Peacock MCPサーバー

「Peacock」MCPサーバーは何をするのか？

Peacock MCPサーバーは、Visual Studio CodeのPeacock拡張向けに設計されたModel Context Protocol（MCP）サーバーです。主な目的は、MCPサーバーがAIアシスタントと外部APIの接続をどのように実現できるかを示すことです。これにより開発ワークフローが強化されます。Peacock MCPサーバーは橋渡しの役割を果たし、AIアシスタントがVS Code環境とプログラム的に連携できるようにします。例えば、エディタの見た目をカスタマイズしたり、プロジェクトごとの設定を管理したりすることが可能です。これにより、テーマ設定やワークスペース識別、その他API駆動のタスクを自動化でき、コーディング体験を効率化し充実させます。

プロンプト一覧

利用可能なドキュメントやリポジトリファイルに明示的なプロンプトテンプレートはありません。

リソース一覧

利用可能なドキュメントやリポジトリファイルに明示的なリソースは記載されていません。

ツール一覧

利用可能なドキュメントやリポジトリファイルには明記されたツールはなく、server.pyもこのリポジトリには存在しません。

このMCPサーバーのユースケース

• API連携デモ: Peacock MCPサーバーは、MCPサーバーがAPI連携にどのように利用できるかを示すことを主な目的としています。これにより、開発者はAIアシスタントとさまざまなサービスの統合のベストプラクティスを理解できます。
• VS Code拡張の強化: MCP経由でPeacockと連携することで、テーマや見た目の調整をVS Codeワークスペース全体で自動化でき、チームのワークフローやワークスペース識別が向上します。
• 開発者ワークフローの自動化: サーバーは、プロジェクトコンテキストやCI/CDステータスに応じてエディタの色を切り替えるなど、繰り返し作業の自動化の基盤となります。これにより手動設定の手間が軽減します。
• 教育目的: このリポジトリは、AIツールと外部APIやシステムを接続するMCPサーバー実装方法を学びたい方にとって貴重なリソースです。
• カスタムMCPサーバーのテンプレート: 開発者はこのテンプレートを使って、他の拡張やAIとAPIの連携が必要なアプリケーション向けに独自のMCPサーバーを作成できます。

セットアップ方法

Windsurf

1. システムに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wind.config.json）を探します。
3. 以下のJSONスニペットを使ってPeacock MCPサーバーのエントリを追加します:

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

4. 設定ファイルを保存し、Windsurfを再起動します。
5. WindsurfがPeacock MCPサーバーを認識しているか確認します。

Claude

1. Node.jsが利用可能であることを確認します。
2. ClaudeのMCPサーバー設定（例: claude.json）を開きます。
3. 以下を追加します:

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

4. 保存してClaudeを再起動します。
5. ClaudeのUIでPeacock MCPサーバーがリストされていることを確認します。

Cursor

1. Node.jsをインストールします。
2. Cursorのcursor.config.jsonを開きます。
3. 以下を挿入します:

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

4. ファイルを保存し、Cursorを再起動します。
5. MCPサーバーを利用するコマンドを実行してテストします。

Cline

1. Node.jsがインストールされていることを確認します。
2. Clineの設定ファイル（例: cline.config.json）を編集または作成します。
3. MCPサーバーを追加します:

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

4. 保存してClineを再起動します。
5. MCPサーバーが正常に登録されたことを確認します。

APIキーの安全な管理

APIキーは環境変数として保存し、設定で参照してください。例:

{
  "mcpServers": {
    "peacock-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@johnpapa/peacock-mcp@latest"],
      "env": {
        "API_KEY": "${PEACOCK_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "apiKey": "${PEACOCK_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

フロー内でこのMCPを使う方法

FlowHuntでMCPを使うには

FlowHuntのワークフローにMCPコンポーネントを追加し、AIエージェントと接続することから始めます。

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設定セクションで、次のJSON形式でMCPサーバーの詳細を入力します:

{
  "peacock-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

設定が完了したら、AIエージェントはMCPの全機能にツールとしてアクセスできるようになります。“peacock-mcp"は実際のMCPサーバー名に、URLは自分のMCPサーバーのURLに適宜変更してください。

概要

この表から分かるように、Peacock MCPサーバーは有用なデモプロジェクトですが、詳細なドキュメントやプロンプトテンプレート、リソース、ツール定義が不足しているため、高度なMCP連携には実用性が制限されます。主な価値はMCPサーバー開発の学習や出発点としての利用です。

MCPスコア

総合評価: 3/10 – このMCPサーバーは入門用の参考実装として有用ですが、実運用にはスコープやドキュメントがかなり限定的です。