nx-mcp MCPサーバー連携

「nx-mcp」MCPサーバーとは？

nx-mcp MCP（Model Context Protocol）サーバーは、Nx（人気のモノレポビルドシステム）とAIアシスタントやLLMベースのワークフローを橋渡しするための連携ツールです。MCPインターフェースを通じてNxの機能を公開し、AIクライアントがプログラム的にNxワークスペースとやり取りできるようにします。このサーバーは、ワークスペース分析やプロジェクト管理、NxコマンドのAPIライクなエンドポイント経由での実行などを可能にします。Nxを外部のデータソースやプラグイン、開発ツールと接続することで、nx-mcpサーバーは自動化を強化し、開発フローを簡素化し、AIエージェントがNxベースのコードベースでクエリ・アクション・リソース管理を支援できるようにします。

プロンプト一覧

リポジトリ内に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

明示的なリソースプリミティブはファイル内に記載されていません。

ツール一覧

server.pyや関連ファイルにツールは見つかりませんでした。

このMCPサーバーのユースケース

• ワークスペース作業の自動化: AIアシスタントがNxコマンド（例: build, test, lint）をプログラム的に実行し、自動化やワークフローの改善を実現
• モノレポ分析: LLMがNxワークスペースのプロジェクト構成、依存関係、設定内容を分析し、洞察を提供
• プロジェクト管理: モノレポ内の複数プロジェクトをAI主導で管理し、クエリやアクションを容易にする
• Nxプラグイン連携: AIエージェントがカスタムNxプラグインやスクリプトを標準プロトコル経由で活用できる
• 開発者オンボーディング: 新規開発者向けにインタラクティブなガイダンスやドキュメント、自動化支援を提供

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. Windsurfの設定ファイル（通常はwindsurf.json）を開きます。
3. mcpServersセクションにnx-mcp MCPサーバーを追加します:

   {
     "mcpServers": {
       "nx-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@nrwl/nx-mcp@latest"]
       }
     }
   }
   

4. 設定を保存し、Windsurfを再起動します。
5. テストコマンドの実行やMCPステータスの確認で連携を検証します。

Claude

1. Node.jsをインストールします。
2. MCPサーバー用のClaude設定ファイルを探します。
3. MCP設定に次を挿入します:

   {
     "mcpServers": {
       "nx-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@nrwl/nx-mcp@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Claudeを再起動し、MCPサーバーが有効であることを確認します。

Cursor

1. Node.jsが利用可能であることを確認します。
2. Cursor MCP設定（例: cursor.json）を編集します。
3. nx-mcpサーバーを追加します:

   {
     "mcpServers": {
       "nx-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@nrwl/nx-mcp@latest"]
       }
     }
   }
   

4. 保存してCursorを再起動します。
5. Nx関連のMCPリクエストを発行して連携を確認します。

Cline

1. Node.jsが未導入の場合はインストールします。
2. Clineの設定ファイルを開きます。
3. nx-mcpサーバーをMCPセクションに登録します:

   {
     "mcpServers": {
       "nx-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@nrwl/nx-mcp@latest"]
       }
     }
   }
   

4. 変更を保存してClineを再起動します。
5. サンプルのMCPクエリを送信してセットアップを検証します。

APIキーの安全な管理

APIキーのセキュリティ確保には、環境変数を使用し設定内で参照してください。例:

{
  "mcpServers": {
    "nx-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@nrwl/nx-mcp@latest"],
      "env": {
        "NX_API_KEY": "${NX_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "api_key": "${NX_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

FlowHuntフローでこのMCPを利用するには

FlowHuntでのMCP利用方法

FlowHuntワークフローにMCPサーバーを組み込むには、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設定セクションに、下記のJSON形式でMCPサーバー情報を入力します。

{ “nx-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でき、すべての機能にアクセス可能となります。“nx-mcp"はご自身のMCPサーバー名、URLはご利用のMCPサーバーURLに置き換えてください。

概要

私たちの見解

nx-mcp MCPサーバーはNxとAIワークフローの連携基盤として有用ですが、現状のドキュメントや実装には明示的なプロンプト・リソース・ツール定義が不足しています。セットアップの柔軟性や自動化の可能性は大きいものの、より明確なプロトコルプリミティブや具体例があれば一層良くなるでしょう。

MCPスコア

評価: 3/10 — MCPのコンセプトやセットアップガイドはあるものの、ツール・プロンプト・リソース・ライセンスの欠如により、現状では実用性や普及に課題が残ります。