Eunomia MCPサーバー

「Eunomia」MCPサーバーは何をする？

Eunomia MCPサーバーは、Eunomiaフレームワークの拡張機能であり、EunomiaインストゥルメントとModel Context Protocol（MCP）サーバーを接続します。主な目的は、LLM（大規模言語モデル）ベースのアプリケーションで扱うテキストストリーム全体にわたり、個人情報（PII）検出やユーザーアクセス制御などのデータガバナンスポリシーをオーケストレーションすることです。MCPエコシステムとの統合により、Eunomia MCPサーバーは、LLMやその他のテキストベースワークフロー上でデータポリシーを施行でき、MCP標準を通じて複数サーバー間の連携もオーケストレーションします。これにより、AI駆動環境でのデータフロー管理が容易になり、堅牢なセキュリティとコンプライアンスレイヤーが追加されます。

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このMCPサーバーのユースケース

• LLMパイプラインでのデータガバナンス
  Eunomia MCPサーバーは、LLMベースのテキストパイプラインでPII検出やマスキングなどのデータガバナンスポリシーを施行できます。

• マルチサーバーオーケストレーション
  開発者は複数の外部MCPサーバーをオーケストレーションし、分散システム全体でポリシー施行を調整できます。

• 外部ツールとの連携
  サーバーは他のMCPベースサービス（例：web-browser-mcp-server）と連携し、データガバナンスや処理機能を拡張できます。

• ポリシー施行の自動化
  PiiInstrumentなどのインストゥルメントを定義することで、組織は機密情報を常にポリシー通りに処理できます。

セットアップ方法

Windsurf

1. Node.jsとuvがインストールされていることを確認します。
2. Eunomia MCPサーバーのリポジトリをクローンします：
   git clone https://github.com/whataboutyou-ai/eunomia-mcp-server.git
3. Windsurfの設定ファイルにMCPサーバーを追加します。
4. 設定ファイルに以下のJSONを追加してください:

   {
     "mcpServers": {
       "eunomia-mcp-server": {
         "command": "uv",
         "args": ["tool", "run", "orchestra_server"],
         "env": {
           "REQUEST_TIMEOUT": "30"
         }
       }
     }
   }
   

5. 設定を保存し、Windsurfを再起動します。

Claude

1. 必要なもの（Node.js、uv）をインストールします。
2. リポジトリをクローンします。
3. Claudeの設定に以下を追加します:

   {
     "mcpServers": {
       "eunomia-mcp-server": {
         "command": "uv",
         "args": ["tool", "run", "orchestra_server"],
         "env": {
           "REQUEST_TIMEOUT": "30"
         }
       }
     }
   }
   

4. 保存してClaudeを再起動します。
5. テストクエリで動作を確認します。

Cursor

1. 最新のCursorバージョンと依存関係がインストールされていることを確認します。
2. 設定ファイルにEunomia MCPサーバーを追加します:

   {
     "mcpServers": {
       "eunomia-mcp-server": {
         "command": "uv",
         "args": ["tool", "run", "orchestra_server"],
         "env": {
           "REQUEST_TIMEOUT": "30"
         }
       }
     }
   }
   

3. 保存・再起動し、Cursorでテストします。

Cline

1. Node.jsとuvがなければインストールします。
2. Eunomia MCPサーバーのリポジトリをクローンします。
3. Clineの設定ファイルを以下のように更新します:

   {
     "mcpServers": {
       "eunomia-mcp-server": {
         "command": "uv",
         "args": ["tool", "run", "orchestra_server"],
         "env": {
           "REQUEST_TIMEOUT": "30"
         }
       }
     }
   }
   

4. 設定を保存してClineサーバーを再起動します。
5. サンプルMCPコマンドで連携を確認します。

APIキーの安全な管理方法:
設定で環境変数を利用してください:

{
  "mcpServers": {
    "eunomia-mcp-server": {
      "command": "uv",
      "args": ["tool", "run", "orchestra_server"],
      "env": {
        "API_KEY": "${EUNOMIA_API_KEY}",
        "REQUEST_TIMEOUT": "30"
      }
    }
  }
}

${EUNOMIA_API_KEY}にはご自身の環境変数を設定してください。

このMCPをフロー内で使うには

FlowHuntでMCPを利用する

FlowHuntワークフローにMCPサーバーを組み込むには、まずMCPコンポーネントをフローに追加し、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。[system MCP configuration]セクションに、下記のJSON形式でMCPサーバー情報を入力してください:

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

設定後、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・能力にアクセスできます。
“eunomia-mcp-server"は実際のMCPサーバー名に、URLはご自身のMCPサーバーURLに置き換えてください。

概要

2つの表から、このMCPはLLMアプリケーション向けの基本的かつ重要なデータガバナンスオーケストレーションレイヤーを提供しますが、プロンプト・リソース・ツールに関する詳細なドキュメントは不足しています。非推奨通知および機能面の限定性もあり、本番運用での評価は中程度です。

MCPスコア