Fireproof MCPサーバー

「Fireproof」MCPサーバーは何をするのか？

Fireproof MCP（Model Context Protocol）サーバーはAIアシスタントとFireproofデータベースの間の橋渡しを担い、LLMツールを通してJSONドキュメントの保存・取得をシームレスに実現します。簡易かつ効果的なCRUD（作成・取得・更新・削除）操作を提供し、任意のフィールドでのクエリやソートも可能です。このサーバーにより、アシスタントが永続データへプログラム的にアクセスできるため、構造化情報の管理やデータ駆動タスクの自動化、外部ツールやAPIとの統合が簡単になります。AIがデータを随時読み書きする必要があるシーンや、高度な開発・プロトタイピングのワークフローで特に有効です。

プロンプトの一覧

リポジトリには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

利用可能なドキュメントやファイルに明示的なMCPリソースの記載はありません。

ツール一覧

• CRUD操作: サーバーはJSONドキュメントの基本的な作成・取得・更新・削除操作を実装しており、AIクライアントがFireproofデータベース内で独自の構造化データを管理できます。
• ドキュメントクエリ: 任意のフィールドでソートされたドキュメントのクエリが可能で、AIクライアントは柔軟なデータ取得・操作ができます。

このMCPサーバーのユースケース

• LLM向け永続データストレージ: AIアシスタントがワークフローの一部として構造化JSONドキュメントを保存・取得（例: 会話履歴、ユーザー設定、アプリ状態の保存）。
• AIアプリのプロトタイピング: バックエンドインフラの構築なしに、ストレージが必要なLLMアプリの迅速な試作・テストが可能。
• データベース管理: プロジェクト管理、ノート、在庫管理などのためのドキュメントコレクションの管理・更新・クエリに利用。
• コードベース探索とメタデータ保存: コードベース関連のメタデータや注釈の保存・更新で、AIエージェントがコード変更やレビュー記録、ドキュメント管理に活用。
• API統合: 永続ストレージや結果のログが必要な外部API統合向けの軽量バックエンドとして機能。

セットアップ方法

Windsurf

1. Node.jsがインストールされ、Fireproof MCPサーバーのコードがダウンロードされていることを確認します。
2. サーバーをビルド: npm install および npm build。
3. Windsurfの設定ファイルを探します（Windsurfのドキュメント参照）。
4. 設定にFireproof MCPサーバーを追加します:

   {
     "mcpServers": {
       "fireproof": {
         "command": "/path/to/fireproof-mcp/build/index.js"
       }
     }
   }
   

5. ファイルを保存してWindsurfを再起動します。
6. MCPサーバーリストに登録されていることを確認します。

Claude

1. Fireproof MCPサーバーをダウンロードしてビルド: npm install → npm build。
2. Claudeの設定ファイルを編集:
   • MacOSの場合: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
   • Windowsの場合: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
3. mcpServersオブジェクトに次のJSONを追加:

   {
     "mcpServers": {
       "fireproof": {
         "command": "/path/to/fireproof-mcp/build/index.js"
       }
     }
   }
   

4. 保存してClaudeを再起動します。
5. Fireproof MCPが利用可能であることを確認します。

Cursor

1. Node.jsをインストールし、Fireproof MCPリポジトリをクローンします。
2. サーバーをnpm installおよびnpm buildでビルドします。
3. CursorのMCPサーバー設定ファイルを開きます。
4. 以下を追加:

   {
     "mcpServers": {
       "fireproof": {
         "command": "/path/to/fireproof-mcp/build/index.js"
       }
     }
   }
   

5. 保存してCursorを再起動します。

Cline

1. 必要条件（Node.js）がそろっていることを確認します。
2. Fireproof MCPをダウンロードしてビルド: npm install, npm build。
3. ClineのMCP設定ファイルにアクセスします。
4. 以下を挿入:

   {
     "mcpServers": {
       "fireproof": {
         "command": "/path/to/fireproof-mcp/build/index.js"
       }
     }
   }
   

5. 保存・再起動し、セットアップを確認します。

APIキーの保護

リポジトリにはAPIキーや環境変数の指定はありません。必要に応じて、以下のようにキーをセキュアに管理できます:

{
  "mcpServers": {
    "fireproof": {
      "command": "/path/to/fireproof-mcp/build/index.js",
      "env": {
        "API_KEY": "${FIREPROOF_API_KEY}"
      },
      "inputs": {}
    }
  }
}

フロー内でのMCP使用方法

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エージェントに接続します。

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設定欄に次のJSON形式でMCPサーバー情報を入力します:

{
  "fireproof": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

設定が完了すれば、AIエージェントがこのMCPをツールとして利用できるようになり、すべての機能にアクセスできます。“fireproof"部分は実際のMCPサーバー名に、URLもご自身のMCPサーバーURLに書き換えてください。

概要

これらの表から、Fireproof MCPデータベースサーバーは最小限ながら機能的なMCP実装であることが分かります。基本的なCRUDツールやセットアップ手順はカバーしていますが、プロンプトテンプレートやリソース定義、高度な機能（rootsやサンプリング対応など）は不足しています。LLM向けの軽量なドキュメントストアを探しているなら出発点としては十分ですが、さらなるドキュメントや機能拡充があれば評価は高まります。

MCPスコア

総合評価: 5/10 – 基本機能は満たし、オープンソースで実用性もありますが、ドキュメントの充実や高度なMCP機能が不足しています。