Starwind UI MCPサーバー

「Starwind UI」MCPサーバーの機能

Starwind UI MCP（Model Context Protocol）サーバーは、Starwind UI専用の開発ツールをAIアシスタントのワークフローに統合するための、TypeScript製ローカルサーバーです。Cursor、Windsurf、Claudeなど外部AIクライアントと連携することで、プロジェクト初期化、パッケージ管理、Starwind UIコンポーネントの最新ドキュメント取得などの自動化を実現します。モジュールベースのツール設計により、一般的なタスクを標準化し、開発プロセスを効率化。Starwind UI開発者の生産性向上に貢献します。パッケージマネージャー検出やLLMデータ取得などの機能も備え、AIアシスタントによる文脈に即した効率的なサポートが可能です。

プロンプト一覧

提供リポジトリやREADME内にプロンプトテンプレートの記載はありません。

リソース一覧

リポジトリやドキュメントに明示的なリソースの記載はありません。

ツール一覧

• init_project
  新しいStarwind UIプロジェクトを初期化します。
• install_component
  Starwind UIコンポーネントのインストールコマンドを生成します。
• update_component
  Starwind UIコンポーネントの更新コマンドを生成します。
• get_documentation
  Starwind UIコンポーネントやガイドのドキュメントリンクを返します。
• fetch_llm_data
  starwind.devからLLMデータを取得（レート制限・キャッシュ対応）。
• get_package_manager
  現在使用中のパッケージマネージャー情報を検出して返します。

このMCPサーバーのユースケース

• Starwind UIプロジェクトセットアップ
  新規プロジェクトの初期化を自動化し、開発者の時間短縮や正しい設定を実現します。
• コンポーネントのインストールと管理
  インストール・更新用コマンドの自動生成で手作業のミスを削減し、作業を効率化します。
• ドキュメント取得
  関連ドキュメントやガイドへのリンクに即座にアクセスでき、オンボーディングやトラブルシューティングを支援します。
• パッケージマネージャー検出
  npm、yarn、pnpmなどの使用中パッケージマネージャーを自動検出し、コマンドの互換性を保証します。
• LLMデータ取得
  starwind.devから最新のコンポーネント・APIデータを取得し、LLMワークフローに活用できます。

セットアップ方法

Windsurf

1. Node.jsとpnpmをインストール（まだの場合）。
2. サーバーをクローンしてビルド:
   • git clone https://github.com/starwind-ui/starwind-ui-mcp.git
   • cd starwind-ui-mcp
   • pnpm install && pnpm build
3. Windsurfの設定ファイル（通常はsettings.json）を編集:

{
  "mcpServers": {
    "starwind ui": {
      "command": "node",
      "args": ["c:\\path\\to\\folder\\starwind-ui-mcp\\dist\\server.js"],
      "env": {}
    }
  }
}

4. 変更を保存してWindsurfを再起動。
5. WindsurfのMCPパネルでサーバーが検出されているかを確認。

APIキーの安全な管理（例）

{
  "mcpServers": {
    "starwind ui": {
      "command": "node",
      "args": ["c:\\path\\to\\folder\\starwind-ui-mcp\\dist\\server.js"],
      "env": {
        "API_KEY": "${env:STARWIND_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Claude

1. Smithery CLIをインストール（オプション）:
   • npx -y @smithery/cli install @Boston343/starwind-ui-mcp --client claude
2. 上記と同様にサーバーをセットアップ（ビルド・起動）。
3. Claudeを設定してローカルMCPサーバーに接続。
4. Claudeを再起動し、MCPサーバーが利用できることを確認。

JSON例

{
  "mcpServers": {
    "starwind ui": {
      "command": "node",
      "args": ["<path-to>/starwind-ui-mcp/dist/server.js"],
      "env": {}
    }
  }
}

Cursor

1. Windsurfの手順に従いビルド・セットアップ。
2. CursorのMCP設定ファイルを編集:

{
  "mcpServers": {
    "starwind ui": {
      "command": "node",
      "args": ["<path-to>/starwind-ui-mcp/dist/server.js"],
      "env": {}
    }
  }
}

3. 保存してCursorを再起動し、MCPサーバーが動作しているか確認。

Cline

1. 必要なものをインストールし、上記と同様にサーバーをビルド。
2. Clineの設定を更新し、ローカルMCPサーバーを指定:

{
  "mcpServers": {
    "starwind ui": {
      "command": "node",
      "args": ["<path-to>/starwind-ui-mcp/dist/server.js"],
      "env": {}
    }
  }
}

4. Clineを再起動し、サーバーへの接続を確認。

注意:
APIキーやシークレットを管理する際は、必ず環境変数を利用してください。例:

{
  "env": {
    "API_KEY": "${env:STARWIND_API_KEY}"
  },
  "inputs": {
    "apiKey": "${env:STARWIND_API_KEY}"
  }
}

FlowHunt内でMCPを利用する

FlowHuntでMCPを統合するには、まずフローに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:

{
  "starwind-ui": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

設定が完了すると、AIエージェントがこのMCPの全機能にアクセスできるようになります。“starwind-ui"は実際のMCPサーバーの名前に、“url"はご自身のMCPサーバーURLに置き換えてください。

概要

総評

Starwind UI MCPサーバーは、Starwind UIワークフロー専用の堅実なツール群を提供し、主要なAI IDEとの連携・セットアップも容易です。ただし、プロンプトテンプレートやリソースプリミティブの明示的なドキュメントはなく、サンプリングやルートサポートも未記載です。セットアップやツール利用のドキュメントは明快です。
スコア: 6/10 — Starwind UI開発者向けとしては有用ですが、高度なMCP機能は限定的です。

MCPスコア