Flowlines

Flowlines プラグイン

MCP の可観測性を実現する公式の Flowlines プラグインです。このリポジトリには、移植可能な flowlines プラグイン、Claude Code と Codex 向けのマーケットプレイス、および cursor.directory 用の Cursor プラグインマニフェスト（plugins/flowlines/.cursor-plugin/plugin.json）が含まれています。

コンポーネント	機能
flowlines MCP サーバー	MCP クライアントを https://api.flowlines.ai/mcp の Flowlines ワークスペースに接続します。ユーザーが MCP サーバーをどのように使っているか、リリース以降に何が変わったか、セッションのどこで問題が起きているかを確認できます。調査結果をメモとして記録できます。onboarding ツールは計測プランを返し、check_onboarding は届いたテレメトリを確認します。
flowlines-weekly-review スキル	MCP サーバーの定期レビューを行います。前回のレビュー以降の変更、シグナル、結果の推移、次回のために記録しておくべき内容を確認します。
flowlines-release-check スキル	MCP サーバーのリリース前後を比較します。適切な分母を用いて、結果、インテント、コスト、シグナル、根拠となるセッションを確認します。
flowlines-investigate-session スキル	シグナル、ユーザー、または苦情を起点に、エンドユーザーのコンテンツへの露出を最小限に抑えながら、問題が発生したターンを特定します。
flowlines-cohort-builder スキル	ユーザーセグメントの規模を算出し、Flowlines のコホートルールの語彙で記述して、ベースラインと比較します。
flowlines-doctor スキル	計測対象の MCP サーバー、LangSmith と Langfuse のコネクター、OTLP アプリケーションなど、すべてのソースにおけるデータの欠落や不完全さを診断します。

プライバシーに関するお知らせ

• Flowlines MCP サーバーは、本番環境の MCP セッション、ツール呼び出し、ユーザーのアクティビティを読み取ります。返される情報はすべて機密情報として扱ってください。明示的な save_note ツールと report_outcome ツールを通じる場合を除き、名前空間への書き込みは行いません。
• onboarding プランに基づいて計測された MCP サーバーは、検証済みのツール引数、クライアントに表示される結果、ユーザー ID メタデータを Flowlines にエクスポートします。このデータには、個人データ、顧客データ、ソースコード、その他の機密情報が含まれる可能性があります。Flowlines の開始ページで、記録する内容を選択できます。

onboarding と check_onboarding は読み取り専用です。計測プランを返し、届いた呼び出しを確認します。名前空間 API キーは Flowlines の開始ページで作成され、その場で一度だけ表示されます。チャットに貼り付けないでください。

インストール

ChatGPT および Codex の公開プラグイン

公開配布先は、ホスト型 MCP サーバーと共有の分析スキル 4 つを備えた、OpenAI の Plugins Directory 内の Flowlines プラグイン 1 つです。このリポジトリでは申請の準備を行います。変更をマージしても公開やユーザーへのインストールは行われません。公開リストへの掲載や製品間でのインストール共有には、引き続き審査と検証が必要です。

ビルドと検証の手順については共有プラグインガイド、掲載用の素材と審査ケースについては申請用ワークシートを参照してください。以下の既存のデスクトップマーケットプレイスからのインストールも引き続き利用できます。公開申請の準備中は、個人の ChatGPT アカウントでデベロッパーモードを使ってサーバーを別途テストできます。

Claude Code

claude plugin marketplace add flowlines-ai/plugins && claude plugin install flowlines@flowlines

次に、Claude Code 内で /mcp を実行し、flowlines にサインインします。スキルは /flowlines:<skill-name> として利用できます。たとえば、/flowlines:flowlines-weekly-review や /flowlines:flowlines-doctor です。インストールコマンドに --scope project を追加すると、1 つのリポジトリのみでプラグインを有効にできます。

デスクトップでのローカルテスト

このリポジトリを ChatGPT デスクトップアプリで開き、パッケージを変更した後はアプリを再起動してください。Plugins Directory で Flowlines マーケットプレイスを選び、flowlines をインストールします。リポジトリのカタログ .agents/plugins/marketplace.json は plugins/flowlines を参照しています。MCP にサインインし、新しいチャットでテストしてください。ローカルのマーケットプレイスへの対応状況は環境によって異なる場合があります。これによってプラグインが公開されることはありません。

Codex CLI

codex plugin marketplace add flowlines-ai/plugins && codex plugin add flowlines@flowlines

次に、codex mcp login flowlines でサインインするか、Codex 内で /plugins を開きます。スキルは $<skill-name> で利用できます。たとえば、$flowlines-weekly-review や $flowlines-doctor です。

