Firebase MCPサーバー

Firebase MCPサーバー

Firebase MCPサーバーでAIエージェントをFirebaseバックエンドに接続。FlowHuntのインテリジェントなワークフロービルダーから、データベース・ファイル・ユーザー管理を自動化できます。

「Firebase」MCPサーバーは何をするものですか?

Firebase MCPは、AIアシスタントがFirebaseサービスと直接連携できるModel Context Protocol(MCP)サーバーです。これにより、開発者はAIによるワークフロー自動化とバックエンド連携をシームレスに実現できます。FirebaseのFirestore(ドキュメントDB)、Storage(ファイル管理・アップロード)、Authentication(ユーザー管理・認証)をMCPツールとして公開し、AIアシスタントがデータベースクエリやファイル操作、ユーザー認証などのタスクを実行できます。この統合により、AIエージェントがFirebaseリソースをプログラム的に操作し、繰り返し作業の自動化やインテリジェントなアプリサポートを開発環境から離れることなく実現できます。

プロンプト一覧

公開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は記載されていません。

リソース一覧

公開ドキュメントやリポジトリファイルには明示的なMCPリソースプリミティブは記載されていません。

ツール一覧

  • Firestore: Firestoreコレクションの読み書きなど、ドキュメントDB操作が可能です。
  • Storage: Firebase Storageへのアップロードなど、ファイル管理機能を提供します。
  • Authentication: Firebase Authenticationによるユーザー管理・認証処理が行えます。

このMCPサーバーのユースケース

  • データベース管理: AIエージェントでFirestoreのクエリ・更新・削除を自動化し、バックエンド作業の効率化が可能です。
  • ファイル管理: Firebase Storageへのファイルのアップロード・ダウンロードをAIアシスタントが担い、メディアやドキュメントのワークフローを効率化します。
  • ユーザー管理: ユーザー認証、登録、認証確認などをFirebase Authentication経由で自動化。管理業務の負担を軽減します。
  • CI/CD自動化: 開発パイプラインでテストDBやユーザーデータを自動管理する用途にも活用できます。
  • コンテキスト対応AIアシスタント: Firebaseデータへリアルタイムアクセスし、アプリサポートやトラブルシューティングに役立つAIエージェントを実現します。

セットアップ方法

Windsurf

  1. Node.jsをインストールし、Firebaseプロジェクト(サービスアカウント認証情報付き)を用意します。
  2. Windsurf MCPの設定ファイルを見つけます。
  3. 以下のようにFirebase MCPサーバーを設定に追加します:
    {
      "mcpServers": {
        "firebase-mcp": {
          "command": "npx",
          "args": ["@gannonh/firebase-mcp@latest"]
        }
      }
    }
    
  4. ファイルを保存しWindsurfを再起動します。
  5. MCPサーバーリストにFirebase MCPが接続されているか確認します。

Claude

  1. 前提: Node.jsとFirebaseプロジェクトの認証情報を用意します。
  2. ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json を開きます。
  3. Firebase MCPサーバーを追加します:
    {
      "mcpServers": {
        "firebase-mcp": {
          "command": "npx",
          "args": ["@gannonh/firebase-mcp@latest"]
        }
      }
    }
    
  4. 保存してClaude Desktopを再起動します。
  5. ClaudeのインターフェースでFirebase MCPが稼働中か確認します。

Cursor

  1. Node.jsとFirebase認証情報を用意します。
  2. Cursor MCPの設定ファイルを探します。
  3. Firebase MCPサーバーの設定を追加します:
    {
      "mcpServers": {
        "firebase-mcp": {
          "command": "npx",
          "args": ["@gannonh/firebase-mcp@latest"]
        }
      }
    }
    
  4. 保存してCursorを再起動します。
  5. CursorでMCPサーバーの一覧を表示し、接続を確認します。

Cline

  1. Node.jsとFirebase認証情報を用意します。
  2. Clineの設定ファイルを開きます。
  3. Firebase MCPの設定を挿入します:
    {
      "mcpServers": {
        "firebase-mcp": {
          "command": "npx",
          "args": ["@gannonh/firebase-mcp@latest"]
        }
      }
    }
    
  4. 保存してClineを再起動します。
  5. アクティブなMCPサーバー一覧にFirebase MCPが表示されているか確認します。

APIキーの安全な管理

機密性の高い認証情報は環境変数で管理してください。envinputsを用いたJSON例:

