路 reyn mcp install で再インストール
MCP fetch / filesystem / memory をインストールしたのにエージェントが Reyn op を使う Reyn 内部 op（web__fetch / file__* / memory_operation__*）が自然プロンプトで勝つ scripts/mcp_smoke.py の直接呼び出しを使う; MCP サーバーはチャットルーター経由では動かない

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