レポート生成 MCP サーバー

「レポート生成」MCP サーバーは何をする？

レポート生成 MCP サーバーは、AI アシスタントと強力なレポート生成機能を連携させるために設計されています。外部データソースや構造化ワークフローと統合し、レポートの作成・管理を効率化します。Model Context Protocol (MCP) を通じて主な機能を公開し、開発者や AI エージェントがデータ収集、ドキュメント組み立て、カスタマイズ可能なテンプレートによる出力のフォーマットなどのタスクを自動化できるようにします。開発ワークフローへの統合により、AI ツールとレポートユーティリティ間のシームレスな連携を実現し、データベースクエリの実行、ファイル管理、外部 API の呼び出しなどもレポート組み立ての一部として容易に行えます。

プロンプト一覧

利用可能なファイルまたはドキュメント内に特定のプロンプトテンプレートは見つかりませんでした。

リソース一覧

利用可能なリポジトリファイルまたはドキュメント内に明示されたリソースはありません。

ツール一覧

server.py または関連ファイル内に明示的なツールリストはありませんでした。

この MCP サーバーのユースケース

• レポート自動化: データ収集から構造化レポート生成まで、エンドツーエンドのプロセスを自動化し、手作業やエラーを削減します。
• ドキュメント組み立て: 複数データソースから複雑なドキュメントを組み立て、レポート間の一貫性や標準化を確保します。
• 開発ワークフロー統合: 開発ツールと統合し、CI/CD やプロジェクト管理の一環としてオンデマンドでレポート生成を可能にします。
• カスタムレポートテンプレート: 様々なビジネスニーズに合わせたカスタマイズ可能なテンプレートで多様なレポートを生成できます。
• データ主導のインサイト: AI アシスタントがリアルタイムデータクエリに基づいてレポートを生成し、チームに実用的なインサイトを提供します。

セットアップ方法

Windsurf

1. Node.js が事前に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（例: windsurf.config.json）を開きます。
3. 以下の JSON スニペットを使ってレポート生成 MCP サーバーを追加します:

   {
     "mcpServers": {
       "report-gen-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@klavis-ai/report_generation-mcp-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. 設定を保存して Windsurf を再起動します。
5. サーバーが稼働し MCP クライアントパネルからアクセス可能であることを確認します。

API キーのセキュリティ確保（Windsurf 例）

{
  "mcpServers": {
    "report-gen-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@klavis-ai/report_generation-mcp-server@latest"],
      "env": {
        "API_KEY": "${REPORT_GEN_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "api_key": "${REPORT_GEN_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Claude

1. Node.js をインストールしてください（未インストールの場合）。
2. Claude MCP の設定ファイルを探します。
3. 以下を挿入します:

   {
     "mcpServers": {
       "report-gen-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@klavis-ai/report_generation-mcp-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. 変更を保存して Claude を再起動します。
5. Claude の統合リストに MCP サーバーが表示されていることを確認します。

Cursor

1. Node.js がインストールされていることを確認します。
2. Cursor のワークスペース設定を開きます。
3. サーバーエントリを追加します:

   {
     "mcpServers": {
       "report-gen-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@klavis-ai/report_generation-mcp-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. 保存して Cursor 環境をリロードします。
5. レポート生成タスクをトリガーしてテストします。

Cline

1. Node.js がセットアップ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. 以下のように設定します:

   {
     "mcpServers": {
       "report-gen-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@klavis-ai/report_generation-mcp-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. 保存して Cline を再起動します。
5. サーバーダイアグノスティクスで正常登録を確認します。

フロー内でこの MCP を使う方法

FlowHunt で MCP を利用する

FlowHunt のワークフローに MCP サーバーを組み込むには、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 設定セクションにて、以下の JSON フォーマットで MCP サーバー情報を入力してください:

{
  "report-gen-mcp": {
    "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、すべての機能にアクセス可能となります。“report-gen-mcp” を実際の MCP サーバー名に、URL も自身の MCP サーバーの URL に適宜変更してください。

概要

当社の見解

この MCP サーバーはレポート生成の有用な抽象化を提供するようですが、公開リポジトリにプロンプトテンプレート・リソース・ツールが見当たらないため、開発者がすぐに活用できる実用性は限定的です。個別機能やエンドポイントのドキュメントがあれば、さらに使いやすくなるでしょう。現状、セットアップ手順は明確ですが、機能発見性は限られています。

MCP スコア

総合評価として、現時点の公開実装は開発者向け対応度 10 点中 3 点 です。詳細なドキュメント、プロンプトテンプレート、ツール/リソース定義が不足している一方で、セットアップ手順は明確です。