MCP GraphQLサーバー

あらゆるGraphQL APIをFlowHuntや他のMCP互換プラットフォーム内の動的ツール群として公開・操作。迅速な統合、プロトタイピング、ワークフロー自動化に最適です。

GraphQL AI Integration MCP Developer Tools
今すぐ試す デモを予約

FlowHuntでMCPサーバーをホスティングするために私たちにお問い合わせください

support@flowhunt.io

「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。

FlowHuntロゴ

ビジネスを成長させる準備はできましたか？

今日から無料トライアルを開始し、数日で結果を確認しましょう。

デモをリクエスト ログイン

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。

FlowHunt MCP flow

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

セクション利用可否詳細／備考
概要✅READMEに明確な説明あり
プロンプト一覧⛔プロンプトテンプレートの記載なし
リソース一覧⛔明示的なMCPリソースの記載なし
ツール一覧✅各GraphQLクエリが動的にツール化
APIキーの安全な管理✅環境変数例あり
サンプリング対応（評価では重要度低）⛔記載なし

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

ライセンスあり✅（MIT）
ツールが最低1つある✅
フォーク数1
スター数7

よくある質問

MCP GraphQLをワークフローに導入

AIエージェントや開発環境向けに、GraphQL APIへのアクセスを効率化。今すぐFlowHuntでMCP GraphQLをお試し、またはデモを予約して実際にご覧ください。

今すぐ試す デモを予約