oatpp-mcp MCPサーバー

「oatpp-mcp」MCPサーバーは何をしますか？

oatpp-mcp MCPサーバーは、AnthropicのModel Context Protocol（MCP）をOat++ウェブフレームワークで実装したものです。これはAIアシスタントと外部APIやサービスの橋渡し役となり、シームレスな統合とやり取りを可能にします。Oat++のAPIコントローラーやリソースをMCPプロトコル経由で公開することで、oatpp-mcpはAIエージェントがAPIのクエリ、ファイル管理、サーバーサイドツールの活用などのタスクを実行できるようにします。これにより、大規模言語モデル（LLM）やクライアントがバックエンドデータへのアクセスや操作、自動化、再利用可能なプロンプトテンプレート・ワークフローによる標準化を実現します。サーバーはSTDIOまたはHTTP SSE上で動作でき、様々なデプロイ環境に柔軟に対応します。

プロンプト一覧

• CodeReview
  コードレビュー作業向けのプロンプトテンプレートで、ユーザーが提出したコードスニペットをLLMが分析・フィードバックできるようにします。

リソース一覧

• File
  ファイルシステム操作をリソースとして公開し、クライアントやLLMがサーバー上のファイルの読み書きを行えます。

※（他に明示的にリストされているリソースはドキュメントにはありません。）

ツール一覧

• Logger
  ロギング機能を提供するツールで、LLMやクライアントがサーバーとのやり取り中にイベントやアクションを記録できます。

※（他に明示的にリストされているツールはドキュメントにはありません。）

このMCPサーバーのユースケース

• コードレビュー自動化
  開発者はコードスニペットを提出し、LLMによる迅速なフィードバックや提案を受けてコード品質保証を効率化できます。
• APIクエリ
  サーバーはOat++ APIコントローラーから自動でツールを生成でき、AIアシスタントがカスタムAPIと直接やり取りしてデータ取得やプロセス自動化を行えます。
• ファイル管理
  Fileリソースを通じてAIエージェントがサーバー上のファイルを読み書きでき、設定更新やログ取得、データ前処理などをサポートします。
• ロギングとモニタリング
  Loggerツールを使い、AI主導のアクションを記録したり、ワークフローの監視やデバッグを効率化できます。
• LLMワークフローの標準化
  標準プロンプトやツール公開により、チームはLLMベースの自動化や統合用に一貫性のある再利用可能なワークフローを構築できます。

セットアップ方法

Windsurf

1. すべての前提条件（Oat++、必要に応じてNode.js、oatpp-mcpのビルド/インストール）が整っていることを確認します。
2. Windsurfの設定ファイル（例：settings.json）を探します。
3. mcpServersオブジェクトの下にoatpp-mcpサーバーを追加します：

   {
     "mcpServers": {
       "oatpp-mcp": {
         "command": "oatpp-mcp",
         "args": []
       }
     }
   }
   

4. 設定を保存してWindsurfを再起動します。
5. oatpp-mcpサーバーが起動して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

{
  "mcpServers": {
    "oatpp-mcp": {
      "command": "oatpp-mcp",
      "env": {
        "API_KEY": "env:OATPP_API_KEY"
      },
      "inputs": {
        "api_key": "${API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Claude

1. ビルド手順に従ってOat++とoatpp-mcpをインストールします。
2. ClaudeのMCP統合設定を開きます。
3. 次のJSONでoatpp-mcpサーバーを登録します：

   {
     "mcpServers": {
       "oatpp-mcp": {
         "command": "oatpp-mcp",
         "args": []
       }
     }
   }
   

4. Claudeを再起動します。
5. oatpp-mcp MCPサーバーへの接続をテストします。

APIキーのセキュリティ
Windsurfと同じパターンに従ってください。

Cursor

1. oatpp-mcpをビルドしてインストールします。
2. Cursorの設定ファイルを編集します（ファイルの場所はドキュメントを参照）。
3. oatpp-mcpをMCPサーバーとして追加します：

   {
     "mcpServers": {
       "oatpp-mcp": {
         "command": "oatpp-mcp",
         "args": []
       }
     }
   }
   

4. 変更を保存してCursorを再起動します。
5. サーバーが一覧に表示され、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
上記と同じです。

Cline

1. 前提条件（Oat++、oatpp-mcp）がインストールされていることを確認します。
2. ClineのMCPサーバー設定を編集します。
3. 以下を使ってoatpp-mcpを追加します：

   {
     "mcpServers": {
       "oatpp-mcp": {
         "command": "oatpp-mcp",
         "args": []
       }
     }
   }
   

4. 保存してClineを再起動します。
5. MCPサーバー統合をテストします。

APIキーのセキュリティ
上記と同じです。

フロー内でこのMCPを使う方法

FlowHuntでのMCPの利用

FlowHuntワークフローにMCPサーバーを統合するには、まず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、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：

{
  "oatpp-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、その機能をすべて使用できるようになります。“oatpp-mcp"は実際のMCPサーバー名に、URLはご自身のMCPサーバーURLに置き換えてください。

概要

ドキュメントによれば、oatpp-mcpは最小限ながらも実用的なMCPサーバー実装であり、プロトコルの基本（プロンプト・リソース・ツール・セットアップ）を網羅していますが、サンプリングやroots等の高度な機能の記載はありません。ドキュメントは明快で基本をカバーしていますが、内容や詳細は限定的です。

MCPスコア

所感：
oatpp-mcpはOat++向けのシンプルで機能的、かつ準拠したMCP実装です。最低限の要素（ツール・プロンプト・リソース）は備えていますが、機能は豊富ではなく、rootsやサンプリング、より幅広いプリミティブの証拠やドキュメントは不足しています。Oat++ユーザーにとっては良い出発点ですが、高度なワークフローには拡張が必要となるでしょう。

評価：
6/10 – 基礎とプロトコル準拠は良好ですが、機能の幅や拡張性はドキュメントからは限定的です。