kintone MCP Server-integration

kintone MCP Server-integration

Koppla dina AI-arbetsflöden till kintone med kintone MCP Server—möjliggör dataåtkomst, automatisering och rapportering direkt från FlowHunt och andra AI-verktyg.

Vad gör “kintone” MCP Server?

kintone MCP Server är en Model Context Protocol (MCP)-server som är utformad för smidig integration mellan AI-assistenter och kintone-plattformen. Den gör det möjligt för AI-verktyg—såsom Claude Desktop—att utforska, fråga och manipulera data i kintone-applikationer. Genom att fungera som en brygga ger servern utvecklare och slutanvändare möjlighet att automatisera arbetsflöden, hantera poster och interagera direkt med kintone-databaser via AI-drivna kommandon. Denna integration förenklar uppgifter som att hämta projektstatus, uppdatera poster och skapa rapporter, och förbättrar utvecklings- och driftflöden avsevärt genom att göra kintones funktionalitet tillgänglig via naturligt språk och AI-agenter.

Lista över kommandon

Inga explicita promptmallar är dokumenterade i arkivet.

Lista över resurser

Inga explicita resurser är dokumenterade i arkivet.

Lista över verktyg

Inga explicita verktyg listas i den offentliga dokumentationen eller i tillgängliga filer.

Användningsområden för denna MCP Server

  • Projektstatusuppföljning
    AI-agenter kan hämta de senaste statusuppdateringarna för specifika projekt, vilket hjälper team att hålla sig informerade utan att manuellt bläddra bland kintone-instrumentpaneler.

  • Automatiska uppdateringar av poster
    Användare kan instruera AI:n att uppdatera fält—såsom projektförlopp—över flera kintone-poster, vilket effektiviserar dataregistrering och minimerar fel.

  • Kontextuell datautforskning
    AI:n kan komma åt och sammanfatta information från olika kintone-appar, vilket gör det enklare för användare att få överblick eller specifika insikter.

  • Rapportering och datautdrag
    AI-drivna frågor möjliggör hämtning och formatering av data från kintone till rapporter, vilket underlättar snabbare beslutsfattande.

Så här installerar du

Windsurf

Inga specifika instruktioner eller konfigurationsdetaljer för Windsurf finns i arkivet.

Claude

  1. Ladda ner den senaste versionen
    Hämta den senaste versionen av kintone MCP Server från releasesidan.
  2. Placera den körbara filen
    Flytta den körbara filen till önskad plats.
  3. Redigera konfigurationsfilen
    Lokalisera och öppna claude_desktop_config.json:
    • MacOS/Linux: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
    • Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
  4. Lägg till MCP Server-konfiguration
    Infoga följande JSON-utdrag under sektionen mcpServers:
    {
      "mcpServers": {
        "kintone": {
          "command": "C:\\path\\to\\mcp-server-kintone.exe",
          "env": {
            "KINTONE_BASE_URL": "https://<domain>.cybozu.com",
            "KINTONE_USERNAME": "<ditt användarnamn>",
            "KINTONE_PASSWORD": "<ditt lösenord>",
            "KINTONE_API_TOKEN": "<din api token>, <ytterligare api token>, ...",
            "KINTONE_ALLOW_APPS": "1, 2, 3, ...",
            "KINTONE_DENY_APPS": "4, 5, ..."
          }
        }
      }
    }
    
  5. Starta om Claude Desktop
    Starta om applikationen för att ändringarna ska börja gälla.

Säkra API-nycklar

Använd env-objektet för att lagra känslig information på ett säkert sätt:

{
  "mcpServers": {
    "kintone": {
      "command": "C:\\path\\to\\mcp-server-kintone.exe",
      "env": {
        "KINTONE_API_TOKEN": "<din api token>"
      }
    }
  }
}

Cursor

Inga specifika instruktioner eller konfigurationsdetaljer för Cursor finns i arkivet.

Cline

Inga specifika instruktioner eller konfigurationsdetaljer för Cline finns i arkivet.

