Infrabase について
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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://infrabase.ai/mcpインストールコマンドをコピー
Claude CodeTerminal
claude mcp add --transport http ai-infrabase-directory https://infrabase.ai/mcpCursor.cursor/mcp.json
{"mcpServers":{"ai-infrabase-directory":{"type":"http","url":"https://infrabase.ai/mcp"}}}Cursor で開くVS Code.vscode/mcp.json
{"servers":{"ai-infrabase-directory":{"type":"http","url":"https://infrabase.ai/mcp"}}}VS Code で開くClaude Desktopclaude_desktop_config.json
{"mcpServers":{"ai-infrabase-directory":{"type":"http","url":"https://infrabase.ai/mcp"}}}Windsurf~/.codeium/windsurf/mcp_config.json
{"mcpServers":{"ai-infrabase-directory":{"serverUrl":"https://infrabase.ai/mcp"}}}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
8| パラメーター | 型 | 必須 | 説明 |
|---|---|---|---|
| job | enum | いいえ | 製品が開発者に提供する機能。例：vector-database、llm-gateway、speech-to-text。主用途と副用途に一致します。agent-framework | agent-memory | agent-payments | agent-platform | ai-browser-automation | ai-search | decision-model | embedding-api | fine-tuning-platform | gpu-compute | hosted-inference-api | image-generation-api | inference-engine | llm-evaluation | llm-gateway | llm-guardrails | llm-observability | llm-orchestration-framework | llm-router | local-inference-runtime | model-hub | model-lab-api | music-generation-api | prompt-management | rag-framework | serverless-gpu-platform | speech-to-text | text-to-speech | vector-database | video-generation-api | voice-agent-platform | workflow-builder |
| gdpr | boolean | いいえ | true：GDPR 準拠を表明している製品のみ |
| limit | integer | いいえ | 返す結果数。デフォルトは 20 |
| query | string | いいえ | 名前、タグライン、説明、用途を対象にフリーテキスト検索します |
| offset | integer | いいえ | ページング用にスキップする結果数 |
| eu_only | boolean | いいえ | 欧州に本社を置く企業のみ |
| category | enum | いいえ | 閲覧するディレクトリカテゴリ。例：vector-databasesagents | audio | fine-tuning | frameworks-stacks | inference-apis | media-generation | observability-analytics | prompt-engineering | vector-databases |
詳細
メンテナーはまだ詳細を追加していません。リポジトリの README をご覧ください。
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Markdown 対応
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。