SpecStream

チームとエージェントのための、ライブウェブデータエンジン。

ウェブサイト  ·  ドキュメント  ·  料金  ·  MCP レジストリ

ライブウェブから取得した完成済みのリストを、エージェントに提供します。各行に出典が付いており、実行前に料金がわかります。必要なリストを普通の言葉で尋ねるだけで、条件に一致する項目だけを、出典ページとともにすべて取得できます。情報は最新の状態に保たれ、普段使っている場所に届けられます。料金が発生するのは、一致した項目だけです。

エージェントが「テキサス州のフードバンクと、その年間収益」を尋ねると、出典として引用できる行が返されます。それぞれの行には元のページが付いています。エージェントは事前に料金を確認でき、検索結果がゼロなら費用はかかりません。

このリポジトリには、SpecStream と連携するためにインストールするものが含まれています。MCP クライアントのセットアップ、エージェント用プラグインとスキル、SDK、n8n ノード、GitHub Action、サンプルなどです。製品そのものは specstream.ai で稼働しています。MIT ライセンスです。

パス	内容
server.json	MCP Registry 公式レジストリのエントリー、ai.specstream/specstream
skills/	エージェントスキル：compile、review-work、approve-work、continue-work
plugins/claude-code/	Claude Code プラグイン（MCP サーバーと 4 つのスキル）
plugins/github-agent/	agent-plugins 形式を読み込むエージェント向けプラグイン
.cursor-plugin/	Cursor プラグイン
packages/sdk-py/	specstream-client：Python クライアントと specstream コマンド
packages/sdk-ts/	@specstream/sdk：TypeScript クライアント
packages/langchain-specstream/	langchain-specstream：LangChain ツールとリトリーバー
packages/llama-index-tools-specstream/	llama-index-tools-specstream：LlamaIndex ツール仕様とリトリーバー
packages/crewai-specstream/	crewai-specstream：CrewAI ツール
packages/specstream-haystack/	specstream-haystack：Haystack リスト取得コンポーネントとエージェントツール
packages/ai-sdk/	@specstream/ai-sdk：Vercel AI SDK ツール
packages/mcp-stdio/	specstream-mcp-stdio：ローカルサーバーのみを起動するクライアント向けの stdio プロキシ
integrations/n8n/	n8n-nodes-specstream：n8n コミュニティノード
integrations/opencode/	opencode-specstream：OpenCode プラグイン（MCP サーバーと 4 つのスキル）
integrations/openclaw/	@specstream/openclaw-plugin：OpenClaw プラグイン（リストの検索、行の読み取り、4 つのスキル）
integrations/pi/	@specstream/pi-package：Pi パッケージ（ホスト型 MCP サーバーと 4 つのスキル）
integrations/obsidian/	Obsidian プラグイン：ノートからリストを依頼し、価格を承認して、出典付きの Markdown テーブルを取得
integrations/open-webui/	Open WebUI ツール：チャットからリストを見積もり、承認、読み取り。ネイティブ MCP ルートも利用可能
integrations/anythingllm/	AnythingLLM エージェントスキルと MCP ルート
integrations/convex/	Convex コンポーネント（@specstream/convex）：ライブ Web データを Convex テーブルのレコードとして保存し、すべての値に出典を付与
integrations/fivetran/	Fivetran Connector SDK コネクター：リスト、レコード、および各値の出典ページをデータウェアハウスに保存
integrations/airbyte/	Airbyte ソース（マニフェストのみ）：リストとレコード、および各値の出典ページ
integrations/meltano/	PyPI の tap-specstream：Meltano および任意の Singer ターゲット向け Singer tap。リストとレコード、および各値の出典ページ
integrations/coda/	Coda Pack：リストをテーブルに同期し、すべての値に出典列を追加。リクエストの価格を確認し、ボタンからリストを検索
plugins/grok/	Grok Build プラグイン（ホスト型 MCP サーバーと 4 つのスキル）
plugins/kiro/	Kiro power（ホスト型 MCP サーバーと 4 つのスキル）
integrations/vscode/	VS Code 拡張機能：MCP サインインと @specstream チャット
actions/find-action/	リクエストを実行して CSV をアップロードする GitHub Action
Formula/	コマンドライン用 Homebrew Formula
examples/	Python SDK、TypeScript SDK、OpenAI Agents SDK、LangChain

エージェントを接続する

MCP サーバーは https://api.specstream.ai/mcp です（Streamable HTTP、97 個のツール）。エージェントはあなたのアカウントで動作します。残高、権限、利用上限はあなたと同じです。

1. ワークスペースで Agents & API を開き、API キーを作成します。タスクに必要な権限だけを付与してください。読み取り、準備、実行のいずれか、使用可能なプロジェクト、有効期限、利用上限を設定します。

2. ファイルにキーを保存しないよう、環境変数に設定します。

   export SPECSTREAM_API_KEY="ss_live_..."
   

