
Paddle MCPサーバー連携
Paddle MCPサーバーはAIアシスタントとPaddle APIを橋渡しし、FlowHuntや対応IDEでの製品カタログ管理、請求、サブスクリプション、財務レポートなどの業務を安全かつインテリジェントなワークフローで自動化します。...
Productboard MCP サーバーを使って、FlowHunt 内の AI 主導ワークフローと Productboard を連携させ、シームレスなプロダクトデータへのアクセスと自動化を実現しましょう。
Productboard MCP(Model Context Protocol)サーバーは、AI アシスタントと Productboard API の間の橋渡しを行い、プロダクト管理データをエージェンティックワークフローにシームレスに統合します。Productboard の機能を MCP 経由で公開することで、AI 主導のツールやエージェントが Productboard 内の機能・コンポーネント・企業・ノートといったデータにプログラム的にアクセスできるようになります。これにより、データクエリの自動化やプロダクトインサイトの取得、プロダクト情報に依存する他システムとの連携が促進され、開発やプロダクト管理のワークフローが効率化されます。開発者やチームは、この連携を活用して、プロダクト機能の取得やコンポーネント管理、企業情報へのアクセスなどのタスクを好みの AI プラットフォーム内で簡単に実現できます。
提供リポジトリにプロンプトテンプレートは記載されていません。
公開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。
リポジトリには Windsurf 用のセットアップ手順はありません。
claude_desktop_config.json
設定ファイルを開きます。mcpServers
セクションに Productboard MCP サーバーを NPX で追加します。<YOUR_TOKEN>
を自身のアクセストークンに置き換えてください):{
"mcpServers": {
"productboard": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"productboard-mcp"
],
"env": {
"PRODUCTBOARD_ACCESS_TOKEN": "<YOUR_TOKEN>"
}
}
}
}
リポジトリには Cursor 用のセットアップ手順はありません。
リポジトリには Cline 用のセットアップ手順はありません。
Productboard API キーは、上記の設定例のように環境変数で管理してください。設定ファイル内に認証情報を直接記載しないようにしましょう。
例:
"env": {
"PRODUCTBOARD_ACCESS_TOKEN": "<YOUR_TOKEN>"
}
FlowHunt での MCP 利用
FlowHunt のワークフローに MCP サーバーを組み込むには、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 設定欄に以下の JSON 形式で MCP サーバー情報を入力します。
{
"productboard": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
設定後、AI エージェントはこの MCP をツールとして利用でき、全機能にアクセス可能となります。"productboard"
の部分は自身の MCP サーバー名へ、url
はご自身の MCP サーバーの URL に置き換えてください。
セクション | 利用可否 | 詳細・備考 |
---|---|---|
概要 | ✅ | Productboard MCP の概要は README.md に記載 |
プロンプト一覧 | ⛔ | プロンプトテンプレートは見つかりません |
リソース一覧 | ⛔ | 明示的な MCP リソース記載なし |
ツール一覧 | ✅ | README.md に10種のツールを記載 |
API キーの安全な管理 | ✅ | 設定 JSON 内の環境変数で管理 |
サンプリングサポート(評価上は重要度低) | ⛔ | 非掲載 |
上記2つの表より、Productboard MCP は基本的なツールや Claude 用セットアップの明確さという点で優れていますが、プロンプトテンプレートや追加リソース、他プラットフォーム向けドキュメントが不足しています。Roots やサンプリングサポートへの言及もありません。全体としてエージェンティックワークフロー統合の観点では 5/10 の評価です。ツールの充実度とライセンスの明確さは評価できますが、ドキュメントや高度な MCP 機能に課題が残ります。
ライセンス有り | ✅ (MIT) |
---|---|
1つ以上のツール有り | ✅ (10) |
フォーク数 | 8 |
スター数 | 6 |
Productboard MCP サーバーは、AI アシスタントと Productboard API の橋渡し役として機能し、機能・コンポーネント・企業・ノートなどへのプログラムによるアクセスを通じてワークフロー自動化やプロダクトインサイト取得を可能にします。
企業一覧取得、企業詳細、プロダクトコンポーネント一覧、コンポーネント詳細、プロダクト機能一覧、機能詳細とステータス、ノート、プロダクト一覧、プロダクト詳細の計10種類のツールを提供します。
アクセストークンは、Claude のセットアップ例のように設定ファイル内の環境変数に格納してください。認証情報をコードや公開設定ファイルにハードコーディングしないようご注意ください。
フローに MCP コンポーネントを追加し、システム MCP 設定欄に MCP サーバー設定(JSON形式)を貼り付けます。これで AI エージェントがフロー実行時に全ての Productboard MCP ツールにアクセス可能になります。
プロダクト機能の自動探索や概要生成、コンポーネント管理、企業データの集約、AI エージェントによるプロダクト管理ワークフローの自動化などが可能です。FlowHunt や類似プラットフォームで利用できます。
Productboard を AI ワークフローに接続し、FlowHunt で機能管理・企業インサイト・プロダクト概要生成を自動化しましょう。
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