Unleash MCPサーバー統合

「Unleash」MCPサーバーは何をするのか？

Unleash MCPサーバーは、Model Context Protocol（MCP）実装の1つで、AIアシスタントやLLMアプリケーションとUnleash Feature Toggleシステムを接続します。AIクライアントがUnleashからフィーチャーフラグの状態を照会したり、プロジェクトを一覧表示したり、フィーチャーフラグ管理を標準化されたMCPインターフェース経由で直接行うことを可能にします。この統合により、開発者はフィーチャー管理を自動化し、AIエージェントにフィーチャーフラグデータを提供して意思決定を支援し、動的フィーチャートグルに依存するワークフローを効率化できます。Unleashと連携するツールやリソースを提供することで、サーバーはAI駆動アプリケーションが開発パイプラインを強化し、自動チェックを実施し、フィーチャー管理操作に参加する力を与えます。

プロンプト一覧

• flag-check: Unleash上の単一フィーチャーフラグの状態を確認するためのプロンプトテンプレート。

リソース一覧

• flags: フィーチャーフラグデータをMCPリソースとして公開し、クライアントが文脈情報として読み取り・利用できるようにします。
• projects: Unleashシステム内で設定されたすべてのプロジェクトへのアクセスおよび一覧取得を可能にします。

ツール一覧

• get-flag: 指定したフィーチャーフラグの状態をUnleashから取得するツール。
• get-projects: Unleashサーバーに存在するすべてのプロジェクトを一覧で取得するツール。

このMCPサーバーのユースケース

• フィーチャーフラグ監視: AIエージェントがフィーチャーフラグの状態をプログラムで確認し、動的な意思決定や自動テストシナリオを実現。
• 自動フィーチャー管理: AIが文脈信号やデプロイ要件に応じてフィーチャーフラグを新規作成・更新・管理。
• プロジェクト探索: Unleash上の利用可能なプロジェクトを簡単に一覧・探索し、チームのプロジェクト導入や統合を効率化。
• LLM向け文脈フラグ公開: フィーチャーフラグ情報を言語モデルの文脈として提供し、より高度な応答や運用意識を実現。
• 継続的デプロイ統合: フィーチャーフラグの自動トグルやプロジェクト管理をCI/CDパイプラインの一部として自動化し、俊敏性と効率を向上。

セットアップ方法

Windsurf

1. Node.js（v18以上）がインストールされていることを確認します。
2. Windsurfの設定ファイルを探します。
3. 以下のJSONスニペットを使い、mcpServersオブジェクトにUnleash MCPサーバーを追加します:

   "mcpServers": {
     "unleash-mcp": {
       "command": "npx",
       "args": ["@cuongtl1992/unleash-mcp@latest"]
     }
   }
   

4. 設定を保存し、Windsurfを再起動します。
5. WindsurfダッシュボードでUnleash MCPサーバーが稼働しているか確認します。

APIキーの安全な管理

機密情報は環境変数で管理しましょう:

{
  "mcpServers": {
    "unleash-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@cuongtl1992/unleash-mcp@latest"],
      "env": {
        "UNLEASH_API_KEY": "${UNLEASH_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "apiUrl": "https://unleash.example.com/api"
      }
    }
  }
}

Claude

1. Node.js（v18以上）が未導入の場合はインストールします。
2. Claudeの設定ファイルを開きます。
3. mcpServersセクションにUnleash MCPを追加します:

   "mcpServers": {
     "unleash-mcp": {
       "command": "npx",
       "args": ["@cuongtl1992/unleash-mcp@latest"]
     }
   }
   

4. ファイルを保存し、Claudeを再起動します。
5. Claudeのツールメニューから統合が成功したことを確認します。

Cursor

1. Node.js（v18以上）がインストールされていることを確認します。
2. Cursorの設定ファイルを編集します。
3. 以下のMCPサーバー設定を挿入します:

   "mcpServers": {
     "unleash-mcp": {
       "command": "npx",
       "args": ["@cuongtl1992/unleash-mcp@latest"]
     }
   }
   

4. 設定を保存し、Cursorを再起動します。
5. Cursor内でMCPサーバーのステータスを確認します。

Cline

1. Node.js（v18以上）が利用可能であることを確認します。
2. Clineの設定ファイルにアクセスします。
3. 下記のようにUnleash MCPサーバーの詳細を追加します:

   "mcpServers": {
     "unleash-mcp": {
       "command": "npx",
       "args": ["@cuongtl1992/unleash-mcp@latest"]
     }
   }
   

4. 保存後Clineを再起動します。
5. Unleash MCPサーバーの機能が有効であることを検証します。

フロー内でのMCPの使い方

FlowHuntでのMCP活用

FlowHuntワークフローにMCPサーバーを統合するには、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てください。

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、下記のJSON形式でMCPサーバー情報を入力します:

{
  "unleash-mcp": {
    "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をツールとして利用し、すべての機能・能力にアクセスできます。"unleash-mcp"を実際のMCPサーバー名へ、URLも適切なものに置き換えてください。

概要

当社の見解

Unleash MCPサーバーはLLMワークフローにおけるフィーチャーフラグ管理のための明確で特化した統合を提供します。リポジトリはMCPの基本要素を網羅し、実践的なセットアップ手順と堅牢なセキュリティ実装を示しています。ただし、サンプリングやrootなどの高度なMCP機能は明記されていません。全体として、開発者にとって価値の高い、堅実で専門性の高いMCPサーバーです。

MCPスコア