FlowDot

@flowdot.ai/mcp-server

Claude Desktop、Cursor、Windsurf、Claude Code、その他のMCP互換AIクライアントを、ワークフロー、レシピ、カスタムノード、アプリ、ナレッジベース、エージェントツールキット、コミュニティ／共有機能全体を含むFlowDotプラットフォーム全体に接続します。

MCPとは？

MCP（Model Context Protocol）は、AIモデルが外部のツールやサービスとやり取りできるようにするオープン標準です。FlowDot MCP Serverは、17の機能カテゴリにわたる150個のツールと、8つの教育用learn://リソースを公開し、AIクライアントにFlowDotの包括的な操作インターフェースを提供します。ウェブUIは必要ありません。

このサーバーを使うと、AIクライアントは次のことができます。

• ワークフローをゼロから構築する — グラフの作成、ノードの追加、接続の配線、検証、実行、結果のストリーミング
• カスタムノードを作成して共有する — JavaScriptコンポーネントを記述し、AST解析で検証して、コミュニティに公開
• FlowDot Appsを開発する — 外科的なコード編集操作が可能な、完全なReactのマルチファイルプロジェクト
• エージェントレシピを設計する — ストア、ゲート、分岐、ループ、並列ステップ、サブレシピを備えた、複数ステップのエージェントプログラム
• ナレッジベース（RAG）を管理する — カテゴリ、ドキュメント、アップロード、セマンティッククエリ
• エージェントツールキットを作成して呼び出す — 新しいツールの定義、OAuth／APIキー認証情報の設定、インストール、呼び出し
• 音声通話用のエージェントキャラクターを設定する — 一覧表示、取得、作成、更新、削除、フォーク、複製、公開。サーバー側で音声設定の完全性を検証
• 共有して見つける — 公開URL、投票、コメント、お気に入り、コミュニティの閲覧
• 実行を開始して監視する — 開始、SSE経由でのストリーミング、キャンセル、再試行、履歴とメトリクスの表示

注： レシピはMCP経由で設計できますが、実行にはFlowDot CLI（@flowdot.ai/cli）を使用する必要があります。レシピはAIクライアントのタイムアウトを超える長時間実行のエージェントプログラムであり、ローカルのファイル／コード／シェルへのアクセスが必要です。

クイックスタート

1. 無料のMCPトークンを取得する

FlowDotの無料アカウントを作成します。MCP Tokensタブが表示されるので、Select allをクリックするか、スコープを選択し（トークンのスコープを参照）、Create Tokenをクリックします。トークンはfd_mcp_で始まり、ページにはトークンを入力済みの、すぐに貼り付けられる設定が表示されます。

無料プランには、1日あたり5回のワークフロー実行と10回のツールキット呼び出しが含まれます。Creatorプランは月額19ドルです（1か月あたり500回の実行、1日あたり200回のツールキット呼び出し）。詳細：flowdot.ai/mcp。

2. クライアントを接続する

Claude Code（1つのコマンド）：

claude mcp add flowdot -e FLOWDOT_API_TOKEN=fd_mcp_your_token_here -- npx -y @flowdot.ai/mcp-server

Claude Desktop、Cursor、その他のクライアント： 以下のブロックをクライアントの設定ファイルに追加します。

macOS： ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json Windows： %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "flowdot": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@flowdot.ai/mcp-server"],
      "env": {
        "FLOWDOT_API_TOKEN": "fd_mcp_your_token_here"
      }
    }
  }
}

3. クライアントを再起動する

Claude Desktop、Cursor、またはMCPクライアントを再起動して、サーバーを読み込みます。Claude Codeでは、次のセッションで読み込まれます。

インストール方法

オプションA：Claude Desktop拡張機能（.mcpb）

.mcpb拡張機能バンドルをダウンロードし、ダブルクリックしてClaude Desktopにインストールします。この拡張機能にはNode.jsランタイムとすべての依存関係が含まれているため、別途インストールする必要はありません。

