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Dreamlit

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リモート
github.com/dreamlit-ai開発ツール024 週間前に更新
リポジトリ

Dreamlit について

Dreamlit MCP は、Supabase および Postgres アプリ向け通知ワークフロープラットフォーム Dreamlit に AI クライアントを接続します。製品レベルのツールで、ワークフローの作成、テスト、公開、範囲を限定した効果分析を行えます。

主な機能

  1. 01プロンプトからワークフロー草案を作成・更新
  2. 02ワークフローとプレビュー URL の確認
  3. 03メールまたは Slack のテスト送信
  4. 04検証、公開、公開予約、公開停止
  5. 05絞り込み・ページ分割対応の通知分析の照会
  6. 06プロジェクトと保存済みブランドキットの検索

活用シーン

  1. 01目標に沿った通知ワークフローの草案作成
  2. 02公開前のメールや Slack 通知のテスト
  3. 03明示的な承認後のワークフロー公開
  4. 04受信者の反応や実行データの確認

MCP 対応

Streamable HTTP を使うホスト型リモート MCP サーバーで、OAuth と個人アクセストークンの代替手段に対応します。ワークフロー、ブランドキット、プロジェクト、分析のツールを MCP クライアントに公開します。

設定

リモートサーバーはインストール不要です。クライアントを選んで設定をコピーするか、ワンクリックで導入できます。

エンドポイントhttps://mcp.dreamlit.ai/mcp
インストールコマンドをコピー
Claude CodeTerminal
Cursor.cursor/mcp.json
VS Code.vscode/mcp.json
Claude Desktopclaude_desktop_config.json
Windsurf~/.codeium/windsurf/mcp_config.json

コマンドはターミナルで実行し、JSON は各クライアントの MCP 設定に貼り付けて再起動します。認可が必要なサーバーは初回接続時にログインを求めます。

ツール

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パラメーター型必須説明
projectIdstringいいえ任意のプロジェクト ID。プロジェクト設定、スキーマのヒント、作成コンテキストを返す場合に指定します。
workflowIdstringいいえ任意のワークフロー ID。指定すると、簡潔なワークフローの状態とプレビュー URL を返します。

詳細

Dreamlit MCP

Dreamlit MCP を使うと、AI クライアントから Dreamlit の通知ワークフローの作成、確認、テスト、公開、公開解除、分析、スタイル設定を行えます。

Dreamlit は、Supabase および Postgres アプリ向けのデータベース駆動型通知ワークフロープラットフォームです。成果を重視したプロンプトから通知ワークフローを構築したり、Dreamlit を通じて確認および公開したり、通知のパフォーマンスに関する範囲を限定した分析上の質問に答えたりする際に、この MCP サーバーを使用してください。

サーバー

  • 本番環境の MCP URL:https://mcp.dreamlit.ai/mcp
  • トランスポート:Streamable HTTP
  • 認証:OAuth。OAuth に対応していないクライアント向けに、パーソナルアクセストークンによるフォールバックも利用できます

このリポジトリには、Dreamlit のホスト型リモート MCP サーバーに関する公開セットアップドキュメントと MCP レジストリのメタデータが含まれています。本番バックエンドの実装はオープンソースではありません。

クイックスタート

MCP クライアントのリモートサーバー接続フローを使用し、次の URL を入力してください。

https://mcp.dreamlit.ai/mcp

クライアントで Dreamlit の認証ページが開きます。AI クライアントにアクセスさせるワークスペースを選択し、要求されたスコープを承認してください。

Codex CLI
codex mcp add dreamlit --url https://mcp.dreamlit.ai/mcp
codex mcp login dreamlit

サポートされているすべての v1 スコープを明示的に要求するには、次のようにします。

codex mcp login dreamlit --scopes workflows:read,workflows:write,workflows:publish,analytics:read
MCP Inspector
npx @modelcontextprotocol/inspector

