Kibela MCPサーバー連携

「Kibela」MCPサーバーとは？

Kibela MCPサーバーは、Model Context Protocol（MCP）の実装であり、Kibela APIと連携するために設計されています。AIアシスタントとKibela間のブリッジとして機能し、Kibelaワークスペース内に保存された外部データ、コンテンツ、サービスにシームレスにアクセスできます。この連携により、AIエージェントはKibela内のドキュメントやナレッジベースを検索・取得・操作し、ドキュメント検索、情報抽出、コラボレーションといったタスクを自動化して開発ワークフローを強化します。Kibela MCPサーバーにより、開発者やチームは最新の組織ナレッジとLLMを連携し、標準化されたMCPツールやリソースを通じてコードベース探索、ナレッジ管理、ワークフロー自動化を効率的に実現できます。

プロンプト一覧

利用可能なドキュメントやリポジトリファイルには、プロンプトテンプレートの記載や定義はありません。

リソース一覧

利用可能なドキュメントやリポジトリファイルには、明示的なリソースの記載はありません。

ツール一覧

利用可能なドキュメントやリポジトリファイル（TypeScript/Node.jsで実装されており、server.pyのような直接的な対応ファイルはありません）には、明示的なツールの記載はありません。

このMCPサーバーのユースケース

• ナレッジ管理自動化: KibelaのナレッジベースとLLMを連携し、組織ドキュメントの取得や要約を自動化。
• ドキュメント検索とクエリ: AIアシスタントがKibelaからユーザーのために関連情報を検索・抽出・表示し、調査やオンボーディングワークフローを改善。
• ワークフロー自動化: ドキュメントの更新やレポート作成など、Kibelaコンテンツに関する反復的なタスクを自動化。
• コラボレーション強化: AIによるコンテンツ提案、ドキュメントのタグ付け、Kibela上のアクティビティに基づくチームメンバーへの通知など、AI活用のコラボレーションを促進。

セットアップ方法

Windsurf

1. 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（通常はwindsurf.config.json）を探します。

3. Kibela MCPサーバーパッケージ
   @kiwamizamurai/mcp-kibela-server@latest
   を追加します。

4. 設定ファイルのmcpServersオブジェクトに、以下の構成を追加します:

   {
     "mcpServers": {
       "kibela": {
         "command": "npx",
         "args": ["@kiwamizamurai/mcp-kibela-server@latest"]
       }
     }
   }
   

5. 保存してWindsurfを再起動します。

6. MCPサーバーリストに表示されているか確認します。

Claude

1. Node.jsが未インストールの場合はインストールします。

2. Claudeの設定ファイルを見つけて開きます。

3. 以下のようにKibela MCPサーバーを追加します:

   {
     "mcpServers": {
       "kibela": {
         "command": "npx",
         "args": ["@kiwamizamurai/mcp-kibela-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Claudeを再起動します。

5. MCPエンドポイントが利用可能か確認します。

Cursor

1. Node.jsをインストールします。

2. cursor.config.jsonなどのMCP設定ファイルを編集します。

3. 次のスニペットを追加します:

   {
     "mcpServers": {
       "kibela": {
         "command": "npx",
         "args": ["@kiwamizamurai/mcp-kibela-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. 保存してCursorを再起動します。

5. Kibela関連のクエリで動作確認します。

Cline

1. Node.jsがインストールされていることを確認します。

2. Cline MCPの設定ファイルにアクセスします。

3. Kibelaサーバーエントリを追加します:

   {
     "mcpServers": {
       "kibela": {
         "command": "npx",
         "args": ["@kiwamizamurai/mcp-kibela-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. 保存してClineを再起動します。

5. Kibela MCPサーバーが稼働しているか確認します。

APIキーのセキュリティ

Kibela APIキーのセキュリティには環境変数を利用します。設定例は以下の通りです:

{
  "mcpServers": {
    "kibela": {
      "command": "npx",
      "args": ["@kiwamizamurai/mcp-kibela-server@latest"],
      "env": {
        "KIBELA_API_KEY": "${KIBELA_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "workspace": "your_workspace_name"
      }
    }
  }
}

FlowHuntのフロー内でこのMCPを利用するには

FlowHuntでMCPサーバーをワークフローに組み込むには、MCPコンポーネントをフローに追加し、AIエージェントへ接続します。

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」セクションに下記のJSON形式でMCPサーバーの情報を入力します:

{
  "kibela": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

設定後、AIエージェントはこのMCPのすべての機能にアクセスできるようになります。“kibela"は実際のMCPサーバー名に、URLも自分のMCPサーバーURLに置き換えてください。

概要

上記の表のとおり：
Kibela MCPサーバーは基本的なドキュメント、明確なライセンス、主要プラットフォーム向けのセットアップ手順が記載されていますが、公開ドキュメントにはツール・リソース・プロンプトテンプレートの明示的なリストがなく、エージェント的な即時利用性は限定的です。これらが追加されればさらに価値が高まります。現状では基本的なKibela連携には十分ですが、高度なMCPワークフローや柔軟なカスタマイズには向きません。

MCPスコア