Cronlytic MCPサーバー

「Cronlytic」MCPサーバーとは何をするものですか？

Cronlytic MCPサーバーは、Cronlytic APIと連携するために設計された包括的なModel Context Protocol (MCP) サーバーです。AIエージェントやLLM搭載アプリケーションがサーバーレスクーロンジョブインフラとシームレスにやり取りできるようにします。このサーバーは、クーロンジョブの作成・取得・更新・削除（CRUD操作）だけでなく、一時停止や再開、実行監視などの高度なタスクも実行できます。また、ログアクセスやパフォーマンスメトリクスの取得にも対応しており、オブザーバビリティと自動化を強化します。これらの機能を標準化されたMCPインターフェースで提供することで、Cronlytic MCPサーバーは開発者のワークフロー自動化を効率化し、AI開発環境内から自然言語やプログラムによるリクエストでCronlyticリソースに直接アクセスできるようにします。

プロンプト一覧

• 18種類の包括的なプロンプトがあり、ガイド付きアシスタンスやワークフロー標準化に役立ちます（具体的なテンプレートはリポジトリには記載されていません）。

リソース一覧

• 動的ジョブリソース：LLMがクーロンジョブの定義やメタデータにアクセス・管理可能
• クーロンテンプレート：再利用可能なスケジューリングテンプレートでジョブ設定を迅速化
• 実行ログ：ジョブ実行時のログを公開し、デバッグや監視を支援
• パフォーマンスメトリクス：ジョブのパフォーマンスやシステムヘルスデータを分析用に提供

ツール一覧

• ヘルスチェック：サーバーやAPIの接続確認
• ジョブ作成：新規クーロンジョブ登録
• ジョブ取得：ジョブ詳細の取得
• ジョブ更新：既存クーロンジョブのパラメータ変更
• ジョブ削除：クーロンジョブの削除
• ジョブ一時停止：ジョブ実行の一時停止
• ジョブ再開：一時停止したジョブの再実行
• ジョブ一覧：アカウント内すべてのジョブの列挙
• ログ取得：特定ジョブの実行ログ取得

このMCPサーバーのユースケース

• クーロンジョブ自動管理：開発者はLLM搭載ツールから直接サーバーレスクーロンジョブの作成・変更・削除ができ、ダッシュボード操作を減らせます。
• 監視・トラブルシュート：LLMが実行ログやパフォーマンスメトリクスを取得し、迅速なデバッグやシステムヘルスチェックを実現します。
• ジョブの一括操作：AIエージェントが複数ジョブの一覧・一時停止・再開をプログラム的に実行し、保守や運用を効率化します。
• テンプレート駆動スケジューリング：クーロンテンプレートを再利用可能リソースとして活用し、オンボーディングやチーム間の一貫性を加速します。
• セキュリティ・監査自動化：自動化フローと連携することで、定期的なジョブ設定の監査や異常検知が可能です。

セットアップ方法

Windsurf

1. Python 3.8以上がインストールされ、Cronlytic MCPサーバーが稼働していることを確認します。
2. Windsurfの設定ファイル（例: ~/.windsurf/config.json）を開きます。
3. Cronlytic MCPサーバーを追加します:

   {
     "mcpServers": {
       "cronlytic": {
         "command": "python",
         "args": ["-m", "cronlytic_mcp_server"]
       }
     }
   }
   

4. 保存してWindsurfを再起動します。
5. サーバーがアクセス可能か確認します。

Claude

1. Python 3.8以上がインストールされ、Cronlytic MCPサーバーが動作していることを確認します。
2. Claudeの統合設定ファイル（例: ~/.claude/config.json）を開きます。
3. 以下を挿入します:

   {
     "mcpServers": {
       "cronlytic": {
         "command": "python",
         "args": ["-m", "cronlytic_mcp_server"]
       }
     }
   }
   

4. 保存してClaudeを再起動します。
5. ヘルスチェックプロンプトを実行して統合を確認します。

Cursor

1. Python 3.8+とCronlytic MCPサーバーの利用可能性を確認します。
2. Cursorの設定（例: ~/.cursor/config.json）を編集します。
3. 追加:

   {
     "mcpServers": {
       "cronlytic": {
         "command": "python",
         "args": ["-m", "cronlytic_mcp_server"]
       }
     }
   }
   

4. 保存してCursorを再起動します。
5. シンプルなジョブリストプロンプトでテストします。

Cline

1. Python 3.8+とCronlytic MCPサーバーのセットアップを検証します。
2. Clineの設定（例: ~/.cline/config.json）を探します。
3. 挿入:

   {
     "mcpServers": {
       "cronlytic": {
         "command": "python",
         "args": ["-m", "cronlytic_mcp_server"]
       }
     }
   }
   

4. 保存してClineを再起動します。
5. ジョブステータスチェックを実行して検証します。

環境変数によるAPIキーの安全な管理 APIキーやユーザーIDを安全に保存する方法:

{
  "env": {
    "CRONLYTIC_API_KEY": "your_api_key_here",
    "CRONLYTIC_USER_ID": "your_user_id_here"
  },
  "inputs": {
    "base_url": "https://api.cronlytic.com/prog"
  }
}

または、リポジトリ記載の設定ファイル方式をご利用ください。

FlowHuntフローでこのMCPを利用する方法

FlowHuntでMCPを使う

FlowHuntワークフローにMCPサーバーを統合するには、最初にMCPコンポーネントをフローに追加し、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、「システムMCP設定」セクションに下記JSON形式でMCPサーバー情報を入力します。

{
  "cronlytic": {
    "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、全機能にアクセス可能となります。“cronlytic"やURLはご自身のMCPサーバー名・アドレスに置き換えてください。

概要

所感

Cronlytic MCPサーバーはドキュメントが充実しており、サーバーレスクーロンジョブ管理のために本番環境でも使用可能な完成度です。明示的なサンプリングやrootsサポート以外は主要なMCP機能をカバー。プロンプト・ツールのカバレッジも高いですが、オープンソースコミュニティでの認知・参加は少なめです。

MCPスコア

評価:
上記テーブルより、このMCPサーバーは「本番対応・機能豊富・ドキュメント充実だが、サンプリング/roots情報やOSSトラクション、明示的なライセンスが不足」として7/10と評価します。