原型 · 预览版：收录官方注册中心里的全部服务器，每 30 分钟同步一次。评价和账户功能将在后续阶段推出。
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Random MCP

作者：eldesh版本 2.1.0i★ 0i在云端运行
注册名称io.github.eldesh/random-mcp

安装

概览

作者提供的说明（英文原文）

Generate random values and probability distribution samples.

PopNx MCP 的三大支柱

这三项永远不会合并成一个分数：意见、测量和人气是不同的东西。

它能帮你做什么

我们还没有为它写通俗的介绍。下面是我们从注册中心读取到的事实。

安装

选择你使用的 AI 应用，然后复制设置。

安装之前

你需要

你用的是哪个应用？

在上方选择你的应用。我们会记住它，下次按钮会显示“安装到 …”。

适用于网页版、桌面版和手机版 Claude：

  1. 打开 Settings → Connectors
  2. 点击 Add custom connector
  3. 粘贴下面的地址，然后点击 Add
  4. 如果要求登录，请登录作者的服务
SettingsConnectors1+ Add2https://…3Connect4
https://random-mcp.eldesh-tools.workers.dev/mcp

在终端中运行这条命令

claude mcp add --transport http random https://random-mcp.eldesh-tools.workers.dev/mcp

在 Cursor 中打开

或者自己复制设置

粘贴到项目中的 .cursor/mcp.json，或 ~/.cursor/mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "random": {
      "url": "https://random-mcp.eldesh-tools.workers.dev/mcp"
    }
  }
}

浏览器会先询问是否打开应用，然后应用会显示设置并请你确认。密钥的值会留空，由你自己填写。

在 VS Code 中打开

或者自己复制设置

粘贴到项目中的 .vscode/mcp.json

{
  "servers": {
    "random": {
      "type": "http",
      "url": "https://random-mcp.eldesh-tools.workers.dev/mcp"
    }
  }
}

浏览器会先询问是否打开应用，然后应用会显示设置并请你确认。密钥的值会留空，由你自己填写。

ChatGPT 只能连接互联网上的服务器：

  1. 打开网页版 ChatGPT → Settings → Connectors (Apps)
  2. 点击 Create 或 Add（部分套餐需要先在 Advanced 中开启 Developer mode）
  3. 粘贴下面的地址，起个名字，然后保存
  4. 如果要求登录，请登录作者的服务
SettingsConnectors1+ Create2https://…3Connect4
https://random-mcp.eldesh-tools.workers.dev/mcp

菜单名称可能因套餐和版本不同而略有差异。

你的选择通过 Cookie 保存在这台设备上，无需账户。

这些设置是根据作者在注册中心的条目生成的。如果 README 的写法不同，请以 README 为准。

哪些应用可以使用它

依据这个服务器的连接方式和各应用自己的文档，检查于 2026年11月10日。

通过互联网连接，适用于

ClaudeChatGPTGooseLM StudioMsty StudioCherry StudioCursorVS Code + GitHub CopilotVisual StudioWindsurf (Devin Desktop)ZedKiroClineContinueJetBrains AI AssistantClaude CodeCodex CLIGemini CLIOpenCodenodecodeWarpLibreChatOpen WebUIRaycast

全部应用及其优缺点 →

它能做什么

服务器要求先登录，才会列出它的工具。

基础检查i

我们检查的是任何人都能看到的信息；我们没有阅读代码。不适用的检查项不计入总数。 · 检查于 2026年11月11日

  • ✓ 通过

    作者与仓库一致

    注册名称已通过 GitHub 账户 eldesh 验证，该账户拥有此仓库

  • ✓ 通过

    仍在维护

    代码最后更新于4天前

  • … 尚未检查

    有许可证

    我们还没有从 GitHub 读取这个仓库

  • ✓ 通过

    端点有响应

    在 300 毫秒内响应（HTTP 401）

  • ✓ 通过

    使用 OAuth 登录

    声明支持 OAuth 登录，你的 AI 应用可以带你去登录

  • … 尚未检查

    工具描述中没有隐藏指令

    尚未检查；我们会在检查端点时读取工具列表

与“其他”中的其他服务器比较i

  • 星标数多于此分类中其他 19108 个服务器的 0%
  • 发布到注册中心的时间比此分类中其他 19108 个服务器的 28% 更新
  • 基础检查结果等于或优于此分类中其他 19108 个服务器的 100%

