JSON MCPサーバー

「JSON」MCPサーバーは何をするもの？

JSON MCPサーバーは、Model Context Protocol（MCP）サーバーであり、AIアシスタントやLLMが標準化されたツールや操作を用いてJSONデータソースとの対話、クエリ、操作を可能にします。AIクライアントと外部のJSONベースデータの橋渡しをすることで、構造化データへのアクセス、高度なクエリや変換を必要とするタスクの開発ワークフローを強化します。JSONPathベースのクエリ、条件によるフィルタリング、配列や文字列の操作、日付や数値の計算、集計などの強力な機能をサポートします。開発者は各データソースごとにカスタム統合を作らずに、データベースライクな操作やデータ分析、自動化を実現できます。

プロンプト一覧

リポジトリやドキュメントに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

リポジトリやREADMEに明示的なリソースは記載されていません。サーバーは外部のJSONデータ（URL経由）で動作しますが、定義済みリソースはありません。

ツール一覧

• query
  JSONPath構文と拡張操作でJSONデータをクエリします。
  入力:

  • url（文字列）：JSONデータソースのURL
  • jsonPath（文字列）：オプション操作付きのJSONPath式

• filter
  条件式でJSONデータをフィルタリングします。
  入力:

  • url（文字列）：JSONデータソースのURL
  • jsonPath（文字列）：基本のJSONPath式
  • condition（文字列）：フィルター条件

このMCPサーバーのユースケース

• JSON APIのデータ分析
  開発者やLLMがリモートJSON APIレスポンスに対して複雑なクエリ、集計、統計計算を直接実行でき、データ分析ワークフローを効率化します。

• 自動データ変換
  大規模なJSONデータセットのマッピング、フィルタリング、変換をETL（抽出・変換・ロード）パイプラインで自動化し、開発者のスクリプト作成工数を削減します。

• 動的ダッシュボード作成
  複数のJSONエンドポイントから統計を集計・可視化するダッシュボードのバックエンドとして、ソート・グループ化・集計ツールを提供します。

• ライブデータでの迅速なプロトタイピング
  LLMやユーザーがライブJSONデータを即座にクエリ・操作でき、PoCアプリや探索的データ分析に活用できます。

• ルールベースのデータフィルタリング
  開発者が動的かつプログラム的な条件でJSONフィードから関連情報を抽出できます。

セットアップ方法

Windsurf

1. お使いのシステムにNode.jsがインストールされていることを確認します。
2. Windsurfの設定ファイルを探します。
3. mcpServersオブジェクトの下にJSON MCPサーバーの設定を追加します:

   {
     "json": {
       "command": "npx",
       "args": [
         "@gongrzhe/server-json-mcp@latest"
       ]
     }
   }
   

4. 設定を保存し、Windsurfを再起動します。
5. MCPサーバー一覧にサーバーが表示されていることを確認します。

Claude

1. Node.jsがインストールされていることを確認します。
2. claude_desktop_config.jsonファイルを開きます。
3. 設定に次を挿入します:

   {
     "json": {
       "command": "npx",
       "args": [
         "@gongrzhe/server-json-mcp@1.0.3"
       ]
     }
   }
   

4. 設定を保存してClaude Desktopを再起動します。
5. JSON MCPサーバーが利用可能であることを確認します。

Cursor

1. まだインストールしていない場合はNode.jsをインストールします。
2. Cursor MCPの設定ファイルを開きます。
3. 次のスニペットを追加します:

   {
     "json": {
       "command": "npx",
       "args": [
         "@gongrzhe/server-json-mcp@latest"
       ]
     }
   }
   

4. 保存してCursorを再起動します。
5. CursorのサーバーリストからMCPサーバーが稼働していることを確認します。

Cline

1. Node.jsをインストールします。
2. Cline MCPの設定を探して編集します。
3. 次を追加します:

   {
     "json": {
       "command": "npx",
       "args": [
         "@gongrzhe/server-json-mcp@latest"
       ]
     }
   }
   

4. 変更を保存してClineを再起動します。
5. Cline内でサーバーにアクセスできることを確認します。

APIキーのセキュリティ

もしJSONエンドポイントで認証が必要な場合、環境変数を使ってAPIキーを設定し、サーバー設定で参照してください。例:

{
  "json": {
    "command": "npx",
    "args": [
      "@gongrzhe/server-json-mcp@latest"
    ],
    "env": {
      "API_KEY": "${API_KEY}"
    },
    "inputs": {
      "api_key": "${API_KEY}"
    }
  }
}

${API_KEY}は実際の環境変数やシークレット管理方法に置き換えてください。

フロー内でのMCPの使い方

FlowHuntでのMCPの利用

FlowHuntのワークフローにMCPサーバーを統合するには、まずMCPコンポーネントをフローに追加し、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ます。システムMCP設定セクションで、次のJSON形式でMCPサーバーの詳細を入力します:

{
  "json": {
    "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の全機能にアクセスして利用可能になります。“json"はご利用のMCPサーバーの実際の名前に、URLは自身のMCPサーバーのURLに書き換えてください。

概要

当社の見解

JSON MCPサーバーはJSONデータ処理に特化した実用的なMCPサーバーであり、強力なクエリ・フィルタツールを提供する一方、プロンプトテンプレートやリソース定義、サンプリング/rootsサポートなどの高度な機能はありません。特にデータ中心ワークフローにおいて実用性とシンプルさで高く評価できます。

MCPスコア: 6/10

MCPスコア