コンテキストポータル (ConPort) MCPサーバー

「コンテキストポータル」MCPサーバーは何をする？

コンテキストポータル (ConPort) は、構造化されたプロジェクトコンテキストを管理することで、IDE内のAIアシスタントや開発者ツールを強化するために設計されたメモリーバンクMCPサーバーです。プロジェクト固有のナレッジグラフとして機能し、強力なRetrieval Augmented Generation (RAG) を実現。AIは関連するプロジェクト情報へ迅速にアクセスし活用できるようになります。意思決定、タスク、進捗、アーキテクチャパターン、用語集、仕様など、重要なプロジェクトデータを構造化して保存します。これによりAIアシスタントがより正確かつコンテキスト認識型のレスポンスを提供でき、プロジェクトナレッジを簡単に検索・活用できるため、開発ワークフローが大幅に向上します。

プロンプト一覧

利用可能なリポジトリファイルやドキュメントには、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

利用可能なリポジトリファイルやドキュメントには、明示的なMCPリソースの記載はありません。

ツール一覧

利用可能なリポジトリファイルやドキュメントの server.py や他のサーバーロジックには、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

• プロジェクトナレッジ管理
  重要なプロジェクトの意思決定、用語集、仕様、アーキテクチャパターンを保存・取得し、AIアシスタントがプロジェクト固有のガイダンスやコンテキストを提供できるようにします。

• コンテキスト認識型AIコーディング支援
  IDE内のAIアシスタントが構造化されたプロジェクトメモリにアクセスできるようになり、プロジェクト履歴や用語を活用したより良いコード提案や解説が行えます。

• Retrieval Augmented Generation (RAG)
  LLM搭載アシスタントに最新かつ関連性の高いプロジェクトデータを提供し、より正確でコンテキストに富んだレスポンスを実現します。

• プロジェクト進捗管理
  完了タスク、未解決課題、進行中の作業を構造化して記録し、AIエージェントがプロジェクトの状況を要約・報告できるようにします。

セットアップ方法

Windsurf

1. 必要な前提条件をインストールします（例: Node.js、Pythonなど）。
2. Windsurfの設定ファイルを探します。
3. 以下のような設定でContext Portal MCPサーバーを追加します:

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

4. 設定を保存してWindsurfを再起動します。
5. セットアップが有効かつMCPサーバーに接続できることを確認します。

Claude

1. 必要なランタイムなどの前提条件を確認します。
2. Claudeの設定ファイルを開きます。
3. MCPサーバーの下に以下のJSONスニペットを挿入します:

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

4. 設定を保存し、Claudeを再起動します。
5. MCPサーバーが稼働しているか接続を確認します。

Cursor

1. 必要な依存関係をインストールします。
2. Cursor MCP設定ファイルを編集します。
3. Context Portal MCPサーバーを追加します:

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

4. 保存してCursor IDEを再起動します。
5. MCPサーバーが登録され利用可能であることを確認します。

Cline

1. プロジェクト要件を確認し、全ての前提条件を満たします。
2. ClineのMCPサーバー設定セクションを見つけます。
3. Context Portal MCPサーバーを登録します:

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

4. 設定を保存しClineを再起動します。
5. MCPサーバーがアクティブであることを確認します。

APIキーのセキュリティ管理:
APIキーを安全に提供するには、環境変数を使用します。設定例は以下の通りです:

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

FlowHunt内でこのMCPを使用する方法

FlowHuntでのMCP利用方法

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、AIエージェントと接続します。

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、以下のJSON形式でMCPサーバー情報を入力してください:

{
  "context-portal": {
    "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の全機能へアクセスできるようになります。“context-portal” は実際のMCPサーバー名に、URLはご自身のMCPサーバーURLに変更してください。

概要

所感

コンテキストポータルMCP（ConPort）は、概要とユースケースの明確な記載があり、セットアップ方法やAPIキー管理のガイダンスも有用です。ただし、プロンプト・ツール・リソースに関する技術ドキュメントが公開ファイル内に明示されていない点が課題です。実用性は高いですが、より詳細なサーバー仕様があればさらに評価が向上します。

MCPテーブル評価: 6/10

MCPスコア