llmgraph

@llmgraph/mcp-server

Model Context Protocol（MCP）サーバーです。LLMGraph のワークフローのデプロイを MCP ツールとして公開します。Claude Desktop、Claude Code、Cursor、その他の MCP クライアントに接続すると、アシスタントから LLMGraph で構築してデプロイしたワークフローを呼び出せます。

設定したデプロイごとに、1 つの MCP ツールが作成されます。このサーバーは stdio 経由で動作し、npx で起動するように設計されているため、永続的なインストールは不要です。

前提条件

• Node.js 18 以降
• デプロイ済みの LLMGraph ワークフロー：LLMGraph ダッシュボードからデプロイのエンドポイント URL（https://llmgraph.ai/api/<graph_id>/<environment> の形式）と API キーをコピーしてください

設定

すべての設定は環境変数で行います。

単一デプロイ（シンプルな方法）

変数	必須	説明
LLMGRAPH_ENDPOINT	はい	ダッシュボードからコピーしたデプロイの完全なエンドポイント URL
LLMGRAPH_API_KEY	はい	デプロイ用のシークレット API キー
LLMGRAPH_TOOL_NAME	いいえ	クライアントに表示されるツール名（デフォルト：invoke_workflow）
LLMGRAPH_TOOL_DESCRIPTION	いいえ	モデルに表示されるツールの説明
LLMGRAPH_SCHEMA_MODE	いいえ	input（デフォルト）または chat。詳細は以下を参照してください
LLMGRAPH_TIMEOUT_MS	いいえ	リクエストのタイムアウト（ミリ秒）、正の整数（デフォルト：180000）。単一デプロイモードと複数デプロイモードの両方に適用されます。

複数デプロイ（詳細な方法）

LLMGRAPH_DEPLOYMENTS に JSON 配列を設定します。各エントリが 1 つのツールになります。設定すると、単一デプロイ用の変数より優先されます。

[
  {
    "name": "summarize_document",
    "description": "Summarizes a document with the LLMGraph summarizer workflow",
    "endpoint": "https://llmgraph.ai/api/abc123/production",
    "apiKey": "your-api-key"
  },
  {
    "name": "support_bot",
    "description": "Asks the support assistant workflow a question",
    "endpoint": "https://llmgraph.ai/api/def456/production",
    "apiKey": "your-other-api-key",
    "inputSchema": "chat"
  }
]

スキーマモード

• input（デフォルト）：ツールは { "input": <object> } を受け取り、そのオブジェクトを変更せずに POST 本文として渡すため、任意のワークフロー入力形式で動作します。
• chat：チャット形式のワークフロー向けです。ツールは { "user_input": <string>, "history": [{"role": "user"|"assistant", "content": <string>}] } を受け取り（history は省略可能）、チャットワークフローが想定する形式で送信します。

クライアントの設定

Claude Desktop

claude_desktop_config.json に追加します（Settings、Developer、Edit Config）：

{
  "mcpServers": {
    "llmgraph": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@llmgraph/mcp-server"],
      "env": {
        "LLMGRAPH_ENDPOINT": "https://llmgraph.ai/api/abc123/production",
        "LLMGRAPH_API_KEY": "your-api-key",
        "LLMGRAPH_TOOL_NAME": "summarize_document",
        "LLMGRAPH_TOOL_DESCRIPTION": "Summarizes a document with my LLMGraph workflow"
      }
    }
  }
}

Claude Desktop を再起動すると、ツールメニューにツールが表示されます。

Claude Code

claude mcp add llmgraph \
  --env LLMGRAPH_ENDPOINT=https://llmgraph.ai/api/abc123/production \
  --env LLMGRAPH_API_KEY=your-api-key \
  -- npx -y @llmgraph/mcp-server

Cursor

~/.cursor/mcp.json（またはプロジェクト内の .cursor/mcp.json）に追加します：

{
  "mcpServers": {
    "llmgraph": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@llmgraph/mcp-server"],
      "env": {
        "LLMGRAPH_ENDPOINT": "https://llmgraph.ai/api/abc123/production",
        "LLMGRAPH_API_KEY": "your-api-key"
      }
    }
  }
}

エラー処理

LLMGraph API からの 200 以外のレスポンスは、API のエラーメッセージを含む MCP ツールエラーとしてクライアントに返されます。

ステータス	意味
400	リクエスト本文が無効です
401	API キーがないか、無効です
402	サブスクリプションがブロックされています
403	API が無効になっているか、オリジンが許可されていません
404	デプロイが不明、または API キーが間違っています
422	ワークフローの実行に失敗しました
429	レート制限または予算上限に達しました
504	ワークフローがタイムアウトしました

セキュリティに関する注意

• LLMGraph API キーは、サーバー側で使用するシークレットです。このサーバーは、設定したエンドポイントへのリクエストの x-api-key ヘッダーとしてのみキーを送信し、stdout、stderr、エラーメッセージには決して書き込みません。
• claude_desktop_config.json のようなクライアント設定ファイルには、キーがマシン上に平文で保存されるため、適切に取り扱ってください。

開発

npm install
npm run build   # compiles TypeScript to dist/
npm test        # builds, then runs unit tests (node --test), no network calls

ライセンス

MIT。詳細は LICENSE を参照してください。