このプラグインは、flowlines という名前の MCP サーバーを登録します。同じ名前でサーバーを手動で追加していた場合は、重複を避けるため、そのエントリを削除してください。

サインイン後

サインインすると、Flowlines アカウントも作成されます。ワークスペースも API キーもまだない場合、Flowlines の利用開始ページで作成され、サーバーへの最初のツール呼び出しが成功すると緑色に変わります。MCP サーバーを計測するには、MCP クライアントに Flowlines へのオンボーディングを依頼します。クライアントは名前空間に対して onboarding を呼び出し、計画を実行してから、check_onboarding で最初の呼び出しを検証します。

MCP 接続エラー

Flowlines の呼び出しで再接続を促す表示がないまま Internal error または -32603 が繰り返し返される場合は、インストール済みであれば flowlines-doctor を使用してください。認証の問題として扱う前に、利用可能なクライアントの状態と関連するローカルログを確認します。OAuth の更新に失敗した場合は、利用可能なネイティブの再接続アクションを使用するか、クライアントでの再接続方法を案内し、リクエストを再開する前にツールへのアクセスを検証します。Flowlines のインフラやサーバーログへのアクセスは不要です。

復旧には、Windows、macOS、Linux で、問題が発生しているクライアントのサインインフローを使用します。ローカル CLI では、サインイン時に認証情報の保存まで完了する必要があります。ホスト型コネクターでは、それぞれの接続状態を使用します。ログインに成功してもツール呼び出しが失敗する場合は、MCP 接続の再読み込みが必要な可能性があります。スキルは残りの復旧手順を報告しますが、アプリを自動的に再起動することはありません。

公開されている分析バンドルには flowlines-doctor は含まれていません。分析スキルは、報告された認証の問題に対してクライアントのネイティブの再接続アクションを使用し、解決できない問題は Flowlines サポートに案内します。

チームへの展開

Claude Code は、リポジトリの .claude/settings.json からマーケットプレイスとプラグインを読み込みます。

{
  "extraKnownMarketplaces": {
    "flowlines": { "source": { "source": "github", "repo": "flowlines-ai/plugins" } }
  },
  "enabledPlugins": { "flowlines@flowlines": true }
}

Codex は、.agents/plugins/marketplace.json からリポジトリレベルのマーケットプレイスを読み込みます。

{
  "name": "my-team",
  "interface": { "displayName": "My team" },
  "plugins": [
    {
      "name": "flowlines",
      "source": {
        "source": "git-subdir",
        "url": "https://github.com/flowlines-ai/plugins.git",
        "path": "./plugins/flowlines",
        "ref": "main"
      },
      "policy": { "installation": "INSTALLED_BY_DEFAULT", "authentication": "ON_USE" },
      "category": "Developer Tools"
    }
  ]
}

古い Claude Code と Codex のテレメトリを削除する

バージョン 0.2.0 では、flowlines-agent-observability スキルが削除されます。このスキルを使用していた場合、その設定は引き続きマシン上に残り、完全なプロンプト、アシスタントのメッセージ、ツールの内容が Flowlines に送信され続けます。このプラグインには uninstall.sh が含まれなくなったため、設定を手動で削除してください。

1. Claude Code。 ~/.claude/settings.json の env から、次のキーを削除します。CLAUDE_CODE_ENABLE_TELEMETRY、CLAUDE_CODE_ENHANCED_TELEMETRY_BETA、OTEL_LOGS_EXPORTER、OTEL_TRACES_EXPORTER、OTEL_METRICS_EXPORTER、OTEL_EXPORTER_OTLP_PROTOCOL、OTEL_EXPORTER_OTLP_ENDPOINT、OTEL_EXPORTER_OTLP_HEADERS、OTEL_LOG_USER_PROMPTS、OTEL_LOG_ASSISTANT_RESPONSES、OTEL_LOG_TOOL_DETAILS、OTEL_LOG_TOOL_CONTENT。
2. Codex CLI。 ~/.codex/config.toml の [otel] から、environment、log_user_prompt、および x-flowlines-api-key を含む exporter を削除します。他の Codex フックを使用していない場合に限り、[features] から hooks = true を削除します。~/.codex/hooks.json から、コマンドが "$HOME/.local/lib/flowlines-agent-observability/codex-hook-relay.sh" である UserPromptSubmit、PostToolUse、Stop の各エントリを削除します。
3. フックリレー。 ~/.local/lib/flowlines-agent-observability/ を削除します。
4. 状態とバックアップ。 ${XDG_CONFIG_HOME:-~/.config}/flowlines-agent-observability/ には、元の設定ファイルのコピーが originals/ に、API キーを含む curl.conf が、プロンプトの内容を含む可能性がある未送信の Codex イベントが spool/ に保存されています。インストール前に独自の OpenTelemetry 設定を使用していた場合は、originals/ から復元してから、このフォルダーを削除してください。
5. API キー。 このテレメトリにのみキーを使用していた場合は、Flowlines アプリの「設定」＞「API キー」でキーを失効させてください。