オプションB：npm（Cursor、Claude Code、手動設定）

npx @flowdot.ai/mcp-server

または、グローバルにインストールします。

npm install -g @flowdot.ai/mcp-server
flowdot-mcp

教育用リソース（learn://）

このサーバーは、MCPのReadResourceRequestインターフェースを介して、8つの独立した概念ガイドを公開します。ツールを呼び出す前にこれらを読み、基礎知識を身に付けてください。

リソース	内容
learn://overview	FlowDotプラットフォームの概要
learn://workflows	ワークフロー作成ガイド
learn://recipes	エージェントレシピのオーケストレーションガイド
learn://custom-nodes	カスタムノード開発ガイド
learn://apps	アプリ開発ガイド
learn://toolkits	エージェントツールキットガイド
learn://knowledge-base	ナレッジベースとRAGのガイド
learn://characters	エージェントキャラクター（音声通話）の設定ガイド

利用可能なツール

サーバーは、17 のカテゴリーに分類された150 個のツールを公開しています。

コア（4）

• list_workflows — 認証済みユーザーが利用できるすべてのワークフローを一覧表示します
• execute_workflow — オプションの入力を指定してワークフローを実行します（同期または非同期）
• get_execution_status — ワークフロー実行のステータスと結果を取得します
• agent_chat — ワークフローのサポートについて FlowDot AI エージェントとチャットします

分析とフィードバック（3）

• get_workflow_metrics — インプレッション数、成功率／失敗率、平均所要時間を取得します
• get_workflow_comments — ワークフローに関するコメントと評価を取得します
• get_execution_history — タイムスタンプとステータスを含む過去の実行履歴を取得します

ワークフロー管理（5）

• get_workflow_details — ノード、接続、シグネチャなど、ワークフローの詳細情報を取得します
• get_workflow_inputs_schema — 想定される型と必須フィールドを含む入力スキーマを取得します
• duplicate_workflow — 既存のワークフローのコピーを作成します
• toggle_workflow_public — ワークフローを公開または非公開に設定します
• favorite_workflow — ワークフローをお気に入りに追加または削除します

実行機能の拡張（3）

• cancel_execution — 実行中または保留中のワークフロー実行をキャンセルします
• retry_execution — 同じ入力で失敗した実行を再試行します
• stream_execution — ワークフロー実行を SSE でリアルタイムにストリーミングします

検出と検索（5）

• get_workflow_tags — ワークフローに関連付けられたタグを取得します
• set_workflow_tags — ワークフローのタグを設定または更新します
• search_workflows — 名前、説明、タグでワークフローを検索します
• search — ワークフロー、アプリ、カスタムノードを横断して検索します
• get_public_workflows — 他のユーザーが共有した公開ワークフローを閲覧します

ワークフローの構築（4）

• create_workflow — 空のワークフローを新規作成します
• delete_workflow — ワークフローを完全に削除します
• get_workflow_graph — すべてのノードと接続を含む完全なグラフ構造を取得します
• validate_workflow — 接続の欠落、無効な設定、未接続のノードがないか検証します

ノード操作（5）

• list_available_nodes — カテゴリー別に整理されたすべてのノードタイプを一覧表示します
• get_node_schema — ノードタイプの完全なスキーマ（入力、出力、プロパティ）を取得します
• add_node — 新しいノードを追加します（組み込みノード、または custom_node_{hash} を使用したカスタムノード）
• update_node — ノードの位置またはプロパティを更新します
• delete_node — ノードとそのすべての接続を削除します

接続操作（3）

• add_connection — ノードの出力を別のノードの入力に接続します
• delete_connection — 2 つのノード間の接続を削除します
• get_node_connections — 特定のノードへの接続と、特定のノードからの接続をすべて取得します