3. 以下の手順に従って、クライアントにサーバーを追加します。

MCP サインインに対応したクライアントなら、キーなしで接続できます。specstream.ai/docs/mcp の各ガイドで、最新の手順を確認できます。

新しいアカウントでは、カード登録なしで、30 日間にわたり $10 分の利用が無料です。

Claude

Claude で Customize > Connectors に移動し、Add custom connector を選択して、名前に SpecStream を入力し、https://api.specstream.ai/mcp を貼り付けます。サインインとキーの両方の手順については、docs/mcp/claude をご覧ください。

Claude Code

claude mcp add --transport http specstream https://api.specstream.ai/mcp \
  --header "Authorization: Bearer $SPECSTREAM_API_KEY"

プラグインをインストールする方法もあります。サーバーと 4 つのスキルが追加されます。初回はブラウザーからサインインするため、キーは不要です。

/plugin marketplace add specstream/specstream-tools
/plugin install specstream@specstream

ChatGPT

ChatGPT Plugins に移動し、プラスボタンを選択して、Add custom MCP server を選択します。Connection に https://api.specstream.ai/mcp を貼り付け、Authentication を OAuth に設定します。手順については、docs/mcp/chatgpt をご覧ください。

Codex

~/.codex/config.toml に追加します。

[mcp_servers.specstream]
url = "https://api.specstream.ai/mcp"
bearer_token_env_var = "SPECSTREAM_API_KEY"

Cursor

~/.cursor/mcp.json、またはプロジェクト内の .cursor/mcp.json に追加します。

{
  "mcpServers": {
    "specstream": {
      "url": "https://api.specstream.ai/mcp",
      "headers": { "Authorization": "Bearer ${env:SPECSTREAM_API_KEY}" }
    }
  }
}

VS Code

.vscode/mcp.json に追加します。VS Code はキーを一度だけ要求し、ファイルには保存しません。

{
  "inputs": [
    { "type": "promptString", "id": "specstream-key", "description": "SpecStream API key", "password": true }
  ],
  "servers": {
    "specstream": {
      "type": "http",
      "url": "https://api.specstream.ai/mcp",
      "headers": { "Authorization": "Bearer ${input:specstream-key}" }
    }
  }
}

Windsurf

~/.codeium/windsurf/mcp_config.json に追加します。

{
  "mcpServers": {
    "specstream": {
      "serverUrl": "https://api.specstream.ai/mcp",
      "headers": { "Authorization": "Bearer ${env:SPECSTREAM_API_KEY}" }
    }
  }
}

Zed、Cline、Continue

Cline は OAuth サインインを使って、ホストされたサーバーにも直接接続できます。cline mcp install specstream --transport http https://api.specstream.ai/mcp を実行してください。Zed と Continue、およびキーを使う場合の Cline では、stdio プロキシを使用します。プロキシは環境変数からキーだけを転送します。

pip install specstream-mcp-stdio

Zed の場合は、settings.json に追加します。

{
  "context_servers": {
    "specstream": {
      "command": "specstream-mcp-stdio",
      "args": [],
      "env": { "SPECSTREAM_MCP_URL": "https://api.specstream.ai/mcp" }
    }
  }
}

Cline の場合は、cline_mcp_settings.json に追加します。

{
  "mcpServers": {
    "specstream": {
      "command": "specstream-mcp-stdio",
      "args": [],
      "env": { "SPECSTREAM_MCP_URL": "https://api.specstream.ai/mcp" }
    }
  }
}

Continue の場合は、.continue/mcpServers/specstream.yaml に追加します。

name: SpecStream
version: 1.0.0
schema: v1
mcpServers:
  - name: specstream
    type: stdio
    command: specstream-mcp-stdio
    args: []
    env:
      SPECSTREAM_MCP_URL: https://api.specstream.ai/mcp
      SPECSTREAM_API_KEY: ${{ secrets.SPECSTREAM_API_KEY }}

