Firefly MCP サーバー

「Firefly」MCP サーバーは何をしますか？

Firefly MCP（Model Context Protocol）サーバーは、Firefly プラットフォームと連携する TypeScript ベースのサーバーで、AI アシスタントとクラウドおよび SaaS 環境とのシームレスな接続を可能にします。主な役割は、AI クライアントが AWS などのクラウドプロバイダーを含む接続されたアカウントからリソースを発見・管理・コード化できるようにすることです。リソース発見やコード化の機能を公開することで、Firefly MCP はインフラ管理や自動化などのタスクを AI 主導のワークフローに取り入れることを可能にします。サーバーは安全な認証をサポートし、Claude や Cursor などの開発ツールとも簡単に統合でき、自然言語によるクエリや Infrastructure as Code 生成を通じて開発者の生産性を高めます。

プロンプト一覧

• リポジトリ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

• リソースディスカバリー: 接続されたクラウドや SaaS アカウント内のすべてのリソースを AI 支援のクエリ用に公開します。
• リソースコード化: 発見したリソースを Infrastructure as Code（例: Terraform テンプレート）として表現できます。
• セキュア認証: アクセスキーを利用して Firefly 管理リソースと安全にやりとりします。

ツール一覧

• リポジトリファイル（server.py や同等の TypeScript ファイルなど）には明示的なツールの記載はありません。

この MCP サーバーのユースケース

• クラウドリソースディスカバリー: AWS や他のクラウドアカウント内のすべてのリソース（例: EC2 インスタンスなど）を自然言語でクエリ・一覧化できます。
• Infrastructure as Code 生成: 発見したリソースを Terraform などの IaC フォーマットに自動でコード化し、エンジニアの工数を削減します。
• セキュアなマルチクラウド管理: 複数のクラウドや SaaS プロバイダーのリソースを、安全で統一された認証で管理できます。
• AI 開発ツールとの統合: Cursor、Claude などのツールを使い、Firefly MCP の機能を開発ワークフローで活用できます。
• インフラタスクの自動化: AI エージェントによるインフラ管理作業の自動化で効率化とミスの削減を実現します。

セットアップ方法

Windsurf

1. Node.js (v14+) と npm/yarn がインストールされていることを確認します。
2. Firefly アカウントから Firefly アクセスキーを生成します。
3. npx で MCP サーバーをインストールします:

   npx @fireflyai/firefly-mcp
   

4. mcp.json 設定を更新します:

   {
     "mcpServers": {
       "firefly": {
         "command": "npx",
         "args": ["-y", "@fireflyai/firefly-mcp"],
         "env": {
           "FIREFLY_ACCESS_KEY": "your_access_key",
           "FIREFLY_SECRET_KEY": "your_secret_key"
         }
       }
     }
   }
   

5. 変更を保存し、必要に応じて Windsurf を再起動します。

Claude

1. 前提条件: Node.js (v14+) および Firefly アクセスキー。
2. MCP サーバーを起動します:

   npx @fireflyai/firefly-mcp --sse --port 6001
   

3. Claude の設定に追加します:

   {
     "mcpServers": {
       "firefly": {
         "url": "http://localhost:6001/sse"
       }
     }
   }
   

4. 保存して Claude を再起動し、統合を確認します。

Cursor

1. Node.js をインストールし、Firefly の認証情報を取得します。
2. 上記の手順でサーバーを実行します。
3. Cursor で、Cursor のモデルコンテキストプロトコルドキュメントに従って MCP サーバーに接続します。
4. 設定例:

   {
     "mcpServers": {
       "firefly": {
         "url": "http://localhost:6001/sse"
       }
     }
   }
   

5. Cursor の拡張機能を使って Firefly MCP と連携します。

Cline

1. Node.js と Firefly の認証情報をセットアップします。
2. MCP サーバーを起動します:

   npx @fireflyai/firefly-mcp --sse --port 6001
   

3. 設定ファイル (mcp.json) に以下を追加します:

   {
     "mcpServers": {
       "firefly": {
         "url": "http://localhost:6001/sse"
       }
     }
   }
   

4. 保存して Cline を再起動し、変更を反映させます。

API キーの安全な管理

アクセスキーは常に秘密にし、認証情報には環境変数を推奨します:

{
  "mcpServers": {
    "firefly": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@fireflyai/firefly-mcp"],
      "env": {
        "FIREFLY_ACCESS_KEY": "your_access_key",
        "FIREFLY_SECRET_KEY": "your_secret_key"
      }
    }
  }
}

この MCP をフロー内で使う方法

FlowHunt での MCP 利用

MCP サーバーを FlowHunt ワークフローに統合するには、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。システム MCP 設定セクションで、次の JSON 形式で MCP サーバー情報を入力します。

{
  "firefly": {
    "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し、すべての機能にアクセスできるようになります。“firefly” を実際の MCP サーバー名に、URL をご自身の MCP サーバー URL に変更してください。

概要

利用可能なドキュメントおよびリポジトリ構成から判断して、Firefly MCP は全体像、セキュリティガイダンス、リソース統合をしっかりカバーしていますが、プロンプトテンプレートやツール、roots、サンプリングなど MCP の幅広い機能についての詳細な記載が不足しています。よって、機能的には十分ですが、MCP 機能全体の観点では完全なドキュメントとは言えません。

当社見解

MCP スコア: 5/10
Firefly MCP は、セットアップ・利用・リソース統合の基本を明確なドキュメントと寛容なライセンスでカバーしていますが、高度な MCP 機能やツール／プロンプトの詳細なサポートが公開リポジトリには見当たりません。

MCP スコア