カスタムノード（13）

• list_custom_nodes — 検索／カテゴリーによる絞り込みに対応し、ユーザーのカスタムノードを一覧表示します
• search_public_custom_nodes — コミュニティが共有した公開ノードを検索します
• get_custom_node — カスタムノードの詳細情報（入力、出力、スクリプトコード）を取得します
• get_custom_node_comments — カスタムノードに関するコメントと評価を取得します
• get_custom_node_template — 入出力の定義に基づいて、動作するスクリプトテンプレートを生成します
• create_custom_node — スクリプト、入力、出力を指定して新しいカスタムノードを作成します（AST 解析による検証付き）
• update_custom_node — 名前、説明、コード、プロパティを更新します
• delete_custom_node — カスタムノードを完全に削除します
• copy_custom_node — 公開ノードをユーザーのライブラリにコピーします
• toggle_custom_node_visibility — 公開範囲を変更します（非公開／公開／限定公開）
• vote_custom_node — 高評価／低評価を送信、または投票を取り消します
• favorite_custom_node — カスタムノードをお気に入りに追加または削除します
• add_custom_node_comment — コメントまたは返信を追加します

アプリ（23）

コアアプリ操作（12）

• list_apps — React フロントエンドアプリを一覧表示
• search_apps — 公開アプリマーケットプレイスを検索
• get_app — React コードやリンク済みワークフローなど、アプリの詳細情報を取得
• create_app — 新しい React アプリを作成（Tailwind + React 18、サンドボックス化）
• update_app — 名前、説明、コード、設定、モバイル設定を更新
• delete_app — アプリを完全に削除
• publish_app — 公開マーケットプレイスに公開
• unpublish_app — 公開済みアプリを非公開に変更
• clone_app — 公開アプリをライブラリに複製
• link_app_workflow — invokeWorkflow() で使用するワークフローをアプリにリンク
• unlink_app_workflow — ワークフローのアプリへのリンクを解除
• link_app_toolkit — invokeTool() で使用するツールキットをアプリにリンク
• unlink_app_toolkit — ツールキットのアプリへのリンクを解除
• get_app_template — スターターコードのテンプレートを取得（basic、chat、dashboard、form-builder、data-viewer）

外科的なコード編集（4）

• edit_app_code — アプリコード内の特定の文字列を検索して置換
• append_app_code — 閉じ波括弧の前に内容を追加
• prepend_app_code — 先頭に内容を追加
• insert_app_code — 特定のパターンに一致した箇所の後に内容を挿入

複数ファイルのアプリ操作（7）

• list_app_files — 複数ファイルのアプリ内の全ファイルを一覧表示
• get_app_file — 特定のファイルの内容を取得
• create_app_file — 新しいファイルを作成（jsx、js、ts、tsx、css、json、md）
• update_app_file — ファイルの内容と種類を更新
• delete_app_file — ファイルを削除
• rename_app_file — ファイルの名前を変更または移動
• set_app_entry_file — ファイルをアプリのエントリーポイントに設定

共有と公開 URL（9）

• get_workflow_public_url — ワークフローの共有可能な公開 URL
• list_shared_results — ワークフローの共有済み実行結果を一覧表示
• get_shared_result — 出力と入力を含む特定の共有結果を取得
• get_shared_result_comments — 共有結果に関するコメントを取得
• create_shared_result — 共有可能なリンクを作成（有効期限は任意）
• add_workflow_comment — ワークフローにコメント
• add_shared_result_comment — 共有結果にコメント
• vote_workflow — ワークフローに賛成票または反対票を投じる
• vote_shared_result — 共有結果に賛成票または反対票を投じる

入力プリセット（7）

• list_input_presets — ワークフロー用の事前設定済み入力セットを一覧表示
• get_input_preset — すべての値を含む特定のプリセットを取得
• create_input_preset — 共有可能なプリセットを作成
• update_input_preset — プリセットの説明や値を更新
• delete_input_preset — プリセットを削除
• vote_input_preset — プリセットに投票
• toggle_community_inputs — ワークフローのコミュニティ入力を有効化または無効化

