Phoenix MCPサーバー

「Phoenix」MCPサーバーは何をするのですか？

Phoenix MCP（Model Context Protocol）サーバーは、AIアシスタントを外部データソースやサービスに接続し、高度な開発ワークフローを可能にするために設計されています。MCP標準を活用することで、PhoenixはAIモデルとAPI、データベース、ファイルシステムなどの外部リソースの橋渡しを行います。この統合により、AIアシスタントはデータベースのクエリ実行、ファイル管理、APIとの連携などのタスクを実行でき、AI中心のアプリケーションにおける開発・デバッグ・運用プロセスを効率化します。Phoenix MCPサーバーのモジュール設計により、開発者はリソースやツールをLLM対応ワークフローに簡単に公開でき、多様なエンジニアリング業務における自動化と柔軟性を高めます。

プロンプト一覧

提供されたファイルやドキュメントにはプロンプトテンプレートが見つかりませんでした。

リソース一覧

提供されたファイルやドキュメントにはリソースが見つかりませんでした。

ツール一覧

このMCPサーバーのserver.pyまたは同等のエントリーポイントにはツールが特定されませんでした。

このMCPサーバーのユースケース

提供されたファイルやドキュメントには特定のユースケースの記載や参照はありませんでした。

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. Windsurfの設定ファイルを開きます。
3. mcpServers設定セクションにPhoenix MCPサーバーを追加します。
4. 変更を保存してWindsurfを再起動します。
5. MCPサーバーが稼働し、アクセス可能であることを確認します。

JSON例:

"mcpServers": {
  "phoenix-mcp": {
    "command": "npx",
    "args": ["@phoenix/mcp-server@latest"]
  }
}

Claude

1. Node.jsがまだインストールされていない場合はインストールします。
2. Claudeの設定ファイルを探します。
3. mcpServersセクションの下にPhoenix MCPサーバーの設定を追加します。
4. 保存してClaudeを再起動します。
5. MCPサーバーの接続性を確認します。

JSON例:

"mcpServers": {
  "phoenix-mcp": {
    "command": "npx",
    "args": ["@phoenix/mcp-server@latest"]
  }
}

Cursor

1. Node.jsがインストールされていることを確認します。
2. Cursorの設定ファイルを編集します。
3. mcpServersエントリーにPhoenix MCPサーバーを追加します。
4. 変更を保存してCursorを再起動します。
5. MCPエンドポイントの利用可能性をテストします。

JSON例:

"mcpServers": {
  "phoenix-mcp": {
    "command": "npx",
    "args": ["@phoenix/mcp-server@latest"]
  }
}

Cline

1. Node.jsがまだインストールされていない場合はインストールします。
2. Clineの設定ファイルを探します。
3. mcpServersの下にPhoenix MCPサーバーを追加します。
4. 保存してClineを再起動します。
5. MCPサーバーが正常に稼働していることを確認します。

JSON例:

"mcpServers": {
  "phoenix-mcp": {
    "command": "npx",
    "args": ["@phoenix/mcp-server@latest"]
  }
}

APIキーの安全な管理方法: 機密性の高いAPIキーや認証情報は環境変数を使って保存し、次のように設定ファイルで参照してください。

環境変数利用のJSON例:

"mcpServers": {
  "phoenix-mcp": {
    "command": "npx",
    "args": ["@phoenix/mcp-server@latest"],
    "env": {
      "API_KEY": "${API_KEY}"
    },
    "inputs": {
      "apiKey": "${API_KEY}"
    }
  }
}

FlowHuntフロー内でこのMCPを利用する方法

FlowHuntでMCPを統合するには

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設定セクションにて、次のJSONフォーマットでMCPサーバーの詳細を入力してください。

{
  "phoenix-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

設定が終わると、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できます。"phoenix-mcp"は実際のMCPサーバー名に、URL部分はご自身のMCPサーバーアドレスに変更してください。

概要

現在入手できる情報によると、「phoenix-mcp」リポジトリにはプロンプトテンプレート、リソース、ツール、ユースケースに関するドキュメントがありません。セットアップ手順は汎用的で、サンプリングやrootsサポートの証拠もありません。MCP機能としては初期段階または未ドキュメントの状態と思われます。

MCPスコア

ドキュメントの充実度やMCP機能から総合的に判断して、Phoenix MCPサーバーの評価は2/10です。