次に Streamable HTTP を選択し、以下を使用してください。

https://mcp.dreamlit.ai/mcp

ツール

Dreamlit が提供するのは、製品レベルのワークフローおよび分析ツールであり、低レベルのグラフ編集やデータベース API ではありません。

ツールスコープ目的
get_statusworkflows:readDreamlit のガイダンス、ワークスペースのコンテキスト、プロジェクトのセットアップ、スキーマのヒント、ワークフローの状態、アプリの URL を取得します。
list_projectsworkflows:read承認済みワークスペースでアクセス可能な Dreamlit プロジェクトを検索します。
list_workflowsworkflows:read名前、説明、トリガーの種類、ページネーションを指定して、プロジェクト内のワークフローを検索します。
list_brand_kitsworkflows:read生成したメールの下書きに適用する前に、保存済みのブランドキット ID とスタイルの概要をページネーション付きで検索します。
get_workflow_and_preview_urlworkflows:readワークフローの下書きを確認し、編集または公開する前に Dreamlit のプレビュー URL またはビルダー URL を取得します。
get_analyticsanalytics:readフィルターとカーソルページネーションを使用して、範囲を限定した通知分析、受信者のエンゲージメント、ワークフロー実行データを照会します。
create_or_update_workflowworkflows:write自然言語のプロンプトから、新しいワークフローの下書きを作成するか、既存の下書きを更新します。
send_workflow_testworkflows:writeワークフローを公開せずに、メールまたは Slack の下書きテストを確認して送信します。
prepare_publishworkflows:publish公開前にワークフローを検証し、確認に必要なフィールドを返します。
confirm_publishworkflows:publishユーザーの明示的な確認後に、ワークフローを公開またはスケジュール設定します。
unpublish_workflowworkflows:publishワークフローの稼働中のトリガーまたはスケジュールを無効にします。

推奨フロー

  1. まず get_status を呼び出し、ワークスペース、プロジェクトのセットアップ、プロンプトに関するガイダンスを確認します。
  2. ユーザーが ID なしでプロジェクトまたはワークフローを指定した場合は、list_projects と list_workflows を使用します。
  3. 生成したメールの下書きに特定の保存済みブランドキットを適用する場合は、list_brand_kits を使用します。
  4. 既存のワークフローを編集する前に、get_workflow_and_preview_url を使用します。
  5. 範囲を限定した分析上の質問には get_analytics を使用します。まずフィルターを指定し、結果が多い場合は返されたカーソルを使ってページネーションします。
  6. create_or_update_workflow を使用して、下書きを作成または更新します。
  7. 返されたプレビュー URL またはビルダー URL を開き、重要なメールや Slack メッセージのワークフローテストを送信します。
  8. ユーザーの明示的な確認を得てから、prepare_publish に続けて confirm_publish を使用し、公開します。

作成しただけの下書きは稼働状態になりません。公開には、必ず別途明示的な手順が必要です。

プロンプトのヒント

ワークフローの構成図ではなく、得たい結果を伝えてください。良いプロンプトには、次の情報が含まれます。

  • ワークフローを開始するイベントまたはスケジュール。
  • 対象者または受信者。
  • メッセージの目的とトーン。
  • パーソナライズに必要なデータ。
  • タイミング、タイムゾーン、ビジネスルール。
  • 受信者が配信を停止できるようにするかどうか。

例:

When a new organization row is inserted, send an internal Slack alert with the organization name, owner email, and plan.
Every Monday at 9 AM America/New_York, send admins a weekly usage digest summarizing active users, failed payments, and new signups.
Tomorrow at 10 AM, announce the launch to active users who opted into product updates. Include unsubscribe.

アクセスモデル

OAuth アクセスの範囲は、認可時に選択したワークスペースに限定されます。個人用アクセストークンはプロジェクト単位であり、Dreamlit のプロジェクト設定から作成できます。

利用可能なスコープ:

  • workflows:read
  • workflows:write
  • workflows:publish
  • analytics:read

クライアントに適した最小限の権限を使用してください。ワークフローとブランドキットの読み取り専用クライアントが要求するのは workflows:read のみにし、アナリティクスクライアントが要求するのは analytics:read のみにしてください。

データの取り扱い

Dreamlit MCP は、ワークフローのメタデータ、保存済みブランドキットの概要、接続されたプロジェクトのコンテキスト、および要求された操作の実行に必要な範囲に限定されたアナリティクス結果にアクセスできます。クライアントが MCP 経由でデータベースの認証情報を送信する必要はありません。

アナリティクスへのアクセスは構造化され、ページネーションに対応しています。大規模な結果セットにはフィルターとカーソルを使用してください。CSV エクスポートと一括ダンプは MCP 経由では公開されていません。

シークレット、生の認証情報、またはプライベートトークンをプロンプトに貼り付けないでください。連携と認証情報の管理には、Dreamlit のアプリ設定を使用してください。

サポート

サポートについては、[email protected] までお問い合わせください。

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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。