What is Smithery?
高度なAIエージェントを構築する際、さまざまな外部ツールやデータソースとの連携が不可欠となります。しかし、これらの連携を管理することは、すぐに複雑化し、接続ごとにカスタムコードが必要となり、システムが分断され、保守が困難になる可能性があります。Smitheryは、エージェント指向AIに取り組む開発者向けに、このプロセスを効率化するための専用プラットフォームを提供します。私たちは、特にエージェントサービスのために、中央レジストリとホスティングソリューションを提供します。これらのサーバーは、Model Context Protocol (MCP)を使用して、言語モデルエージェントとシームレスに通信するように設計されています。私たちの目標は、これらの不可欠なサービスを見つけやすく、標準化し、簡単にデプロイできるようにすることで、エージェント指向AIの開発を加速させることです。
主な機能
🔍 エージェントサービスの発見: 集中レジストリを通じて、AIアプリケーションに最適なMCPサーバーを見つけます。プラットフォームを閲覧したり、Registry API (
GET /servers)を使用してプログラムで検索したり、セマンティック検索や特定のフィルター (例:owner:、repo:、is:deployed)を活用して、必要なサービスを特定できます。各リストには、説明、エンドポイント、使用状況のメトリクスなどの詳細が記載されています。🚀 MCPサーバーのデプロイとホスト: 独自のエージェントサービスをコミュニティと簡単に共有できます。Smitheryを使用すると、標準入出力 (STDIO) MCPサーバーをデプロイし、WebSocket接続でホストできます。これにより、ユーザーテスト用の自動プレイグラウンド生成、検索結果の可視性の向上、ローカルインストールを必要とせずにユーザーが簡単にアクセスできるなどのメリットが得られます。デプロイメントはサーバーレス環境で実行されます。
🧩 MCPとのシームレスな統合: LLMを外部ツールやデータと接続するためのオープンスタンダードであるModel Context Protocol (MCP)を活用します。SmitheryにリストされているMCPサーバーを使用することで、データソースまたはツールごとにカスタム統合コードを作成する必要がなくなります。この標準化されたアプローチにより、インテリジェントなIDE、チャットインターフェース、カスタムAIワークフローなどのエージェントの構築と保守が簡素化されます。
⚙️ 構成と接続の標準化: 一貫したインターフェースを通じて、多様なMCPサーバーと対話します。Smitheryは、サーバー作成者が提供するJSONスキーマ (
configSchema)を利用して、接続に必要な構成を定義します。WebSocket (wss://server.smithery.ai/${qualifiedName}/ws?config=${base64encode(config)})またはその他の方法で接続する場合でも、必要なパラメーターを事前に理解できます。
ユースケース
リアルタイムデータによるAIアシスタントの強化: 最新の天気情報にアクセスする必要があるAIアシスタントを開発しているとします。カスタムAPIラッパーを構築する代わりに、API (
GET /servers?q=weather)を使用してSmitheryレジストリで天気データを提供するMCPサーバーを検索します。詳細 (GET /servers/{qualifiedName})を取得し、必要な構成スキーマに注意し、提供されたWebSocket URLを介して接続し、MCPクライアントライブラリを使用してエージェントに統合します。カスタム内部ツールの共有: あなたのチームは、LLMエージェントがMCPインターフェースを介して会社のドキュメントデータベースを照会できる内部サービスを構築しました。社内の他の開発者やエージェントがアクセスできるようにするために、サーバーをSmitheryに追加し、Deployments機能を使用します。Smitheryはサーバーをホストし、安定したWebSocketエンドポイントを提供し、レジストリを通じて見つけやすくすることで、さまざまなプロジェクトでの採用を簡素化します。
マルチツールエージェントワークフローの構築: 学術論文を取得し、Webコンテンツを要約し、引用を管理する必要がある研究エージェントを構築しています。Smitheryを使用して、各タスクに特化した個別のMCPサーバー (例: arXiv検索サーバー、Webスクレイピング/要約サーバー、Zotero/参考文献サーバー) を見つけます。これらはすべてMCP標準に準拠しているため、これらの多様なツールをエージェントに統合することは、異なるAPIを処理するよりも大幅に管理しやすくなります。
結論
Smitheryは、エージェント指向AIを使用して構築する開発者にとって不可欠なハブとして機能します。MCPサーバーを発見するための中央レジストリを提供し、合理化されたデプロイメントとホスティングを提供することで、LLMエージェントが必要なツールやデータに接続するプロセスを簡素化します。Smitheryを通じてModel Context Protocolを採用するということは、定型的な統合コードに費やす時間を減らし、インテリジェントで有能なAIアプリケーションの構築に集中できることを意味します。レジストリを調べて既存のサービスを見つけたり、独自のサービスをデプロイして、成長を続けるエコシステムに貢献したりしてください。
More information on Smithery
Launched
2024-12
Pricing Model
Starting Price
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75882
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499.4K
Tech used
JSDelivr,Next.js,Vercel,Gzip,Webpack,HSTS
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Source: Similarweb (Sep 25, 2025)
Smithery was manually vetted by our editorial team and was first featured on 2025-03-28.
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