1Panel MCPサーバー統合

「1Panel」MCPサーバーは何をしますか？

1Panel MCPサーバーは、1Panelとの統合用に設計されたModel Context Protocol (MCP)サーバーの実装です。これはAIアシスタントと1Panelプラットフォームを結ぶ橋渡し役となり、AIエージェントが1PanelのAPIやデータソースとプログラム的に連携できることで、開発ワークフローを強化します。このサーバーを導入することで、開発者はAIパワードツールを使い、1Panel環境内の一般的な管理・運用作業（システム状態の取得、ファイル管理、コントロールコマンドの実行など）を自動化・効率化できます。サーバーは複数のトランスポート方式（stdioとsse）に対応し、さまざまな環境で柔軟に統合でき、APIトークンやホストアドレスによる安全な設定が可能です。

プロンプト一覧

利用可能なドキュメントまたはコードにプロンプトテンプレートの記載はありません。

リソース一覧

利用可能なドキュメントまたはコードに明示的なMCPリソースの記載はありません。

ツール一覧

利用可能なドキュメントまたはコード（例: このGoベースプロジェクトにはserver.py等は存在しません）に特定のツールの記載はありません。

このMCPサーバーのユースケース

• 1Panel自動化: AIアシスタントと連携し、サービス再起動やユーザー管理、状態確認などの1Panel管理作業を標準化されたAIコマンドで自動化。
• リモート操作: AI駆動のスクリプトやワークフローがリモートで1Panelサーバーとやり取りでき、DevOpsやシステム管理の能力を拡張。
• SSE/ストリーミングAI統合: SSEトランスポートモードを利用し、1PanelとAIエージェント間でリアルタイムなやり取りやライブ監視・即応を実現。
• 安全なプログラム的アクセス: アクセストークンと環境変数ベースの設定により、AIエージェントに必要最小限の1Panel部分のみを安全に公開し、運用の安全性を維持。

セットアップ方法

Windsurf

1. 1Panel MCPサーバーのバイナリまたはDockerイメージを用意します。

2. 1PanelのアクセストークンとホストURLを取得します。

3. Windsurfの設定ファイルを編集します。

4. mcpServersの下に次のJSONスニペットを追加します：

   {
     "mcpServers": {
       "mcp-1panel": {
         "command": "mcp-1panel",
         "env": {
           "PANEL_ACCESS_TOKEN": "<your 1Panel access token>",
           "PANEL_HOST": "such as http://localhost:8080"
         }
       }
     }
   }
   

5. 保存してWindsurfを再起動し、サーバー接続を確認します。

Docker例

{
  "mcpServers": {
    "mcp-1panel": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "-e",
        "PANEL_HOST",
        "-e",
        "PANEL_ACCESS_TOKEN",
        "1panel/1panel-mcp-server"
      ],
      "env": {
        "PANEL_HOST": "such as http://localhost:8080",
        "PANEL_ACCESS_TOKEN": "<your 1Panel access token>"
      }
    }
  }
}

Claude

1. 1Panel MCPサーバーをダウンロードまたはビルドします。
2. 1PanelのAPIトークンとホスト情報を取得します。
3. Claudeの設定ファイルを開きます。
4. Windsurfと同じ設定をmcpServersの下に挿入します。
5. 保存してClaudeを再起動します。

Cursor

1. 1Panel MCPサーバーがインストールされていることを確認します。

2. アクセストークンとホストURLを取得します。

3. Cursorの設定ファイルを編集します。

4. 以下を追加します：

   {
     "mcpServers": {
       "mcp-1panel": {
         "command": "mcp-1panel",
         "env": {
           "PANEL_ACCESS_TOKEN": "<your 1Panel access token>",
           "PANEL_HOST": "such as http://localhost:8080"
         }
       }
     }
   }
   

5. 変更を保存し、Cursorを再起動します。

SSEモード例

SSEモードを使用する場合は、次のようにサーバーを起動します：

mcp-1panel -host http://localhost:8080 -token <your 1Panel access token> -transport sse -addr http://localhost:8000

mcpServersに追加：

{
  "mcpServers": {
    "mcp-1panel": {
      "url": "http://localhost:8000/sse"
    }
  }
}

Cline

1. 1Panel MCPサーバーをインストールします。
2. PANEL_ACCESS_TOKENとPANEL_HOSTを設定します。
3. Clineの設定ファイルを編集し、上記と同じJSONを挿入します。
4. 保存してClineを再起動します。

APIキーの安全な管理

APIキーや機密情報は環境変数に保存してください。設定例：

{
  "mcpServers": {
    "mcp-1panel": {
      "command": "mcp-1panel",
      "env": {
        "PANEL_ACCESS_TOKEN": "${PANEL_ACCESS_TOKEN}",
        "PANEL_HOST": "${PANEL_HOST}"
      }
    }
  }
}

${PANEL_ACCESS_TOKEN}と${PANEL_HOST}はご自身の環境変数名に置き換えてください。

フロー内でこのMCPを使う方法

FlowHuntでのMCP利用

MCPサーバーをFlowHuntワークフローに統合するには、まずフローにMCPコンポーネントを追加し、AIエージェントに接続します：

MCPコンポーネントをクリックして設定パネルを開きます。システムMCP設定セクションで、以下のJSON形式でMCPサーバー情報を入力します：

{
  "MCP-name": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

設定が完了すると、AIエージェントがこのMCPをツールとして利用し、そのすべての機能にアクセスできます。“MCP-name"は"mcp-1panel"に、URLはご自身のMCPサーバーURLに変更してください。

概要

総評

1Panel MCPサーバーは明瞭なインストール・統合手順があり、スターやフォーク数も多く積極的にメンテナンスされています。一方で、ドキュメントにツールやプロンプト、リソースの詳細説明が不足しているため、複雑なAIワークフロー用途には即利用性が限定されます。以上を踏まえ、このMCP実装の完成度・開発者フレンドリー度は5/10と評価します。

MCPスコア