チーム（1）

• list_user_teams — ユーザーが所属するすべてのチームを一覧表示（役割とメンバー数を含む）

ナレッジベース／RAG（14）

• list_knowledge_categories — ナレッジベース内のドキュメントカテゴリを一覧表示
• create_knowledge_category — 名前、説明、色を指定してカテゴリを新規作成
• update_knowledge_category — カテゴリのプロパティを更新
• delete_knowledge_category — カテゴリを削除（ドキュメントはカテゴリ未設定になります）
• list_knowledge_documents — カテゴリ、チーム、ステータスで絞り込んだドキュメントを一覧表示
• get_knowledge_document — ID またはハッシュでドキュメントの詳細を取得
• upload_text_document — テキストコンテンツを直接アップロード
• upload_document_from_url — URL からドキュメントをダウンロードして追加
• move_document_to_category — ドキュメントを移動、またはカテゴリ未設定にする
• transfer_document_ownership — 個人用ナレッジベースとチーム用ナレッジベースの間で所有権を移転
• reprocess_document — 失敗または停止したドキュメントを再処理
• delete_knowledge_document — ドキュメントを完全に削除
• query_knowledge_base — セマンティック検索とキーワード検索による RAG 検索
• get_knowledge_storage — ストレージの使用量と上限を取得

エージェントツールキット（24）

エージェントツールキットを使用すると、AI クライアントは MCP インターフェースを通じて新しいツールを作成できます。これは実質的に MCP の中の MCP です。インストールすると、ツールキットのツールを invoke_toolkit_tool で呼び出せるようになります。

ツールキット管理（12）

• list_agent_toolkits — 自分のツールキット
• search_agent_toolkits — 公開ツールキットマーケットプレイスを検索
• get_agent_toolkit — ツールキットの詳細（ツール、認証情報、メタデータ）
• get_toolkit_comments — ツールキットへのコメント
• create_agent_toolkit — 認証情報の要件を指定して新しいツールキットを作成
• update_agent_toolkit — タイトル、説明、カテゴリ、認証情報を更新
• delete_agent_toolkit — ツールキットを削除
• copy_agent_toolkit — 公開ツールキットの非公開コピーを作成
• toggle_toolkit_visibility — 公開設定を変更（非公開／公開／限定公開）
• vote_toolkit — ツールキットに投票
• favorite_toolkit — お気に入りに追加／削除
• add_toolkit_comment — ツールキットにコメントを追加

ツールキットの使用と呼び出し（12）

• install_toolkit — アカウントにツールキットをインストール
• uninstall_toolkit — アンインストール
• list_installed_toolkits — 認証情報の状態を含むインストール済みツールキット
• toggle_toolkit_active — インストールを有効化／無効化
• check_toolkit_credentials — 不足している認証情報を表示
• update_toolkit_installation — ツールキットの認証情報を自分の API キーにマッピング
• invoke_toolkit_tool — インストール済みツールキットのツールを実行
• list_toolkit_tools — ツールキット内のすべてのツール
• get_toolkit_tool — 入力／出力スキーマを含むツールの詳細
• create_toolkit_tool — HTTP または Workflow によって実行されるツールをツールキット内に作成
• update_toolkit_tool — ツールの設定、スキーマ、エンドポイントを更新
• delete_toolkit_tool — ツールキットからツールを削除

対応する認証情報の種類： api_key、oauth（PKCE、スコープ、リフレッシュトークン対応）、bearer、basic、custom 対応するツールの種類： http（REST API）、workflow（FlowDot ワークフローを呼び出す）

エージェントレシピ（19）

レシピは、複数のステップ種別と永続ストアを備えた再利用可能なエージェント型プログラムです。MCP ではレシピを設計できますが、実行できるのは CLI のみです。

レシピのコア機能（8）

• list_recipes — レシピを一覧表示（favorites_only フィルター対応）
• get_recipe — ステップ、ストア、メタデータを含むレシピの詳細
• get_recipe_definition — レシピ全体を YAML または JSON 形式で取得
• browse_recipes — ページネーション／並べ替えに対応した公開レシピの閲覧
• create_recipe — 新しいエージェントレシピを作成
• update_recipe — メタデータと entry_step_id（実行に不可欠）を更新
• delete_recipe — レシピを削除
• fork_recipe — 公開レシピの非公開コピーを作成

