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MCP Server for Adyen Payments Integration

MCP Server for Adyen Payments Integration

ローカル
github.com/BjornvdLaan金融データ070 週間前に更新

MCP Server for Adyen Payments Integration について

開発中のMCPサーバーで、モデルからAdyen Advanced Flow APIを利用できます。Adyen APIキーなしで試せるアイスコーヒー取得ツールも含み、READMEでは実用段階ではないとされています。

主な機能

  1. 01Adyen Advanced Flow APIとの連携
  2. 02テスト用アイスコーヒーの取得
  3. 03環境変数によるAPIキー設定

活用シーン

  1. 01Adyen API連携の試行
  2. 02アイスコーヒーツールによるMCPのテスト

MCP 対応

MCPサーバーとして、決済方法関連のツールやアイスコーヒーのテストツールをモデルに提供します。プロジェクトは開発中で、実用段階ではありません。

設定

ローカルサーバーの設定はどのクライアントでも共通です。コピーしてクライアントの MCP 設定ファイルに貼り付けてください。

インストール方法は未掲載です

このサーバーのパッケージやリモートエンドポイントはまだ取得できていません。プロジェクトの README の手順に従ってください。

リポジトリ

ツール

ツール一覧はまだ取得されていません

ローカルサーバーのツールはマシン上で起動して初めて取得できます。メンテナーはまだツール一覧を提供していません。

詳細

Adyen Payments およびアイスコーヒー用 MCP サーバー

このプロジェクトは、モデルが Adyen の Advanced Flow API とやり取りするためのシンプルな MCP サーバーを提供します。 また、MCP を試してみたいものの Adyen API キーをお持ちでない場合に備えて、アイスコーヒーを取得するツールも含まれています。

注意:このプロジェクトは開発中です。実際に使用できる状態ではありません。

前提条件

  • ...

セットアップ手順

  1. リポジトリをクローンする

  2. 設定を更新する:

    • API キーを設定する: ローカルでテストする場合、対象の HTTP API の API キーを ADYEN_API_KEY という名前の環境変数に設定する必要があります。 Linux/macOS の場合:
      export ADYEN_API_KEY="your_secret_api_key"
      
      Windows の場合(コマンドプロンプト):
      set ADYEN_API_KEY=your_secret_api_key
      

    デフォルトでは、サーバーは TEST 環境に接続します。環境変数 ADYEN_ENVIRONMENT を使用して変更できます。

  3. プロジェクトをビルドする: ターミナルで mcp-server プロジェクトのルートディレクトリに移動し、次の Maven コマンドを実行します:

    ./gradlew clean jar
    

    これにより、JAR ファイルが作成されます(おそらく target ディレクトリ内)。

  4. MCP サーバーを実行する: ビルドが成功したら、Java を使用して JAR ファイルを実行します:

    java -jar build/libs/adyen-payments-mcp-server-1.0-SNAPSHOT.jar
    

    (Gradle のバージョンによって、JAR ファイル名は多少異なる場合があります。)

    Adyen Mcp Server started... という出力が表示されます。

MCP サーバーの使用

MCP サーバーが起動すると、AI モデルはツールを使用できます。 このツールを試してみたいだけの場合は、MCP Inspector が便利です:

npx @modelcontextprotocol/inspector java -jar build/libs/adyen-payments-mcp-server-1.0-SNAPSHOT.jar

get_payment_methods ツールを使用する場合は、ADYEN_API_KEY 環境変数を追加してください(下の左側のサイドバーを参照)。 mcpinspector の画面例

コメント

MCP は初めてですか?

プロトコルの概要から最初のサーバーの導入まで、よくある疑問にまとめて答えます。

AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。