ntfy-mcp MCPサーバー

「ntfy-mcp」MCPサーバーは何をする？

ntfy-mcpは、AIアシスタントとntfy通知サービスの間で通知ブリッジとして機能するMCP（Model Context Protocol）サーバーです。主な役割は、AIアシスタントがタスクを完了した際にユーザーへ通知を送信することで、シームレスかつ非侵襲的なアップデートを可能にします。MCPとの統合により、ntfy-mcpはコード実行やデータ処理、その他自動化タスクの完了時など、即時かつクロスデバイスな通知をワークフローにもたらします。これにより、ユーザーは環境を継続的に監視することなくリアルタイムで情報を把握でき、生産性の向上やコンテキスト・スイッチの削減が期待できます。

プロンプト一覧

• リポジトリには特定のプロンプトテンプレートは掲載されていません。

リソース一覧

• 明示的なMCPリソースはドキュメントやコンテンツ上に記載されていません。

ツール一覧

• notify_user
  AIアシスタントがタスクを完了した際、指定したntfyトピックへ通知を送信します。これはntfy-mcpが開発ワークフローに通知を統合するために公開する主要ツールです。

このMCPサーバーのユースケース

• タスク完了通知
  開発者はAIアシスタントが起動した長時間またはバックグラウンドタスクの完了時に、スマートフォンやデバイスで通知を受け取れます。
• リモート監視
  自動ワークフローやスクリプトの進行状況を手動で確認しなくても、最新状態を把握できます。
• 生産性向上
  常時監視から解放され、重要イベント発生時に通知される安心感で他の作業へ集中できます。
• DevOpsとの統合
  デプロイ・ビルド・CI/CDパイプライン完了などの通知をntfy経由で受信し、タイムリーな対応やダウンタイム削減に役立ちます。
• ユーザー体験の向上
  AI駆動ツールのユーザビリティを高め、ユーザーが自然に進捗を把握できるようになります。

セットアップ方法

Windsurf

1. Node.jsがインストールされていることを確認します。
2. リポジトリをクローンし、npm installとnpm run buildを実行します。
3. WindsurfのMCP設定ファイルを探します。
4. 下記のJSONスニペットでntfy-mcpサーバーを追加します。
5. 設定を保存し、Windsurfを再起動します。

"mcpServers": {
  "ntfy-mcp": {
    "command": "node",
    "args": [
      "/path/to/ntfy-mcp/build/index.js"
    ],
    "env": {
      "NTFY_TOPIC": "<your topic name>"
    },
    "autoApprove": [
      "notify_user"
    ]
  }
}

Claude

1. Node.jsをインストールし、上記手順でntfy-mcpをクローン・ビルドします。
2. ClaudeのMCPサーバー用設定ファイルを開きます。
3. 下記のようにntfy-mcpの設定を挿入します。
4. Claudeを再起動して設定を反映させます。

"mcpServers": {
  "ntfy-mcp": {
    "command": "node",
    "args": [
      "/path/to/ntfy-mcp/build/index.js"
    ],
    "env": {
      "NTFY_TOPIC": "<your topic name>"
    },
    "autoApprove": [
      "notify_user"
    ]
  }
}

Cursor

1. Node.jsが利用可能かつntfy-mcpがビルドされていることを確認します。
2. CursorのMCPサーバー設定ファイルを編集します。
3. 下記JSONテンプレートを使いntfy-mcpサーバーの詳細を追加します。
4. 保存し、Cursorを再起動します。

"mcpServers": {
  "ntfy-mcp": {
    "command": "node",
    "args": [
      "/path/to/ntfy-mcp/build/index.js"
    ],
    "env": {
      "NTFY_TOPIC": "<your topic name>"
    },
    "autoApprove": [
      "notify_user"
    ]
  }
}

Cline

1. Node.jsをインストールし、ntfy-mcpをクローン・ビルドします。
2. ClineのMCPサーバー設定にアクセスします。
3. 下記例のようにサーバー詳細を挿入します。
4. 保存してClineを再起動します。
5. ntfyアプリをダウンロードし、トピックに購読します。

"ntfy-mcp": {
  "command": "node",
  "args": [
    "/path/to/ntfy-mcp/build/index.js"
  ],
  "env": {
    "NTFY_TOPIC": "<your topic name>"
  },
  "autoApprove": [
    "notify_user"
  ]
}

APIキーの安全な管理

トピック名や機密キーはハードコーディングせず、環境変数で管理しましょう。例:

"env": {
  "NTFY_TOPIC": "${NTFY_TOPIC}"
},
"inputs": {
  "topic": "${NTFY_TOPIC}"
}

フロー内でこのMCPを使う方法

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、システムMCP設定セクションにて下記JSON形式でMCPサーバー詳細を入力します。

{
  "ntfy-mcp": {
    "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可能となり、全機能へアクセスできます。“ntfy-mcp"の部分は実際のMCPサーバー名に、URLも自分のMCPサーバーURLへ置き換えてください。

概要

このMCPサーバーは非常にシンプルかつ特化型で、通知用の単一ツール（notify_user）を提供します。ドキュメントも明快でセットアップ容易ですが、プロンプトテンプレート・リソース定義・サンプリングやrootsなど高度なMCP機能はありません。シンプルさと用途特化で高評価です。

MCPスコア