ステップ管理（4）

• list_recipe_steps — 種類、接続、設定を含むすべてのステップ
• add_recipe_step — ステップを追加（agent、parallel、loop、gate、branch、invoke）
• update_recipe_step — ステップ名、説明、設定、接続を更新
• delete_recipe_step — ステップを削除

ストア管理（4）

• list_recipe_stores — レシピ内のストア（変数）
• add_recipe_store — ステップ間のデータフロー用ストアを追加
• update_recipe_store — キー、ラベル、種類、デフォルト値、入出力フラグを更新
• delete_recipe_store — ストアを削除

エンゲージメント（3）

• link_recipe — CLI で実行できるよう、エイリアスを指定してレシピをリンク
• vote_recipe — 公開レシピに投票
• favorite_recipe — お気に入りに追加／削除

ステップの種類： agent（ツールを使う LLM）、parallel（並行実行）、loop（配列を反復処理）、gate（承認チェックポイント）、branch（条件分岐）、invoke（サブルーチン）、output（色付きメッセージをターミナルに出力）

Output ステップの設定： message — テンプレート文字列（{{stores.x}} の補間に対応）、color — green | red | yellow（デフォルトは green）。LLM 呼び出しなしで即座に実行されます。長時間実行されるレシピの進行状況の更新、警告、または最終的な要約の出力に使用してください。

レシピを実行するには、FlowDot CLI を使用してください：

npx @flowdot.ai/cli recipes run <aliasOrHash> --input '{"key":"value"}'

エージェントキャラクター（8）

音声通話用のペルソナです。名前、ペルソナプロンプト、完全なプロバイダースタック（TTS／STT／LLM）が含まれます。Hub のサーバー側では、ランタイムが使用するものと同じ App\Support\AgentCharacterCompleteness ヘルパーで音声設定が完全かどうかを検証するため、キャラクターを読み取るたびに is_complete フラグと missing_fields[] リストが付与されます。プロバイダーごとの設定形式については、learn://characters を参照してください。

• list_agent_characters — 完全性バッジ付きでキャラクターを一覧表示します
• get_agent_character — フィールドごとの完全性セクションを含む詳細を表示します
• create_agent_character — 新しいキャラクターを作成します（必須フィールドが欠けている場合は CHARACTER_VOICE_CONFIG_INCOMPLETE 422 エラーで拒否されます）
• update_agent_character — 部分更新を行い、マージ後に完全性を検証します
• delete_agent_character — 完全に削除します（confirm: true が必要です）
• fork_agent_character — 公開キャラクターをコピーします。LLM の選択はデフォルトにリセットされます
• duplicate_agent_character — 自分のキャラクターを LLM の選択も含めてコピーします
• toggle_agent_character_public — 公開／非公開を切り替えます（初回公開時に安定したハッシュを自動生成します）

必須フィールド： voice_provider、voice_id、tts_model、voice_settings、stt_provider、stt_model、llm_provider、llm_model、llm_temperature、personality_prompt。プロバイダーごとの推奨値については、learn://characters を参照してください。

トークンスコープ

FlowDot の設定で MCP トークンを作成するときに、付与するスコープを個別に選択できます。トークンのスコープは、必要最小限に設定してください。

スコープの名前空間	対象ツール
workflows:read	ワークフローの一覧表示、検索、取得、公開ワークフローの表示
workflows:execute	ワークフローの実行
workflows:manage	ワークフローグラフの作成、更新、削除、検証、構築
executions:read	ステータス、履歴、ストリーム
executions:manage	キャンセル、再試行
agent:chat	エージェントチャット
custom_nodes:read	カスタムノードの一覧表示、検索、取得、テンプレートの取得
custom_nodes:manage	作成、更新、削除、コピー、表示設定の切り替え、投票、コメント
apps:read	アプリとファイルの一覧表示、検索、取得
apps:manage	アプリとファイルの作成、更新、削除、公開、コード編集、ファイル管理
recipes:read	レシピの一覧表示、取得、閲覧、定義の取得
recipes:manage	作成、更新、削除、フォーク、リンク、ステップとストアの管理
agent_characters:read	エージェントキャラクターの一覧表示と閲覧（完全性の状態を含む）
agent_characters:manage	エージェントキャラクターの作成、編集、削除、フォーク、複製、公開
knowledge:read	一覧表示、取得、クエリ
knowledge:manage	アップロード、削除、分類、転送、再処理
agent_toolkits:read	ツールキットとツールの一覧表示、検索、取得
agent_toolkits:manage	作成、更新、削除、インストール、呼び出し
sharing:read	共有結果と公開 URL の取得
sharing:manage	共有結果の作成、投票、コメント
input_presets:read	プリセットの一覧表示、取得
input_presets:manage	作成、更新、削除
teams:read	チームの一覧表示
discovery:read	検索、タグ、公開コンテンツの閲覧
analytics:read	指標、コメント、履歴