Så här använder du MCP i flöden

Använda MCP i FlowHunt

För att integrera MCP-servrar i ditt FlowHunt-arbetsflöde, börja med att lägga till MCP-komponenten i ditt flöde och koppla den till din AI-agent:

FlowHunt MCP flow

Klicka på MCP-komponenten för att öppna konfigurationspanelen. Under systemets MCP-konfiguration, ange detaljerna för din MCP-server med detta JSON-format:

{
  "kintone": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

När det är konfigurerat kan AI-agenten nu använda denna MCP som ett verktyg med tillgång till alla dess funktioner och kapacitet. Kom ihåg att ändra “kintone” till det faktiska namnet på din MCP-server och ersätt URL:en med din egen MCP-serveradress.


Översikt

SektionTillgängligDetaljer/Kommentarer
Översiktkintone MCP Server kopplar samman AI-verktyg med kintone för dataåtkomst och hantering.
Lista över kommandonInga dokumenterade.
Lista över resurserInga dokumenterade.
Lista över verktygInga dokumenterade.
Säkra API-nycklarAnvänder env i konfigurations-JSON.
Sampling-stöd (mindre viktigt för betyg)Ej nämnt.

Vår bedömning

kintone MCP Server erbjuder tydlig integration för Claude Desktop, med stark hantering av inloggningsuppgifter. Dock saknas dokumentation om kommandon, resurser och verktyg, vilket gör den mindre tillgänglig för avancerad användning eller integration med andra plattformar. Dokumentationen är funktionell men begränsad i teknisk detalj för utvecklare. Baserat på ovanstående ger vi denna MCP-server betyget 4/10 för fullständighet och utvecklarvänlighet.

MCP-betyg

Har LICENSE✅ MIT
Har minst ett verktyg
Antal förgreningar (forks)2
Antal stjärnor (stars)11

Vanliga frågor

Vad är kintone MCP Server?

kintone MCP Server är en Model Context Protocol-server som kopplar AI-assistenter till kintone-plattformen och möjliggör datautforskning, frågning och hantering av kintone-appposter via AI-agenter.

Vilka är vanliga användningsområden för kintone MCP Server?

Användningsområden inkluderar projektstatusuppföljning, automatiska uppdateringar av poster, kontextuell datautforskning samt att skapa rapporter eller hämta data från kintone-applikationer.

Hur skyddar jag mina kintone API-nycklar?

Lagra känslig information som API-nycklar och inloggningsuppgifter i `env`-sektionen i din MCP-serverkonfiguration istället för att hårdkoda dem i skript eller flöden.

Finns stöd för Windsurf, Cursor eller Cline?

Enligt nuvarande dokumentation finns endast explicita installationsinstruktioner för Claude Desktop. För andra klienter, följ allmänna riktlinjer för MCP-serverintegration.

Vad är den övergripande utvärderingen av denna MCP-server?

kintone MCP Server erbjuder robust integration för Claude Desktop och säker hantering av inloggningsuppgifter. Dock saknas dokumentation om promptmallar, resurser och verktyg vilket gör den mindre utvecklarvänlig för avancerade användningsfall eller icke-Claude-plattformar. Dess övergripande fullständighets- och användbarhetsbetyg är 4/10.

Integrera kintone med AI via FlowHunt

Ge dina AI-agenter möjlighet att automatisera, utforska och hantera kintone-data med kintone MCP Server. Börja skapa intelligenta flöden idag.

Lär dig mer

Kubernetes MCP Server-integration
Kubernetes MCP Server-integration

Kubernetes MCP Server-integration

Kubernetes MCP Server fungerar som en brygga mellan AI-assistenter och Kubernetes-kluster, vilket möjliggör AI-drivna automatiseringar, resursxadhantering och D...

3 min läsning
AI Kubernetes +4
Kubernetes MCP-server
Kubernetes MCP-server

Kubernetes MCP-server

Kubernetes MCP-server fungerar som en brygga mellan AI-assistenter och Kubernetes/OpenShift-kluster, vilket möjliggör programmatisk resursxadhantering, poddxado...

4 min läsning
Kubernetes MCP Server +4
ModelContextProtocol (MCP) Server-integration
ModelContextProtocol (MCP) Server-integration

ModelContextProtocol (MCP) Server-integration

ModelContextProtocol (MCP) Server fungerar som en brygga mellan AI-agenter och externa datakällor, API:er och tjänster, vilket gör det möjligt för FlowHunt-anvä...

3 min läsning
AI Integration +4