変更を適用するには、Claude Code と Codex の新しいセッションを開始してください。

リポジトリの構成

.claude-plugin/marketplace.json     Claude Code marketplace
.agents/plugins/marketplace.json    Codex marketplace
server.json                         Official MCP Registry entry
plugins/flowlines/
  plugin.json                       Portable identity and OpenAI listing metadata
  mcp.json                          Portable MCP server (streamable-http)
  .claude-plugin/plugin.json        Claude Code manifest
  .codex-plugin/plugin.json         Codex compatibility manifest
  .mcp.json                         Compatibility MCP server (http)
  assets/                           Shared icons
  skills/                           Shared skills

ポータブルパッケージは、OpenAI のパッケージングガイドに準拠しています。 ホストは、プラグインのルートにある skills/ と mcp.json を検出します。OpenAI のリスティング項目は、 plugin.json の extensions.com.openai.interface に記載されています。この拡張機能は 互換性オーバーレイに置き換わるものであり、両者が統合されることはありません。ID、 リスティング項目、バージョン、MCP エンドポイントは互換性ファイルと同期させてください。 テストではこれらの値を確認します。既存のクライアントは、引き続き元の マニフェストと .mcp.json を使用できます。

開発

まず実際の CLI でマニフェストを検証し、次にスキルパッケージを検証します。

scripts/validate_plugins.sh
python3 scripts/validate_skills.py
python3 -m unittest discover -s scripts -p 'test_public_submission.py'

validate_plugins.sh の実行には、PATH に claude と codex が必要です。オフラインで実行され、 Claude がマニフェストを検証し、Codex が一時ホームで公開バンドルとリポジトリの プラグインを個別にインストールします。各インストールでは、https://api.flowlines.ai/mcp に 正確に 1 つの MCP サーバーが登録されている必要があります。これらのチェックでは、OAuth は完了せず、 サーバーへの呼び出しも行いません。

インストールせずにチェックアウトからプラグインを試すには、claude --plugin-dir plugins/flowlines を実行するか、このディレクトリをローカルマーケットプレイスとして codex plugin marketplace add . で追加します。

リリース

プラグイン 0.5.0 は、MCP サーバー 2.0.0 の onboarding ツールと check_onboarding ツールを使用します。 このプラグインをリリースする前に、そのサーバーバージョンをデプロイしてください。古い onboard ツールは廃止されていますが、ユーザーが呼び出す MCP プロンプト onboard は引き続き利用できます。

1. plugins/flowlines/plugin.json、plugins/flowlines/.claude-plugin/plugin.json、plugins/flowlines/.codex-plugin/plugin.json、および .claude-plugin/marketplace.json のプラグインエントリーで version を更新します。
2. main にマージします。マーケットプレイスからのインストールは main を追跡します。ユーザーは claude plugin update flowlines@flowlines または codex plugin marketplace upgrade で新しいバージョンを取得できます。
3. claude plugin tag plugins/flowlines でリリースにタグを付けます。

公開プラグインディレクトリへのリリースには、別途 申請および公開プロセスが必要です。リポジトリへの マージやタグ付けだけでは、そのリスティングは公開されません。

MCP レジストリ

server.json は、プラグインではなくリモート MCP サーバーを、 公式 MCP レジストリに ai.flowlines/flowlines として登録します。マージしても公開されません。version は MCP サーバーの serverInfo バージョンに合わせ、公開のたびに新しいバージョンが必要です。

レジストリでは、flowlines.ai の apex にある TXT レコード（v=MCPv1; k=ed25519; p=<public key>）で ai.flowlines の名前を検証します。対応する秘密鍵でサインインしてから、 mcp-publisher で公開します。

mcp-publisher validate
mcp-publisher login dns --domain flowlines.ai --private-key "$(openssl pkey -in key.pem -noout -text | grep -A3 'priv:' | tail -n +2 | tr -d ' :\n')"
mcp-publisher publish

履歴

スキルは、flowlines-ai/mcp-server-observability および flowlines-ai/coding-assistant-observability からここに移されました。

サポート

質問や問題については、[email protected] に連絡するか、このリポジトリでイシューを作成してください。

ライセンス

MIT