{
  "mcpServers": {
    "firebase-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@gannonh/firebase-mcp@latest"],
      "env": {
        "FIREBASE_SERVICE_ACCOUNT": "path/to/your/serviceAccountKey.json"
      },
      "inputs": {
        "projectId": "your-firebase-project-id"
      }
    }
  }
}

フローでこのMCPを使うには

FlowHuntでのMCP利用方法

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エージェントに接続します。

FlowHunt MCP flow

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設定欄で以下のJSON形式でMCPサーバー情報を入力します:

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

設定が完了すると、AIエージェントがこのMCPの全機能・ツールを利用できるようになります。“firebase-mcp"は実際のMCPサーバー名、URLはご自身のMCPサーバーのものに置き換えてください。


概要

セクション利用可否詳細・備考
概要MCP経由でFirebaseサービスとAIアシスタントを統合
プロンプト一覧記載なし
リソース一覧記載なし
ツール一覧Firestore, Storage, Authentication
APIキー管理環境変数利用例あり
サンプリングサポート(評価上は重要度低)記載なし

上記の通り、Firebase MCPサーバーはAIアシスタントとFirebaseとの連携に非常に実用的ですが、プロンプトテンプレートやMCPリソースプリミティブの詳細ドキュメントは不足しています。主要なFirebaseツールのカバー率は高く、セットアップやセキュリティのガイダンスもありますが、サンプリングやリソース関連情報が不足しているため、完全性はやや下がります。

MCPスコア

ライセンスあり✅ (MIT)
ツールが1つ以上ある✅ (3ツール)
フォーク数31
スター数168

よくある質問

Firebase MCPサーバーとは何ですか?

Firebase MCPは、AIアシスタントやエージェントがFirestore、Storage、AuthenticationなどのFirebaseサービスと直接やり取りできるModel Context Protocol(MCP)サーバーです。これによりバックエンドワークフローの自動化やインテリジェントなアプリサポートが可能となります。

このMCPで利用可能なFirebaseサービスは何ですか?

Firestore(ドキュメントDB)、Storage(ファイル管理)、Authentication(ユーザー管理)を公開しており、AIエージェントがデータベース操作やファイル管理、ユーザー認証処理を行えます。

Firebaseの認証情報はどのように安全に管理しますか?

サービスアカウントキーなどの機密情報は環境変数で管理してください。設定例を参考に、これらの変数を安全にMCPサーバーに注入しましょう。

FlowHuntのAIエージェントは本番Firebaseデータにアクセスできますか?

はい。MCPサーバーを設定・接続すれば、サービスアカウントの権限の範囲でFirestore、Storage、Authenticationのリソースへリアルタイム操作が可能です。

Firebase MCPサーバーの主なユースケースは?

Firestoreのクエリ・更新の自動化、ファイルのアップロード・ダウンロード管理、ユーザー登録・認証の運用、CI/CDパイプライン連携、アプリサポート向けのより賢いAIアシスタントの実現などがあります。

Firebase MCPでAIワークフローを強化

FlowHuntのAIエージェントがFirestore、Storage、Authenticationと連携可能に。バックエンドタスクを自動化し、よりスマートでコンテキスト認識のアプリケーションを開発できます。開発環境を離れずに実現。

詳細はこちら

Firefly MCP サーバー
Firefly MCP サーバー

Firefly MCP サーバー

Firefly MCP サーバーは、AI 主導によるクラウドおよび SaaS 環境全体のリソースのシームレスな発見、管理、コード化を可能にします。Claude や Cursor などのツールと統合し、安全かつ自然言語ベースのインフラ自動化とリソース管理を実現します。...

2 分で読める
AI Cloud +5
Firecrawl MCPサーバー
Firecrawl MCPサーバー

Firecrawl MCPサーバー

Firecrawl MCPサーバーは、FlowHuntやAIアシスタントに高度なウェブスクレイピング、深いリサーチ、コンテンツ発見機能を提供します。シームレスな統合により、開発環境内でリアルタイムのデータ抽出や自動リサーチワークフローを実現します。...

1 分で読める
AI Web Scraping +4
Fibery MCPサーバー統合
Fibery MCPサーバー統合

Fibery MCPサーバー統合

Fibery MCPサーバーは、FiberyワークスペースとAIアシスタントをModel Context Protocolで接続し、データベースやメタデータ、エンティティ管理への自然言語アクセスを実現。ワークフローや自動化を効率化します。...

1 分で読める
AI MCP +5