環境変数

変数	必須	デフォルト	説明
FLOWDOT_API_TOKEN	はい	—	MCP トークン（fd_mcp_ で始まる必要があります）
FLOWDOT_HUB_URL	いいえ	https://flowdot.ai	FlowDot Hub の URL（セルフホスト環境では上書きします）
INTERNAL_API_SECRET	いいえ	—	内部 API 呼び出し用の任意の共有シークレット

その他の MCP クライアントの設定

Cursor

Settings > MCP Servers > Add Server：

{
  "flowdot": {
    "command": "npx",
    "args": ["@flowdot.ai/mcp-server"],
    "env": {
      "FLOWDOT_API_TOKEN": "fd_mcp_your_token_here"
    }
  }
}

Windsurf

Cursor と同じ設定です。MCP 設定ファイルの正確な場所については、Windsurf のドキュメントを参照してください。

Claude Code

Claude Code の MCP 設定に追加します（通常は ~/.config/claude-code/mcp.json）。

{
  "mcpServers": {
    "flowdot": {
      "command": "npx",
      "args": ["@flowdot.ai/mcp-server"],
      "env": { "FLOWDOT_API_TOKEN": "fd_mcp_your_token_here" }
    }
  }
}

開発

# Install dependencies
npm install

# Build
npm run build

# Run locally
FLOWDOT_API_TOKEN=fd_mcp_xxx npm start

# Watch mode
npm run dev

# Run tests
npm test

# Coverage report
npm run test:coverage

# Build the .mcpb Claude Desktop extension bundle
npm run build:mcpb

アーキテクチャ

MCP サーバーは薄いプロトコルアダプターです。FlowDot Hub とのすべての HTTP 通信は、FlowDot CLI とデーモンでも使用されている共通の @flowdot.ai/api パッケージに委譲されます。これにより、すべての FlowDot の環境で、同じクライアントロジック、認証、再試行の動作、ページネーションが適用されます。

ソースの構成

mcp-server/
├── bin/
│   └── flowdot-mcp.js          # Executable wrapper
├── src/
│   ├── index.ts                # Entry point
│   ├── server.ts               # createServer() / startServer()
│   ├── api-client.ts           # FlowDotApiClient re-export
│   ├── tools/
│   │   ├── index.ts            # Central registry (one switch case per tool)
│   │   └── *.ts                # 119 individual tool source files
│   └── utils/
│       └── script-validator.ts # AST-based custom node script validation
├── manifest.json               # MCPB Claude Desktop bundle manifest
├── scripts/
│   └── build-mcpb.js           # Builds the .mcpb extension archive
└── package.json

カスタムノードスクリプトの検証

ユーザーが送信したカスタムノードの JavaScript は、正規表現ではなく**acorn による AST 解析**を使用して検証されます。バリデーターは以下をチェックします。

• 構文が正しいこと
• 必須の processData(inputs, properties, llm) 関数が存在すること
• return 文が存在し、宣言された出力キーと完全に一致すること
• トップレベルに return 文がないこと
• セキュリティパターン（eval、process、global、require などを使用していないこと）
• ベストプラクティス（未使用の入力、未処理のエラー）

スクリプトバリデーターには独自のテストスイートがあり、vitest.config.ts によって 100% のカバレッジしきい値が適用されます。

ライセンス

LICENSE を参照してください。