与注册中心里这个分类中所有活跃的服务器比较。只有当发布者拥有该仓库时，星标数才计入。

常见问题

Random MCP 安全吗？

它在 4 项适用的基础检查中通过了 4 项。我们没有阅读代码。在添加密钥或令牌之前，请先看看这个服务器要求哪些权限，并使用只具备所需权限的密钥。

它需要哪些密钥或代码？

注册中心没有列出必需的密钥，不过有些服务器会在首次使用时要求你登录。

它在我的电脑上运行还是在云端？

它在作者的云端运行。通过互联网连接，无需安装，但你发送的内容会经过作者的服务器。

它还在维护吗？

GitHub 仓库最后更新于4天前，最新版本（2.1.0）于3个月前进入注册中心。

哪些应用可以使用它？

支持 MCP 的应用，例如 Claude Desktop、Claude Code、Cursor 和 VS Code。它通过 URL 连接，所以接受远程 MCP 服务器的应用也可以使用，例如开启开发者模式的 ChatGPT。

有什么可以替代它？

同一分类中有：World Monitor, Claude Flow, Tldraw

替代选择

同一分类中其他作者的服务器，按星标数排序。

如何看卡片：↓ 每周下载量i★ GitHub 星标i三大支柱：评价 · 检查 · 使用情况i更新 = 最新版本发布到注册中心的时间i

World Monitor

Real-time global intelligence on conflict, markets, energy, trade, shipping and cyber. 102 tools.

作者：koala73广泛使用★ 9万6天前更新

在云端运行✓ worldmonitor.app
安装

Claude Flow

AI orchestration with hive-mind swarms, neural networks, and 87 MCP tools for enterprise dev.

作者：ruvnet广泛使用↓ 1.4万/周★ 8.1万14个月前更新

在你的电脑上运行
安装

Tldraw

Draw and visually collaborate with your agents on tldraw's canvas.

作者：tldraw广泛使用★ 5.1万8个月前更新

在云端运行
安装

作者的 README

打开 README

按原文从作者的仓库复制。PopNx MCP 没有审查或背书其内容。HTML、图片和脚本已被移除。链接会离开本站。

random-mcp

Cloudflare Workers 上で動作する、乱数生成用の MCP（Model Context Protocol）サーバーです。Notion Agent などの MCP クライアントから、整数・浮動小数点数・重み付き選択・各種確率分布の標本を生成できます。

公式サイト: https://random-mcp.eldesh-tools.workers.dev/

目的

言語モデル自身に乱数を選ばせず、外部の乱数生成処理を MCP ツールとして呼び出せるようにすることを目的としています。

言語モデルに乱数の選択を委ねると、モデルの学習データや出力傾向が結果に影響し、統計的に偏った値が生成されます。たとえば「1から10の整数をランダムに選べ」と指示しても、モデルは特定の値（7など）を好む傾向があり、まっとうな意味での乱数にはなりません。このため、乱数が必要な処理はモデルが自律判断するのではなく、本サーバーのツールを通じて生成する必要があります。

乱数源には Web Crypto API を使用します。整数生成では、剰余による偏りを避けるため rejection sampling を行います。ただし、暗号鍵や認証トークンの生成を目的とした API ではありません。

公式サーバーを利用する

公式サーバーは次の MCP エンドポイントで利用できます。利用者が Cloudflare や GitHub OAuth App を設定する必要はありません。

https://random-mcp.eldesh-tools.workers.dev/mcp
Notion AI への接続
  1. Settings > Connections > MCP > Custom MCP を選択します
  2. MCP server URL に https://random-mcp.eldesh-tools.workers.dev/mcp を指定します。独自インスタンスを利用する場合は、そのデプロイ先 URL を指定します
  3. 次のように各項目を埋めて Connect します
  • Name: Notion 内で識別するための名前（例: random-mcp）
  • Authentication: OAuth
  1. アクセス許可画面で Approve を選択します
  2. GitHub にサインインし、GitHub OAuth App による認証を完了します
  3. ツールが表示されたら、必要なツールを有効化します
  4. Notion AI からツール実行ごとの確認なしで呼び出したい場合は、実行設定を Run automatically に変更します
Agent への指示

