
モデルコンテキストプロトコル(MCP)サーバー
モデルコンテキストプロトコル(MCP)サーバーは、AIアシスタントと外部データソース、API、サービスを橋渡しし、FlowHunt内で複雑なワークフローの統合や開発タスクの安全な管理を可能にします。...
MCPコンパスは、AIエージェントや開発者向けにMCPサーバーの発見と推薦を効率化し、MCPエコシステム内の最新ツールを簡単に発見・統合・追跡できるようにします。
MCPコンパスは、Model Context Protocol(MCP)エコシステム向けに設計された発見および推薦サービスです。AIアシスタントや開発者が自然言語クエリを使って利用可能なMCPサーバーを見つけて理解するためのスマートなガイドとして機能します。詳細なメタデータ、リアルタイムの更新、簡単な統合を提供し、特定のタスクに適したMCPツールの発見プロセスを簡素化します。これにより、AIシステムは外部データソースやAPI、サービスにシームレスにアクセスでき、常に最新かつ関連性の高い機能で開発ワークフローを強化できます。MCPコンパスは、MCPサービスを動的に可視化するのに特に有用で、AIエージェントがMCP環境内の最新ツールや機能を常に把握できるようにします。
リポジトリやドキュメントにプロンプトテンプレートは見つかりませんでした。
リポジトリやドキュメントに特定のMCPリソースは記載されていません。
リポジトリやドキュメントにツール定義やserver.pyの実装は見当たりませんでした。
Windsurf向けの具体的なセットアップ手順は提供されていません。
claude_desktop_config.json
ファイルを見つけます:~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
$env:AppData\Claude\claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"mcp-compass": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@liuyoshio/mcp-compass"
]
}
}
}
MCPコンパスの利用にAPIキーは不要、または記載されていません。
Cursor向けの具体的なセットアップ手順は提供されていません。
Cline向けの具体的なセットアップ手順は提供されていません。
FlowHuntでのMCP利用
FlowHunt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サーバー情報を入力します:
{
"mcp-compass": {
"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の全機能や能力をツールとして利用できるようになります。“mcp-compass"を実際のMCPサーバー名に、URLも自身のMCPサーバーURLに変更してください。
セクション | 利用可否 | 詳細/備考 |
---|---|---|
概要 | ✅ | |
プロンプト一覧 | ⛔ | プロンプトは記載なし |
リソース一覧 | ⛔ | リソースは記載なし |
ツール一覧 | ⛔ | コードやドキュメントにツールなし |
APIキーの保護 | ⛔ | APIキー情報はなし |
サンプリングサポート(評価には重要度低い) | ⛔ | 記載なし |
機能 | サポート |
---|---|
Roots | ⛔ |
サンプリング | ⛔ |
現時点のドキュメントから判断すると、MCPコンパスは有望な発見ツールですが、プロンプト・リソース・ツール定義に関する記載がないため、LLMワークフローへの直接統合には現状制約があります。ただし、MCPの探索や推薦には有用です。
ライセンスあり | ✅ (MIT) |
---|---|
ツールが1つ以上ある | ⛔ |
フォーク数 | 20 |
スター数 | 129 |
MCPコンパスは、Model Context Protocol(MCP)エコシステム向けの発見および推薦サービスです。AIアシスタントや開発者が自然言語クエリを使ってMCPサーバーを見つけ、理解し、統合できるようにし、リアルタイムのメタデータおよびサービス提案を提供します。
MCPコンパスは、MCPサービスの発見、リアルタイムのサーバー推薦、メタデータ強化、集中型MCP検索、MCP対応AIアシスタントへの簡単な統合に利用されます。
MCPコンパスを利用するのにAPIキーは不要です。
`claude_desktop_config.json`ファイルを編集してMCPコンパスをMCPサーバーとして追加し、保存してClaudeを再起動してください。詳しいJSON設定手順は上記をご参照ください。
はい、MCPコンパスをFlowHuntのワークフローに統合できます。フローにMCPコンポーネントを追加し、設定パネルでサーバー情報を入力してAIエージェントに接続してください。
動的なMCPサービス発見とリアルタイム推薦でAIエージェントを強化しましょう。MCPコンパスを統合してシームレスなワークフロー改善を実現。
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