Paddle MCPサーバー連携

「Paddle」MCPサーバーとは？

Paddle MCP（Model Context Protocol）サーバーは、AIアシスタントとPaddle APIをつなぐ橋渡し役です。これにより、製品カタログや請求、サブスクリプション、財務レポートなどの管理が効率化されます。MCP経由でPaddleの豊富なコマース・請求機能を公開することで、ClaudeやCursor、WindsurfなどのAIツールがPaddle APIと安全に連携可能。これにより、製品情報の取得や新規カタログ登録、顧客管理、ビジネスレポートの生成など開発者のワークフローをインテリジェントに自動化できます。Paddle MCPサーバーにタスクを委譲することで、開発者やAIエージェントは最新の請求・商品情報に素早くアクセスし、価格管理や複雑な処理も手作業なしで実現でき、SaaS開発・運用の効率と正確性が向上します。

プロンプト一覧

リポジトリやドキュメント内に明示的なプロンプトテンプレートは記載されていません。

リソース一覧

リポジトリやドキュメント内に明示的なMCPリソースは記載されていません。

提供ツール一覧

READMEや機能一覧から、Paddle MCPサーバーが提供する主なツールは以下の通りです：

• 製品一覧取得: Paddleカタログ内の製品リスト取得
• 製品作成: Paddleカタログに新規製品を追加
• 価格一覧取得: 製品の価格情報取得
• 価格作成: 既存製品に新しい価格を追加
• 顧客一覧取得: 顧客リストの取得
• 取引一覧取得: 取引履歴の取得
• サブスクリプション一覧取得: Paddleで管理されるすべてのサブスクリプション取得
• カスタムレポート生成: カスタム財務分析レポートの作成

このMCPサーバーのユースケース

• 製品カタログ管理: AIアシスタントやIDEプラグインを使い、Paddleカタログ内の製品を簡単に一覧・作成・更新。カタログ業務を効率化し、手作業ミスを削減。
• サブスクリプション＆請求業務: サブスクリプションや顧客請求情報に迅速アクセス・管理でき、開発環境内でのSaaS請求ロジックを支援。
• 財務レポート作成: AIツールから直接、分析や監査向けの財務・ビジネスレポートを自動生成し、複雑なレポート業務を自動化。
• カスタマーサポート自動化: AI駆動のサポートフローで顧客データ取得や請求問合せ対応、顧客記録の更新などを実現し、サポート効率化。
• API駆動コマース連携: MCPサーバーを自動化レイヤーとして使うことで、カスタムアプリ・ボット・社内ツールからPaddleの請求・コマース機能を連携。

セットアップ方法

Windsurf

1. 前提条件: Node.jsがインストールされていることを確認します。
2. Paddle APIキー取得: PaddleのDeveloperツールでAPIキーを作成または管理。
3. 設定編集: Windsurf MCP設定にPaddle MCPサーバーエントリーを追加。
4. JSONスニペットを挿入:

   {
     "mcpServers": {
       "paddle": {
         "command": "npx",
         "args": ["-y", "@paddle/paddle-mcp", "--api-key=PADDLE_API_KEY", "--environment=sandbox"]
       }
     }
   }
   

5. 保存＆再起動: 設定を保存し、Windsurfを再起動。
6. 確認: WindsurfでPaddle MCPサーバーの利用可能性をチェック。

APIキーの安全な管理

環境変数の例:

{
  "mcpServers": {
    "paddle": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@paddle/paddle-mcp"],
      "env": {
        "PADDLE_API_KEY": "your_api_key",
        "PADDLE_ENVIRONMENT": "sandbox"
      }
    }
  }
}

Claude

1. 前提条件: Node.jsがインストールされていることを確認。
2. APIキー取得: Paddle Developerツールから取得。
3. MCP設定編集: Paddle MCP用JSONを設定に追加。
4. JSONスニペットを挿入:

   {
     "mcpServers": {
       "paddle": {
         "command": "npx",
         "args": ["-y", "@paddle/paddle-mcp", "--api-key=PADDLE_API_KEY", "--environment=production"]
       }
     }
   }
   

5. Claudeを保存＆再起動。

APIキーの安全な管理

上記と同様に環境変数で対応。

Cursor

1. 前提条件: Node.jsがインストール済み。
2. APIキー取得: Paddle Developerツールから取得。
3. 設定編集: MCPサーバーをCursor設定に追加。
4. JSONスニペットを挿入:

   {
     "mcpServers": {
       "paddle": {
         "command": "npx",
         "args": ["-y", "@paddle/paddle-mcp", "--api-key=PADDLE_API_KEY", "--environment=sandbox"]
       }
     }
   }
   

5. Cursorを再起動し、Paddle MCP連携を確認。

APIキーの安全な管理

同様に環境変数方式を推奨。

Cline

1. 前提条件: Node.jsがインストールされていることを確認。
2. APIキー取得: PaddleのDeveloperツールから取得。
3. 設定ファイル編集: Paddle MCPエントリーを設定に追加。
4. JSON例:

   {
     "mcpServers": {
       "paddle": {
         "command": "npx",
         "args": ["-y", "@paddle/paddle-mcp", "--api-key=PADDLE_API_KEY", "--environment=sandbox"]
       }
     }
   }
   

5. 保存＆Clineを再起動。

APIキーの安全な管理

上記と同様に環境変数利用を推奨。

このMCPをフローで使う方法

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、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、「System MCP設定」欄に次のJSON形式でMCPサーバー情報を入力します：

{
  "paddle": {
    "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の全機能にアクセスできるようになります。“paddle"は実際のMCPサーバー名に、URLも自分のMCPサーバーURLに置き換えてください。

概要

現時点の情報から、Paddle MCPサーバーは十分なツールとセットアップ手順を提供している一方、プロンプトテンプレートやリソース定義はドキュメントに明示されていません。セキュリティに関するガイダンスは明確で、機能面はPaddle APIとよくマッチしています。rootsやサンプリングサポート等の記載がない点は小さなギャップです。

MCPスコア

総合評価として、このMCPサーバーは6/10です。 Paddle API自動化の基本を網羅し、セットアップやセキュリティガイダンスも明確で主要ツールも公開されていますが、リソース・プロンプト・roots・サンプリング対応など高度なMCP機能の記載に乏しい点が評価の課題です。