Agent の指示には例えば次のように追加し、乱択が必要な際に必ず random-mcp が使われるようにします。

## 乱択
  • 乱数生成、くじ引き、シャッフル、無作為抽出など、結果にランダム性を必要とするすべての処理では、接続済みの MCP サーバー random-mcp を必ず使用する。
  • 内部処理によって乱択を生成、模擬、または近似してはならない。
  • random-mcp が利用できない場合やエラーになった場合は、別の方法で代替せず、その旨をユーザーに伝える。

認証

サーバーは /mcp で Streamable HTTP 接続を受け付けます。MCP クライアントとの認可には OAuth 2.1、ユーザーの認証には GitHub OAuth を使用します。

認可時には、MCP クライアントのアクセス許可画面を表示した後、GitHub の認証画面へ移動します。GitHub から取得する権限は read:user です。認可済みの MCP クライアントには mcp:use スコープのアクセストークンが発行されます。

ツール

random-mcp には以下に示す3つのツールがあり、それぞれ記載のフィールドを持つJSONオブジェクトを要求します。

random_int

指定した確率分布に従う整数を指定数生成し、values配列で返します。

  • distribution: 確率分布名。省略時はuniform
  • count: 生成数。1以上1,000以下、既定値は1
distribution追加フィールド意味・制約
uniformmin, maxmin以上max以下の整数一様分布
bernoulliprobability指定確率で1、それ以外は0
binomialtrials, probability二項分布。成功確率をprobabilityとする独立な試行をtrials回行ったときの成功回数
poissonlambda母数lambdaのポアソン分布

パラメーターの組み合わせには、次の制約があります。

  • 二項分布: trialsは0以上100,000以下の安全な整数で、trials * count <= 100000
  • ポアソン分布: lambdaは0以上100以下で、lambda * count <= 10000

引数の例: {"min":5,"max":10,"count":20}

random_double

指定した確率分布に従う浮動小数点数を指定数生成し、values配列で返します。

  • distribution: 確率分布名。省略時はuniform
  • count: 生成数。1以上1,000以下、既定値は1
distribution追加フィールド意味・制約
uniformmin, max半開区間[min, max)の連続一様分布
normalmean, standard_deviation平均と標準偏差を指定した正規分布
lognormalmu, sigmalog(X)が平均mu、標準偏差sigmaの正規分布に従う対数正規分布
exponentialrate率rateの指数分布。rate > 0

引数の例: {"distribution":"normal","mean":0,"standard_deviation":1,"count":20}

random_choice

候補から指定数の要素を選択し、values配列で返します。

  • choices: 候補文字列の配列。1個以上1,000個以下
  • weights: 各候補の相対的な重み。省略時は等確率
  • count: 選択数。1以上1,000以下、既定値は1
  • with_replacement: 復元抽出ではtrue、非復元抽出ではfalse。既定値はtrue

weightsを指定する場合は、choicesと要素数を一致させ、少なくとも一つを正の値にします。 非復元抽出では、countを候補数以下にする必要があります。重みを指定する場合は、正の重みを持つ候補数以下にする必要もあります。

引数の例: {"choices":["A","B","C"],"weights":[1,2,1],"count":2,"with_replacement":false}

ローカル開発

必要な環境
  • Node.js 22.19.0以上
  • npm
  • GitHub アカウント

依存関係をインストールします。

npm install
ローカル用 GitHub OAuth App の作成

GitHub の Developer settings で、ローカル開発用の OAuth App を作成します。

次の値を設定します。

  • Homepage URL: http://localhost:8787
  • Authorization callback URL: http://localhost:8787/callback

作成後、Client ID と Client secret を取得します。このアプリケーションが GitHub に要求する OAuth スコープは read:user です。

環境変数

プロジェクト直下に .dev.vars を作成します。

GITHUB_CLIENT_ID=<GitHub OAuth App の Client ID>

GITHUB_CLIENT_SECRET= COOKIE_ENCRYPTION_KEY= GLAMA_MAINTAINER_EMAIL=

GLAMA_MAINTAINER_EMAIL は /.well-known/glama.json の応答内容を確認するための任意設定です。ローカルでこの確認をしない場合は省略できます。

