Globalping MCPサーバー

「Globalping」MCPサーバーは何をするもの？

Globalping MCPサーバーは、AIアシスタントをGlobalpingのグローバルネットワーク測定プラットフォームに接続し、大規模言語モデル（LLM）が自然言語インターフェースを通じてリアルタイムのネットワーク診断やベンチマークを実施できるようにします。Model Context Protocol（MCP）を利用し、OpenAIのGPTやAnthropicのClaudeなどのAIモデルが、世界中の数千の拠点からping、traceroute、DNSルックアップ、MTR、HTTPリクエストなどのネットワークテストを実行できます。これにより、即時かつ実用的なネットワーク分析、比較パフォーマンスの洞察、堅牢な監視機能により開発ワークフローが強化されます。また、oAuth認証による安全で高スループットなAPIアクセスもサポートしており、人気のAIツールやアシスタントとの簡単な統合が可能です。

プロンプト一覧

提供されたドキュメントやリポジトリ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

利用可能なドキュメントやリポジトリに明示的なMCPリソースは記載されていません。

ツール一覧

• ping: ネットワークターゲットへのpingテストを実行します。
• traceroute: ターゲットへの経路を解析するtracerouteテストを実行します。
• dns: ドメインのDNSレコード取得のためのDNSルックアップを実行します。
• mtr: pingとtracerouteを組み合わせたMTR（My Traceroute）テストを行います。
• http: ステータスや応答チェックのため、指定URLへHTTPリクエストを実行します。
• locations: 世界中の利用可能なGlobalpingプローブ拠点を一覧表示します。
• limits: 接続中のGlobalpingアカウントの現在のAPIレート制限を表示します。
• getMeasurement: 実行済み測定の詳細をID指定で取得します。
• compareLocations: 複数拠点間のネットワークパフォーマンス比較の案内をします。
• help: 利用可能なツールや使い方に関するヘルプドキュメントを表示します。

このMCPサーバーのユースケース

• 分散型ネットワークトラブルシューティング: 複数拠点からping、traceroute、MTRテストを実行し、遅延・パケットロス・ルーティング問題を即座に特定。開発者がグローバルな接続性問題を診断可能。
• APIとWebサイト監視: HTTPやDNSツールを使い、APIやWebサイトの稼働監視、DNS伝播状況、応答速度を地域ごとにチェックし、グローバルな安定運用を確保。
• ネットワーク比較分析: compareLocationsツールを活用して複数ターゲットや拠点間のパフォーマンスをベンチマークし、インフラ選定を支援。
• プロアクティブなインシデント対応: AIアシスタントと統合し、異常検知時に自動ネットワークテストを実行。迅速な対応のための有用なコンテキストを提供。
• 教育・研究用途: 学生・研究者・ネットワーク技術者が再現性とスケーラビリティのある実環境ネットワーク測定を実施・分析可能。

セットアップ方法

Windsurf

ドキュメントにはWindsurf用のセットアップ手順は記載されていません。

Claude

1. Claude Desktopの設定ファイルを探します:
   • %APPDATA%\Claude\config.json（Windowsの場合）
   • ~/Library/Application Support/Claude/config.json（macOSの場合）
2. テキストエディタで設定ファイルを開きます。
3. mcpServers内にGlobalping MCPサーバー設定を追加します:

   {
       "mcpServers": {
           "globalping": {
               "command": "npx",
               "args": [
                   "mcp-remote",
                   "https://mcp.globalping.dev/sse"
               ]
           }
       }
   }
   

4. ファイルを保存し、Claude Desktopを再起動します。
5. Globalping MCPが利用可能なサーバーとして表示されることを確認します。

APIキーの保護: 明示的な手順はありませんが、APIキー保護には通常環境変数を利用します。例:

{
  "env": {
    "GLOBALPING_API_KEY": "your-api-key"
  },
  "inputs": {
    "apiKey": "${GLOBALPING_API_KEY}"
  }
}

Cursor

1. Cursorの設定を開きます。
2. MCPタブへ移動します。
3. 「+ Add new global MCP server」をクリックします。
4. mcp.json設定ファイルに次を追加します:

   {
       "mcpServers": {
           "globalping": {
               "command": "npx",
               "args": [
                   "mcp-remote",
                   "https://mcp.globalping.dev/sse"
               ]
           }
       }
   }
   

5. 保存してCursorを再起動します。

APIキーの保護: 明確な記述はありませんが、上記のように環境変数を利用できます。

Cline

ドキュメントにはCline用のセットアップ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設定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:

{
  "globalping": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://mcp.globalping.dev/sse"
  }
}

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でき、全機能にアクセス可能になります。“globalping"はご自身のMCPサーバー名、URLもご自身のMCPサーバーURLに変更してください。

概要

ドキュメントや機能セット（ツール、明確な概要、主要プラットフォーム向けセットアップはあるが、明示的なリソースやプロンプト、サンプリング/ルートサポートは不足）を総合的に評価すると、このMCPサーバーは実用的な開発者利用・統合において6/10と評価します。

MCPスコア