
ModelContextProtocol (MCP) サーバー統合
ModelContextProtocol (MCP) サーバーは、AIエージェントと外部データソース、API、サービスをつなぐ橋渡しとして機能し、FlowHuntユーザーがコンテキスト認識型でワークフロー自動化が可能なAIアシスタントを構築できるようにします。本ガイドでは、セットアップ、構成、および安全な統合のためのベ...
天機 MCP サーバーは、AIエージェントが外部データ、API、サービスとやりとりできるようにし、AIアプリケーションのための動的ワークフローや実世界の自動化を実現します。
天機 MCP(モデルコンテキストプロトコル)サーバーは、AIアシスタントを外部データソースやAPI、サービスと接続するために設計されています。これにより、開発ワークフローが強化され、より動的なAI機能が可能になります。天機 MCP サーバーはAIモデルと実世界のリソースの橋渡し役を果たし、データベースクエリの実行、ファイルの管理、さまざまなAPIとの連携など、多様なタスクをAIシステムが実行できるようにします。これにより、外部データや機能をAIアプリケーションにシームレスに統合でき、最新情報や自動化、運用コンテキストを必要とするインテリジェントシステムの開発が容易になります。
利用可能なファイルやドキュメントにはプロンプトテンプレートが指定されていません。
利用可能なドキュメントやファイルには明示的なリソースが記載されていません。
サーバー.pyや指定されたリポジトリパスにツールの詳細はありませんでした。
リポジトリのドキュメントには具体的なユースケースの記載がありませんでした。
windsurf.config.json
)を探します。mcpServers
オブジェクトに天機 MCP サーバーを追加します:{
"mcpServers": {
"tianji": {
"command": "npx",
"args": ["@tianji/mcp-server@latest"]
}
}
}
{
"mcpServers": {
"tianji": {
"command": "npx",
"args": ["@tianji/mcp-server@latest"]
}
}
}
cursor.config.json
などの設定ファイルを探します。{
"mcpServers": {
"tianji": {
"command": "npx",
"args": ["@tianji/mcp-server@latest"]
}
}
}
{
"mcpServers": {
"tianji": {
"command": "npx",
"args": ["@tianji/mcp-server@latest"]
}
}
}
秘密情報は環境変数で管理してください。設定例:
{
"mcpServers": {
"tianji": {
"command": "npx",
"args": ["@tianji/mcp-server@latest"],
"env": {
"API_KEY": "${API_KEY}"
},
"inputs": {
"apiKey": "${API_KEY}"
}
}
}
}
FlowHuntでMCPを使う
FlowHuntワークフローにMCPサーバーを統合するには、最初にMCPコンポーネントをフローに追加し、AIエージェントに接続します。
MCPコンポーネントをクリックして設定パネルを開きます。システムMCP設定セクションで、以下のJSON形式でMCPサーバーの詳細を入力します:
{ “tianji”: { “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、その全ての機能と能力にアクセスできるようになります。“tianji"は実際のMCPサーバー名に、URLはご自身のMCPサーバーURLに置き換えてください。
セクション | 利用可否 | 詳細・注記 |
---|---|---|
概要 | ✅ | 天機 MCP サーバーの簡単な説明を記載。 |
プロンプト一覧 | ⛔ | プロンプトテンプレートなし。 |
リソース一覧 | ⛔ | リソースの記載なし。 |
ツール一覧 | ⛔ | 利用可能なファイルにツールなし。 |
APIキーのセキュア管理 | ✅ | 環境変数利用例を記載。 |
サンプリングサポート(評価には重要度低) | ⛔ | サンプリングサポート情報なし。 |
以上より、天機 MCP サーバーはプロンプトやリソース、ツールなどMCP固有機能に関しては初期段階または未ドキュメントの状態にあるようです。セットアップ方法は明確ですが、実運用上の機能や詳細はコードやREADMEには記載がありませんでした。
ライセンスあり | |
---|---|
ツールが1つ以上ある | |
フォーク数 | |
スター数 |
現状のドキュメントや機能の充実度から、このMCPサーバーの評価は2/10です。ユーザーや開発者向けの実用的な例や詳細が不足しており、提供ファイル内にMCPプリミティブやツールの実装も確認できませんでした。
天機 MCP(モデルコンテキストプロトコル)サーバーは、AIエージェントと外部データソース、API、サービスを橋渡しします。AIモデルが実世界の情報にアクセスし、外部操作を自動化し、ワークフローにライブデータを統合できるようにします。
APIキーは環境変数で管理してください。MCPサーバーの設定で、これらの変数を参照することで安全なアクセスと秘密管理ができます。
現行リリースやドキュメントには、プロンプトテンプレート、ツール、リソースは含まれていません。天機 MCP サーバーは拡張性とユーザー定義による外部リソース接続を目的としています。
フローにMCPコンポーネントを追加し、エージェントに接続して、天機 MCPサーバーの設定(正しいトランスポートとURL付き)をシステムMCP設定パネルに挿入します。これでエージェントが天機 MCPの機能にアクセスできます。
天機 MCP サーバーを使って、AIエージェントをライブAPI、データベース、ファイルシステム、外部ツールにつなげ、動的なデータ取得、自動化、AI駆動アプリケーションの運用コンテキストを実現できます。
ModelContextProtocol (MCP) サーバーは、AIエージェントと外部データソース、API、サービスをつなぐ橋渡しとして機能し、FlowHuntユーザーがコンテキスト認識型でワークフロー自動化が可能なAIアシスタントを構築できるようにします。本ガイドでは、セットアップ、構成、および安全な統合のためのベ...
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