COOKIE_ENCRYPTION_KEY は、例えば次のコマンドで生成できます。

openssl rand -hex 32

wrangler.jsonc のバインディング、互換日付、互換フラグ、または .dev.vars の変数名を変更した場合は、Workers ランタイムと環境変数の型定義を更新します。

npm run types

生成される worker-configuration.d.ts はリポジトリへコミットします。型定義が設定と一致していることは npm run typecheck で確認できます。

起動

ローカルサーバーを起動します。

npm run dev

通常、MCP エンドポイントは次の URL になります。

http://localhost:8787/mcp

ランディングページは http://localhost:8787/ で確認できます。

[!NOTE]

Wrangler が Request.cf を取得できないという警告を表示しても、最後に Ready on http://localhost:8787 と表示され、このプロジェクトが Request.cf を使用していなければ動作確認を続けられます。

MCP Inspector による動作確認

ローカルサーバーを起動した状態で MCP Inspector の Web UI を起動します。

npx --yes @modelcontextprotocol/inspector@latest

Inspector で Streamable HTTP を選択し、接続先に http://localhost:8787/mcp を指定します。接続時にブラウザで OAuth の認可フローが開始されるため、アクセスを許可して GitHub 認証を完了します。本番環境を確認する場合は、接続先をデプロイ済みの MCP URL に変更します。

接続後、Tools 画面にツールで示されているものが表示されることを確認します。

[!IMPORTANT]

2026/08/20現在の MCP Inspector では random_int, random_double による入力型に対応したWebUIフォームは導出されません。

これらのツールの動作確認をする場合は MCP Inspector の CLI などを利用してください。

独自インスタンスの構築

この章は、random-mcp の独自インスタンスを新たに Cloudflare Workers へ構築する場合の手順です。公式サーバーのデプロイには使用していません。

構築には Cloudflare アカウントと、本番環境用の GitHub OAuth App が必要です。ローカル環境と本番環境ではコールバック URL が異なるため、OAuth App は環境ごとに作成してください。

本番用 GitHub OAuth App の作成

GitHub の Developer settings で OAuth App を作成し、次の値を設定します。

  • Homepage URL: デプロイ先 Worker のオリジン
  • Authorization callback URL: デプロイ先 Worker のオリジンに /callback を加えた URL

たとえば、Worker のオリジンが https://random-mcp.example.workers.dev の場合、Authorization callback URL は https://random-mcp.example.workers.dev/callback です。

作成後、Client ID と Client secret を取得します。このアプリケーションが GitHub に要求する OAuth スコープは read:user です。

Cloudflare リソースと Worker の設定

OAuth の一時的な state を保存する Cloudflare KV namespace を作成します。次に、wrangler.jsonc で次の項目を独自インスタンス用に変更します。

  • name: Worker の名前
  • kv_namespaces の OAUTH_KV バインディングにある id: 作成した KV namespace の ID
Secret の登録

Cloudflare へログインします。

npx wrangler login

本番用 GitHub OAuth App の認証情報と Cookie 暗号化キーを Cloudflare Secret として登録します。

npx wrangler secret put GITHUB_CLIENT_ID

npx wrangler secret put GITHUB_CLIENT_SECRET npx wrangler secret put COOKIE_ENCRYPTION_KEY

COOKIE_ENCRYPTION_KEY には、ローカル開発と同様にランダムな値を使用します。.dev.vars は Cloudflare へ自動的には反映されないため、本番 Worker で使用する値は Cloudflare Secret として登録する必要があります。

デプロイ

GitHub OAuth App の Authorization callback URL がデプロイ先 Worker の /callback を指していることと、wrangler.jsonc の OAUTH_KV が利用可能な KV namespace を指していることを確認します。

デプロイします。

npm run deploy

公開 URL は通常、次の形式です。

https://random-mcp.<subdomain>.workers.dev/mcp

デプロイ後、公開された URL へ MCP クライアントまたは MCP Inspector から接続し、GitHub OAuth の認可とツールの呼び出しを確認します。

公式サーバーのリリース

公式サーバーは Cloudflare の Git 連携によってデプロイされます。release ブランチへの push を契機に自動デプロイされるため、公式環境のリリースに npm run deploy は使用しません。

保守担当者向けの手順は RELEASE.md を参照してください。

ライセンス

MIT License の下で公開しています。