Agentset MCPサーバー

「Agentset」MCPサーバーは何をするのか？

Agentset MCP（モデルコンテキストプロトコル）サーバーは、エージェント機能付きの検索拡張生成（RAG）を促進するために設計されたオープンソースプラットフォームです。AIアシスタントが外部データソース、API、またはサービスと連携できるようにし、インテリジェントなドキュメントベースアプリケーションの開発を効率化します。Agentset MCPサーバーはAIクライアントとコンテキスト豊かなリソースの橋渡しとして機能し、動的なドキュメント取得、効率的なデータ管理、カスタムワークフローとの統合などを可能にします。これにより、開発者はAIと実世界のデータソースを活用した生産性と柔軟性の高い堅牢なコンテキスト認識ソリューションを構築できます。

プロンプト一覧

利用可能なドキュメントやリポジトリファイルには明示的なプロンプトテンプレートは記載されていません。

リソース一覧

利用可能なドキュメントやリポジトリファイルに特定のリソース（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やリポジトリファイル（例：server.pyが存在しない、READMEにツールリストがないなど）には明示的なツールは記載されていません。

このMCPサーバーのユースケース

• 検索拡張生成（RAG）: AI生成応答とドキュメントや外部ソースから取得したコンテキストを組み合わせ、高精度かつ関連性の高いAI出力を実現するアプリケーションを迅速に構築できます。
• ドキュメントベースアプリ開発: 大規模なドキュメントセットへのアクセス、管理、推論が可能なインテリジェントアプリの作成を効率化します。
• APIおよびデータソース統合: AIクライアントとAPIやデータベースの橋渡し役となり、多様なデータへのシームレスなアクセスを通じて、よりリッチでダイナミックなAI対話を実現します。
• カスタムワークフロー自動化: 組織固有のリソースやプロセスとAI駆動の自動化を統合し、開発者のワークフローを強化します。
• 安全なコンテキスト共有: APIキーやネームスペースIDなどの認証情報やコンテキスト情報を、環境変数によって安全に取り扱えます。

セットアップ方法

Windsurf

1. Node.jsがインストールされていることを確認します。

2. AgentsetのAPIキーとネームスペースIDを取得します。

3. Windsurfの設定ファイルを探します。

4. Agentset MCPサーバーの設定を追加します：

   {
     "mcpServers": {
       "agentset": {
         "command": "npx",
         "args": ["-y", "@agentset/mcp@latest"],
         "env": {
           "AGENTSET_API_KEY": "your-agentset-api-key",
           "AGENTSET_NAMESPACE_ID": "your-namespace-id"
         }
       }
     }
   }
   

5. 設定を保存し、Windsurfを再起動します。

6. WindsurfのインターフェースでMCPサーバー接続を確認します。

Claude

1. Node.jsがインストールされていることを確認します。

2. AgentsetのAPIキーとネームスペースIDを取得します。

3. Claudeの設定ファイルを探します。

4. 以下のJSON設定を追加します：

   {
     "mcpServers": {
       "agentset": {
         "command": "npx",
         "args": ["-y", "@agentset/mcp@latest"],
         "env": {
           "AGENTSET_API_KEY": "agentset_xxx",
           "AGENTSET_NAMESPACE_ID": "ns_xxx"
         }
       }
     }
   }
   

5. 設定を保存し、Claudeを再起動します。

6. Claudeの管理ツールでMCPサーバーが稼働していることを確認します。

Cursor

1. Node.jsが未インストールの場合はインストールします。

2. AgentsetのAPIキーとネームスペースIDを取得します。

3. Cursorの設定ファイルを編集します。

4. mcpServersセクションに以下のスニペットを挿入します：

   {
     "mcpServers": {
       "agentset": {
         "command": "npx",
         "args": ["-y", "@agentset/mcp@latest"],
         "env": {
           "AGENTSET_API_KEY": "your-agentset-api-key",
           "AGENTSET_NAMESPACE_ID": "your-namespace-id"
         }
       }
     }
   }
   

5. 変更を保存し、Cursorを再起動します。

6. 接続が有効かどうかテストします。

Cline

1. Node.jsが利用可能なことを確認します。

2. AgentsetのAPIキーとネームスペースIDを安全に管理します。

3. Clineの設定ファイルを開きます。

4. 以下のようにAgentset MCPサーバーを追加します：

   {
     "mcpServers": {
       "agentset": {
         "command": "npx",
         "args": ["-y", "@agentset/mcp@latest"],
         "env": {
           "AGENTSET_API_KEY": "your-agentset-api-key",
           "AGENTSET_NAMESPACE_ID": "your-namespace-id"
         }
       }
     }
   }
   

5. 設定を保存しClineを再起動します。

6. Clineのシステムパネルで接続状況を確認します。

APIキーのセキュリティに関する注意:
AGENTSET_API_KEYやAGENTSET_NAMESPACE_IDなどの機密情報は常に環境変数で管理してください。
例：

"env": {
  "AGENTSET_API_KEY": "your-agentset-api-key",
  "AGENTSET_NAMESPACE_ID": "your-namespace-id"
}

フロー内でこのMCPを利用する方法

FlowHuntでのMCP利用

FlowHuntワークフローにMCPサーバーを統合するには、まずフローにMCPコンポーネントを追加し、それを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、システムMCP設定セクションにこのJSONフォーマットで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エージェントはこのMCPをツールとして利用でき、すべての機能や能力にアクセス可能となります。“MCP-name"はご自身のMCPサーバー名（例：“github-mcp”、“weather-api"など）に、URLもご自身のMCPサーバーURLに変更してください。

概要

所感

Agentset MCPサーバーのリポジトリは概要・セットアップ・セキュリティ手順が明確ですが、プロンプトやリソース、ツールの詳細ドキュメントは不足しています。アプリセットアップには十分ですが、機能や利用法の透明性には限界があります。

MCPスコア

これら2つのテーブルに基づき、Agentset MCPサーバーは現在4/10のMCP準備スコアとなります。基礎的なセットアップや土台は良好ですが、ドキュメントや明示的な機能公開（プロンプト・ツール・リソース）が不十分なため、完全なMCP活用や評価には至っていません。