Fibery MCPサーバー統合

「Fibery」MCPサーバーは何をするもの？

Fibery MCP（Model Context Protocol）サーバーは、FiberyワークスペースとMCPプロトコル対応AIアシスタントをつなぐブリッジです。自然言語コマンドを使ってFiberyのデータベースやエンティティとシームレスにやり取りできます。AIクライアントをMCP標準経由でFiberyに接続することで、ワークスペースデータのクエリ、データベースやフィールドのメタデータ取得、エンティティの作成・更新などが可能になります。この統合により、開発者やチームはナレッジ管理の自動化、構造化データの管理、Fiberyプラットフォームを活用したインテリジェントなワークフロー構築が容易になります。

プロンプト一覧

利用可能なドキュメントやリポジトリファイルには明示的な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

利用可能なドキュメントやリポジトリファイルには（MCPで定義された）明示的なリソースリストはありません。

ツール一覧

• list_databases
  Fiberyワークスペース内のすべてのデータベース一覧を取得します。

• describe_database
  特定のデータベース構造（すべてのフィールドのタイトル・名前・型を含む）を詳細に表示します。

• query_database
  Fibery APIを通じて柔軟かつ強力にFiberyデータへアクセスできます。

• create_entity
  指定したFiberyデータベース内で新規エンティティを作成します。

このMCPサーバーの利用例

• データベース探索・ドキュメント化
  開発者はFiberyワークスペース内のすべてのデータベースと構造を素早く取得でき、オンボーディングやドキュメント作成に役立てられます。

• データクエリ・レポーティング
  自然言語でFibery内のデータ検索・フィルタ・分析を行い、レポート作成やデータドリブンな意思決定を効率化します。

• 自動エンティティ作成
  AI駆動ワークフローからFiberyデータベースに新しいエンティティ（レコード）を簡単に作成し、手動作業や運用負荷を削減します。

• AIアシスタントによるワークスペース管理
  Claude DesktopなどのAIクライアントと連携し、会話形式でワークスペース内容を管理・更新することで生産性を向上します。

セットアップ方法

Windsurf

ドキュメントにWindsurf固有の手順は記載されていません。

Claude

1. 前提条件: Fiberyアカウント（APIトークン付き）、Python 3.10以上、およびuvがインストールされていることを確認してください。
2. ツールのインストール:

   uv tool install fibery-mcp-server
   

3. 設定ファイルの編集: Claude Desktopで設定 → 開発者 → 設定を編集に進みます。
4. サーバー設定を追加:

   {
     "mcpServers": {
       "fibery-mcp-server": {
         "command": "uv",
         "args": [
           "tool",
           "run",
           "fibery-mcp-server",
           "--fibery-host",
           "your-domain.fibery.io",
           "--fibery-api-token",
           "your-api-token"
         ]
       }
     }
   }
   

5. 保存してクライアントを再起動し、統合を有効化します。

APIキーの安全な管理方法:
機密性の高いキーは環境変数で管理してください。
例:

{
  "mcpServers": {
    "fibery-mcp-server": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "tool",
        "run",
        "fibery-mcp-server"
      ],
      "env": {
        "FIBERY_API_TOKEN": "your-api-token"
      },
      "inputs": {
        "fibery-host": "your-domain.fibery.io"
      }
    }
  }
}

Cursor

Cursor固有の手順は記載されていません。

Cline

Cline固有の手順は記載されていません。

このMCPをフロー内で使う方法

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、まずフローにMCPコンポーネントを追加し、AIエージェントへ接続します。

MCPコンポーネントをクリックして設定パネルを開き、system MCP configurationセクションに以下のJSON形式でMCPサーバー情報を入力します。

{
  "fibery-mcp-server": {
    "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のすべての機能にアクセスできるようになります。“fibery-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

Rootsサポート: ⛔（記載なし）
サンプリングサポート: ⛔（記載なし）

公開されているドキュメントおよび機能に基づくと、Fibery MCPサーバーはFibery向けの基本的なデータベース・エンティティ管理ツールを提供していますが、明示的なプロンプトテンプレートやリソース定義、高度なMCP機能（rootsやsamplingなど）は備えていません。コアユースケースには十分な統合ですが、MCPの全機能を網羅するものではありません。

評価: 6/10

MCPスコア