「Visio」MCP サーバーは何をするのか？

Visio MCP サーバーは、標準化された API を通じて Microsoft Visio 図面のプログラムによる作成や編集を可能にするツールです。Microsoft の COM インターフェイスを活用することで、AI アシスタントや開発者は、新規図面の作成、図形の追加・接続、テキスト挿入、画像としてのエクスポートなどを自動化できます。本サーバーは AI ワークフローと Visio アプリケーションの橋渡しを行い、図面操作をより広範な自動化・ドキュメント生成・データ可視化パイプラインに統合することを可能にします。Model Context Protocol (MCP) エコシステムの一部として、Visio MCP サーバーは外部システムとのシームレスな連携を促進し、ビジュアルドキュメントや図解ワークフローを扱う開発者の生産性を高めます。

プロンプト一覧

リポジトリに特定のプロンプトテンプレートは記載・定義されていません。

リソース一覧

リポジトリに明示的な MCP リソースは記載・公開されていません。

ツール一覧

• 新しい Visio 図面の作成
  プログラムから新規 Microsoft Visio 図面を作成します。
• 既存の Visio 図面を開く
  既存の Visio 図面を開き、編集やエクスポートを行います。
• 図形の追加
  長方形、円、線など様々な図形を Visio ドキュメントに追加します。
• 図形の接続
  2 つの図形をさまざまなコネクタタイプで接続します。
• 図形へのテキスト追加
  図形にテキスト注釈や内容を挿入します。
• 全図形の一覧取得
  現在の Visio ドキュメント内の全図形リストを取得します。
• ドキュメントの保存
  Visio ドキュメントの現在の状態を指定の場所に保存します。
• 図面を画像としてエクスポート
  現在の図面ビューを画像ファイルとしてエクスポートします。
• ドキュメントを閉じる
  開いている Visio ドキュメントを安全に閉じます。

この MCP サーバーのユースケース

• 図面の自動生成:
  開発者は構造化データやスクリプトから複雑な Visio 図面を自動生成でき、手作業を削減し一貫性を確保できます。
• コードベース・アーキテクチャの可視化:
  ソフトウェアアーキテクチャやネットワークトポロジー、プロセスフローを Visio 図面としてプログラムで可視化し、理解やドキュメント化を容易にします。
• バッチ編集・更新:
  複数の Visio 図面を一括で編集・注釈追加・ブランド追加・共通部品の更新などが可能です。
• ドキュメントパイプラインへの統合:
  Visio 図面生成を自動ドキュメントワークフローに組み込み、技術文書やレポートのビジュアルを常に最新に保ちます。
• 図面のエクスポート・共有:
  図面を画像として自動エクスポートし、プレゼンテーションやメール、イントラネットページで手作業なく共有できます。

セットアップ方法

Windsurf

1. Windows に Microsoft Visio と Python 3.12 以上をインストールしてください。

2. 必要な Python パッケージをインストールします:

   pip install pywin32
   pip install mcp-server
   

3. リポジトリをクローンし、visio_mcp_server.py を探します。

4. サーバーを Windsurf MCP 構成ファイルに追加します:

   {
     "mcpServers": {
       "visio": {
         "command": "python",
         "args": ["<path-to>/visio_mcp_server.py"],
         "env": {}
       }
     }
   }
   

5. 保存して Windsurf を再起動します。サーバーログを確認するか、テストコマンドを実行して検証してください。

Claude

1. 必要条件をインストール: Microsoft Visio、Python 3.12 以上、および必要パッケージ。

2. このリポジトリをクローンします。

3. Claude MCP 構成ファイルを編集し、Visio MCP サーバーを追加します:

   {
     "mcpServers": {
       "visio": {
         "command": "python",
         "args": ["<path-to>/visio_mcp_server.py"],
         "env": {}
       }
     }
   }
   

4. 変更を保存し、Claude を再起動します。

5. Claude インターフェイスから Visio MCP サーバーが稼働しているか確認します。

Cursor

1. Windows、Visio、Python、および依存関係で環境をセットアップします。

2. Office-Visio-MCP-Server リポジトリをダウンロードまたはクローンします。

3. Cursor の MCP 構成に以下を追加します:

   {
     "mcpServers": {
       "visio": {
         "command": "python",
         "args": ["<path-to>/visio_mcp_server.py"],
         "env": {}
       }
     }
   }
   

4. 構成を保存し、Cursor を再起動します。

5. Visio MCP サーバーへの接続をテストします。

Cline

1. 必要条件を準備: Windows、Microsoft Visio、Python 3.12 以上。

2. 必要な Python パッケージをインストールします。

3. リポジトリをクローンし、サーバースクリプトを探します。

4. Cline の MCP 構成に以下を追加します:

   {
     "mcpServers": {
       "visio": {
         "command": "python",
         "args": ["<path-to>/visio_mcp_server.py"],
         "env": {}
       }
     }
   }
   

5. Cline を再起動し、サーバーのセットアップを確認します。

API キーのセキュリティ対策:
セットアップに API キーやシークレットが必要な場合は、環境変数として格納し、config の env セクションで参照してください。

{
  "mcpServers": {
    "visio": {
      "command": "python",
      "args": ["<path-to>/visio_mcp_server.py"],
      "env": {
        "VISIO_API_KEY": "${VISIO_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

VISIO_API_KEY はシステムの環境変数として安全に設定してください。

フロー内での MCP の使い方

FlowHunt での MCP 利用

FlowHunt のワークフローに 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 設定セクションに下記 JSON 形式で MCP サーバー情報を入力します。

{
  "visio": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

設定が完了すると、AI エージェントはすべての機能にアクセスできるツールとしてこの MCP を利用できるようになります。“visio” をご自身の MCP サーバー名に、URL もご自身の MCP サーバー URL に置き換えてください。

概要

Roots サポートはリポジトリで言及されていません。

上記の表から、この MCP は Visio 自動化ツールについては十分にドキュメント化されていますが、明示的な MCP プロンプトテンプレートやリソース定義はありません。図面自動化を必要とする開発者には有用ですが、より広範なプロトコル機能は不足しています。

評価: 5/10

MCP スコア