「Grafbase」MCPサーバーとは？

Grafbase MCP（モデルコンテキストプロトコル）サーバーは、AIアシスタントと外部データソース・API・サービスの間をつなぐブリッジとして機能し、開発者のワークフローを強化します。大規模言語モデル（LLM）を実用的なデータやツールに接続することで、データベースクエリ、ファイル管理、API連携などのタスクを可能にします。この統合により、開発者は複雑なプロセスを効率化し、繰り返し作業を自動化し、AI搭載アプリケーションにリアルタイムかつコンテキストに応じたデータを追加できます。Grafbase MCPはモジュラー構造で拡張性に優れ、さまざまなバックエンドシステムとのシームレスな統合や、LLMが外部世界と標準インターフェースでやりとりすることを可能にします。

このMCPサーバーのユースケース

セットアップ方法

Windsurf

Claude

Cursor

Cline

このMCPをフロー内で使うには

FlowHuntでのMCP利用方法

FlowHuntのワークフローに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設定セクションで以下のJSONフォーマットでMCPサーバー情報を入力します。

{
  "MCP-name": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

設定後、AIエージェントはこのMCPをツールとして利用できるようになり、すべての機能・能力にアクセス可能となります。“MCP-name"は実際のMCPサーバー名（例：“github-mcp”、“weather-api"など）へ、URLはご自身のMCPサーバーのURLへ変更してください。

概要

現在入手できる情報によると、Grafbase MCPリポジトリにはプロンプトテンプレート、リソース、ツール、設定方法などの公開情報がありません。サーバー自体は存在しますが、ドキュメントや機能公開が最小限です。

当社の見解

ドキュメントやMCPプリミティブの可視化がない現状では、このMCPサーバーは発見性・開発者体験・直接的な使いやすさの面で評価が低くなります。より良いドキュメント化と明確な機能公開が強く望まれます。

MCPスコア