fabric-mcp-server MCPサーバー

「fabric-mcp-server」MCPサーバーの概要

fabric-mcp-serverは、FabricパターンをClineと統合し、AI駆動のタスク実行用ツールとして公開するためのModel Context Protocol (MCP)サーバーです。ブリッジの役割を果たすことで、AIアシスタントが構造化されたFabricパターンを呼び出し可能なツールとして利用でき、開発ワークフローを強化します。この統合により、Clineなどの対応プラットフォーム上でクレーム分析や要約、知見抽出などが直接可能です。標準化されたMCPインターフェースを活用することで、これらの機能が容易に利用でき、再利用可能なパターンベースワークフローを通じてAIの複雑な情報操作能力を拡張します。

プロンプト一覧

リポジトリやドキュメント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

fabric-mcp-serverによって明示的に公開・記載されたMCPリソースはありません。

ツール一覧

fabric-mcp-serverはFabricパターンをツールとして公開します。例は以下の通りです：

• analyze_claims：提供されたコンテンツ内のクレームを分析します。
• summarize：入力データやテキストから要約を生成します。
• extract_wisdom：ドキュメントから重要な知見や洞察を抽出します。
• create_mermaid_visualization：構造化データを元にmermaid.jsダイアグラムを生成します。

注：全ツールセットは fabric/patterns ディレクトリに存在するパターンに対応します。

このMCPサーバーのユースケース

• クレーム分析：ドキュメントやデータセット内のクレームを自動的に分析・検証し、リサーチやデューデリジェンスを迅速化します。
• 要約サービス：長文記事やレポートを簡潔に要約し、開発者やエンドユーザーの情報把握を支援します。
• 知見抽出：大量データから実用的な知見や「知恵」を抽出し、ナレッジマネジメントに役立てます。
• 可視化生成：構造化データから直接mermaid図や他の可視化を作成し、ドキュメントやシステム設計を支援します。
• パターンベースタスク自動化：Fabricパターン全体を活用し、開発ワークフロー内の繰り返しや複雑なタスクを自動化します。

セットアップ方法

Windsurf

Windsurf用のセットアップ手順はリポジトリに記載されていません。

Claude

Claude用のセットアップ手順はリポジトリに記載されていません。

Cursor

Cursor用のセットアップ手順はリポジトリに記載されていません。

Cline

1. リポジトリをクローン
   fabric-mcp-serverリポジトリをローカルにクローンします。
2. 依存関係をインストール
   fabric-mcp-serverディレクトリ内でnpm installを実行します。
3. プロジェクトをビルド
   npm run buildを実行してTypeScriptコードをビルドします。
4. Cline設定ファイルを編集
   MCPサーバー設定をCline設定ファイルに追加します。
   • Windows: C:\Users\<username>\AppData\Roaming\Code\User\globalStorage\saoudrizwan.claude-dev\settings\cline_mcp_settings.json
   • macOS: ~/Library/Application Support/Code/User/globalStorage/saoudrizwan.claude-dev/settings/cline_mcp_settings.json
   • Linux: ~/.config/Code/User/globalStorage/saoudrizwan.claude-dev/settings/cline_mcp_settings.json
5. 設定例を挿入

"fabric-mcp-server": {
  "command": "node",
  "args": [
    "<path-to-fabric-mcp-server>/build/index.js"
  ],
  "env": {},
  "disabled": false,
  "autoApprove": [],
  "transportType": "stdio",
  "timeout": 60
}

<path-to-fabric-mcp-server>は実際のパスに置き換えてください。

APIキーのセキュリティ

APIキーは以下のように環境変数で安全に管理できます：

"fabric-mcp-server": {
  "command": "node",
  "args": [
    "<path-to-fabric-mcp-server>/build/index.js"
  ],
  "env": {
    "API_KEY": "${env:MY_API_KEY}"
  },
  "inputs": {
    "api_key": "${env:MY_API_KEY}"
  },
  "disabled": false,
  "autoApprove": [],
  "transportType": "stdio",
  "timeout": 60
}

フロー内でのMCPの使い方

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、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、システムMCP構成セクションで下記JSON形式でサーバー情報を挿入します：

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

設定後、AIエージェントはすべての機能・ツールにアクセスできます。“fabric-mcp-server"は任意の名称に、URLは適切に書き換えてください。

概要

公開情報によれば、fabric-mcp-serverは概要・セットアップ・ツール一覧を明確に示していますが、プロンプトやリソース、サンプリング/roots等の詳細ドキュメントは不足しています。Clineとの連携には十分ですが、より幅広いプラットフォーム対応や詳細なドキュメントが望まれます。

当社の見解

FabricパターンをAI駆動ワークフローのツールとして公開したい場合、特にCline利用時には有力な基盤となります。ただし、より成熟したMCPサーバーと比べてドキュメントや機能がやや限定的です。ライセンスやツール公開の基本要件は満たしていますが、プロンプト/リソースサンプルやサンプリング/roots対応がないため、評価は控えめとなります。

MCPスコア