公開手順 — Web Security MCP

公開名は yuanjumay/web-security-mcp、表示名は Web Security MCP、バージョンは 0.6.0 です。Advancedは付けていません。独自開発のPython診断処理を、LM Studio Hub配布用のプラグイン形式で包んでいます。

公開するフォルダ

この文書と同じフォルダです。manifest.json、package.json、package-lock.json、src、scripts、python、README、MITライセンスが揃っています。

ZIPは持ち運び用です。Hubへは、ZIP自体ではなく展開したフォルダからLM Studio CLIで公開します。

アップロード

このフォルダでPowerShellを開き、次を実行してください。

powershell -NoProfile -ExecutionPolicy Bypass -File .\publish.ps1

スクリプトはログイン中のアカウントがyuanjumayであることとmanifestを確認してから、lms push --write-revisionを実行します。CLIの確認画面で内容を確認して公開してください。未ログインなら、先にlms loginを実行します。

公開せずアカウントとmanifestだけを確認する場合は、同じコマンドの末尾に-CheckOnlyを付けてください。Windows PowerShell 5.1でLM Studioの起動案内が標準エラーへ出る場合も、終了コードとログイン名で成否を確認します。

手動で行う場合は、このフォルダで次を実行します。

準備段階ではHubへ公開していません。公開後は、CLIが返すリビジョンとページを確認してください。

インストールする人への説明

LM Studio Hubからインストールするプラグインです。従来のPython MCPのmcp.json登録とは導入形式が異なります。
Python 3.10以上が別途必要です。Windows/Python 3.12で検証しています。
初回の依存インストール時、ユーザー領域に専用Python環境を作ります。Python本体は自動ダウンロードしません。
自動準備が行われなかった場合は、プラグインフォルダでnpm run setupを実行します。
既存の依存導入済みPythonを使う場合は、プラグイン設定のPython executableにその実行ファイルの絶対パスを指定できます。
保存先が空欄ならチャット作業フォルダ内のweb-security-reportsへ完全JSONを保存します。必要なら設定で絶対パスを指定します。
MODEL_PROMPT.mdの統合版は変更していません。これまでのv0.6.0用プロンプトをそのまま使えます。
既存のmcp/web-securityと本プラグインは、どちらか一方を有効にします。

確認済み事項

TypeScriptの型チェック・ビルド、ラッパー・公開スクリプト7テスト、Python診断77テスト、専用Python環境の準備、LM Studio CLIでのローカルインストールを確認しています。新しいHubプラグイン経由でのモデルによるレポート生成は、公開前に実際のチャットで確認できます。元の診断処理はv0.6.0と同じです。

生成されるnode_modules、dist、.lmstudio、仮想環境、実レポート、ログ、認証情報は公開用ZIPに含めていません。依存の参照先は公開npmレジストリです。