MCP GraphQLサーバー

「MCP GraphQL」MCPサーバーは何をするのか？

MCP GraphQLは、GraphQL APIとの連携を標準化するために設計されたModel Context Protocol（MCP）サーバーです。ターゲットとなるGraphQLエンドポイントをイントロスペクトし、利用可能な各GraphQLクエリを個別のMCPツールとして自動的に公開します。これにより、AIアシスタントや開発者が外部のGraphQLデータソースとシームレスにやり取りできるようになります。データベースクエリやデータ取得、サードパーティサービスとの統合などが、MCP互換のワークフロー内で直接実現できます。MCP GraphQLはツールパラメータのマッピング、動的なJSONスキーマ生成、認証（Bearer、Basic、カスタムヘッダー対応）をすべて自動で処理し、手動のスキーマ定義は不要です。主な目的は、GraphQL APIをAIアシスタントや人間のユーザーが統一プロトコル経由でアクセス・活用できるようにし、開発ワークフローを効率化することです。

プロンプト一覧

提供資料には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

明示的なMCPリソースはドキュメントに記載されていません。

ツール一覧

• GraphQLクエリツール
  ターゲットAPIで公開されている各GraphQLクエリが、個別のMCPツールとして提供されます。サーバーは各クエリごとに動的にツールを生成し、ツールパラメータはGraphQLクエリのパラメータに一致します。これにより、クライアントはAPIでサポートされている全クエリをMCP経由で直接実行できます。
  • パラメータ: GraphQLスキーマから自動生成
  • 入力スキーマ: クエリ要件に基づき動的生成

このMCPサーバーのユースケース

• GraphQLによるデータベース管理
  開発者はGraphQL対応データベースに対して複雑なクエリを実行し、開発環境やAIワークフロー内に構造化データを直接取得できます。
• サードパーティAPI連携
  GraphQLエンドポイントを公開しているSaaS製品やサービスとシームレスに統合し、AIアシスタントがリモートデータの取得・集約・操作を行えます。
• 迅速なプロトタイピングとデータ探索
  新しいGraphQL APIの利用可能なクエリを即座にイントロスペクトでき、手動のスキーママッピング無しで実験やデータ分析が可能です。
• 自動レポート作成
  AIエージェントを使ってGraphQL APIからデータを自動抽出し、レポートやダッシュボードをオンデマンドで生成できます。
• ファイル・コンテンツ管理の効率化
  サービスがGraphQLでファイル・コンテンツ管理機能を公開している場合、これらをツールとして活用し、ワークフロー自動化が図れます。

セットアップ方法

Windsurf

1. Python 3.11以上がインストールされていることを確認します。
2. pip経由または必要に応じてuvxでmcp-graphqlをインストールします。
3. Windsurfの設定ファイルを編集します。
4. mcpServersセクションにMCP GraphQLサーバーを追加します:

   "mcpServers": {
     "graphql": {
       "command": "uvx",
       "args": ["mcp-graphql", "--api-url", "https://api.example.com/graphql"]
     }
   }
   

5. 設定を保存し、Windsurfを再起動します。
6. テストクエリを実行して接続を確認します。
7. APIキーの安全な管理: 環境変数を使用してください。

   "mcpServers": {
     "graphql": {
       "command": "uvx",
       "args": [
         "mcp-graphql",
         "--api-url", "https://api.example.com/graphql",
         "--auth-token", "${GRAPHQL_TOKEN}"
       ],
       "env": {
         "GRAPHQL_TOKEN": "your-token"
       }
     }
   }
   

Claude

1. Claudeの設定・構成を開きます。
2. uvxまたはmcp-graphqlが利用可能であることを確認します。
3. mcpServers構成に追加します:

   "mcpServers": {
     "graphql": {
       "command": "uvx",
       "args": ["mcp-graphql", "--api-url", "https://api.example.com/graphql"]
     }
   }
   

4. または、pipやDockerを以下のように利用します:

   "mcpServers": {
     "graphql": {
       "command": "python",
       "args": ["-m", "mcp_graphql", "--api-url", "https://api.example.com/graphql"]
     }
   }
   

   または

   "mcpServers": {
     "graphql": {
       "command": "docker",
       "args": ["run", "-i", "--rm", "mcp/graphql", "--api-url", "https://api.example.com/graphql"]
     }
   }
   

5. 設定を保存し、Claudeを再起動して反映します。

Cursor

1. pipまたはuvxでmcp-graphqlをインストールします。
2. Cursorの設定ファイルを開きます。
3. mcpServersセクションに以下を追加します:

   "mcpServers": {
     "graphql": {
       "command": "uvx",
       "args": ["mcp-graphql", "--api-url", "https://api.example.com/graphql"]
     }
   }
   

4. 設定を保存し、Cursorを再読み込みします。
5. MCPインターフェース経由でサンプルクエリを実行し確認します。

Cline

1. Python 3.11以上とmcp-graphqlがインストールされていることを確認します。
2. Clineの設定ファイルを探します。
3. mcpServers設定にMCP GraphQLサーバーを追加します:

   "mcpServers": {
     "graphql": {
       "command": "uvx",
       "args": ["mcp-graphql", "--api-url", "https://api.example.com/graphql"]
     }
   }
   

4. 保存してClineを再起動します。
5. セキュリティのため、上記のように環境変数でトークンを管理してください。

APIキーの安全な管理

トークンなどの機密情報には環境変数を利用してください:

"mcpServers": {
  "graphql": {
    "command": "uvx",
    "args": [
      "mcp-graphql",
      "--api-url", "https://api.example.com/graphql",
      "--auth-token", "${GRAPHQL_TOKEN}"
    ],
    "env": {
      "GRAPHQL_TOKEN": "your-token"
    }
  }
}

フロー内でのMCPの使い方

FlowHuntでのMCP利用

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ます。システムMCP設定セクションで、以下のJSON形式でMCPサーバーの詳細を入力してください:

{
  "graphql": {
    "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でき、その機能や能力すべてにアクセス可能となります。「graphql」はご自身のMCPサーバー名に、URLはご自身のMCPサーバーURLに置き換えてください。

概要

GraphQL API向けの堅実で実用的なMCP実装です。明示的なプロンプトやリソース、サンプリングやrootsの記載はありませんが、ツール公開やセットアップの容易さに優れています。開発者向けの完成度と実用性は7/10と評価できます。

MCPスコア