はじめに · picomcp

picomcp は、Model Context Protocol サーバーを作るための TypeScript フレームワークです。MCP サーバーは AI アプリケーション（Claude、Cursor、VS Code、あなた自身のエージェント）に、呼び出せるツール、読み取れるリソース、ユーザーに提示できるプロンプトを提供します。

import { pico } from "picomcp";
import { z } from "zod";

pico({ name: "weather" })
  .tool("forecast", {
    description: "Get the forecast for a city.",
    input: z.object({ city: z.string() }),
    run: ({ city }) => getForecast(city),
  })
  .serve();

これだけで完全なサーバーです。node server.ts で起動し、任意の MCP クライアントに接続できます。

picomcp を選ぶ理由#

小さい。 gzip で約 4 kB、依存関係ゼロ。ライブラリ全体を頭に入れられ、1 回のコードレビューで読み切れます。
スキーマから型を生成。 Zod、Valibot、ArkType のスキーマを渡すだけ。ハンドラーは型付きの引数を受け取り、クライアントは JSON Schema を受け取り、不正な呼び出しには読みやすいエラーが返ります。
どこでも動く。 Node 22+、Bun、Deno、Cloudflare Workers、そして fetch を持つあらゆるランタイム。コアは Node の組み込みモジュールを使いません。
2 つのトランスポートに 1 つのサーバー。 デスクトップクライアントには stdio、リモートサーバーには Streamable HTTP。オプション 1 つで切り替えられます。
クライアントなしでテスト可能。 server.call("forecast", { city: "Lyon" }) でツールをプロセス内で実行でき、型も完全に効きます。
公式 SDK で検証済み。 テストスイートは @modelcontextprotocol/sdk を使い、両方のトランスポートで picomcp を動かしています。

picomcp ではないもの#

picomcp が実装するのは MCP のサーバー側だけです。クライアント、エージェントループ、LLM SDK は含みません。ほとんどのサーバーに必要な、プロトコルのうちステートレスなリクエスト/レスポンスの部分に注力しています。sampling や elicitation のようにサーバーから開始する機能はまだサポートしていません。正確な一覧はプロトコル対応状況を参照してください。

次のステップ#

クイックスタート：5 分でサーバーを作って接続する。
ツール：ツールにできることのすべて。
AI エージェント向け：URL 1 つでコーディングエージェントにドキュメントを渡す。