SPECSTREAM_API_KEY が設定されたシェルから Zed と Cline を起動します。誰かのために SpecStream をインストールするエージェントは、llms-install.md を参照できます。

Gemini CLI

拡張機能をインストールします（MCP サーバーに加え、価格を表示して確認を待つための指示が含まれます）。

gemini extensions install https://github.com/specstream/specstream-tools

または、サーバーだけを追加します。

gemini mcp add --transport http specstream https://api.specstream.ai/mcp \
  --header "Authorization: Bearer $SPECSTREAM_API_KEY"

あるいは、~/.gemini/settings.json に追加します。

{
  "mcpServers": {
    "specstream": {
      "httpUrl": "https://api.specstream.ai/mcp",
      "headers": { "Authorization": "Bearer $SPECSTREAM_API_KEY" }
    }
  }
}

OpenCode

プラグインを opencode.json に追加します。SpecStream サーバーと 4 つのスキルが追加され、opencode mcp auth specstream を実行するとブラウザーからサインインできます。

{
  "$schema": "https://opencode.ai/config.json",
  "plugin": ["opencode-specstream"]
}

詳細とオプションについては、integrations/opencode をご覧ください。

Replit

このボタンを使うと、SpecStream が Replit Agent に追加されます。Project Editor から求められたらサインインしてください。リンクにキーを含める必要はありません。

URL を指定できるその他のクライアント

Lovable、Gumloop、Relevance AI、Lindy、Manus、Genspark などでは、リモート MCP サーバーを追加し、https://api.specstream.ai/mcp を貼り付けて、求められたらサインインします。クライアントがヘッダーにしか対応していない場合は、Authorization: Bearer $SPECSTREAM_API_KEY を使用してください。

A2A に対応するエージェント

SpecStream は A2A エージェントでもあります。Agent Card は https://api.specstream.ai/.well-known/agent-card.json（A2A 1.0、0.3 のフィールドを含む）にあり、JSON-RPC エンドポイントは https://api.specstream.ai/a2a です。キーなしの場合、リクエストを読み返して料金を提示します。

curl -s https://api.specstream.ai/a2a -H 'Content-Type: application/json' -H 'A2A-Version: 1.0' \
  -d '{"jsonrpc":"2.0","id":1,"method":"SendMessage","params":{"message":{"messageId":"m1","role":"ROLE_USER","parts":[{"text":"Plumbers in Denver with a phone number"}]}}}'

Authorization: Bearer $SPECSTREAM_API_KEY（または OAuth トークン）を指定すると、承認待ちのタスクが返信されます。タスクにデータパート {"confirm_max_cents": N} を付けて返信します。N は提示された上限額です。これで実行されます。GetTask は各値に source_url を含む行を返します。

n8n

Settings > Community nodes からコミュニティノード n8n-nodes-specstream をインストールします。リクエストを読み取り、見積もりを表示し、入力した上限額を承認して、結果を返します。インポート可能なワークフローが 3 つ、integrations/n8n/workflows にあります。n8n の AI エージェントでは、エンドポイント https://api.specstream.ai/mcp、トランスポート「HTTP Streamable」、Bearer 認証情報を指定した MCP Client Tool ノードも使用できます。

LangChain

pip install -U langchain-specstream

from langchain.agents import create_agent
from langchain_specstream import specstream_tools

agent = create_agent("anthropic:claude-sonnet-5-5", tools=specstream_tools(max_price_usd=5))

2 つのツールとリトリーバーを利用できます。エージェントがリクエストを作成し、行数を選択します。料金上限はコード内に保持されるため、モデルが引き上げることはできません。すべての行に、読み取ったページが付随します。詳細は packages/langchain-specstream をご覧ください。

代わりに、すべての SpecStream ツールを MCP 経由で読み込むには、次のようにします。

import os
from langchain_mcp_adapters.client import MultiServerMCPClient

client = MultiServerMCPClient({
    "specstream": {
        "transport": "streamable_http",
        "url": "https://api.specstream.ai/mcp",
        "headers": {"Authorization": f"Bearer {os.environ['SPECSTREAM_API_KEY']}"},
    }
})
tools = await client.get_tools()

完全なエージェントの例は examples/langchain-mcp にあります。

LlamaIndex

pip install -U llama-index-tools-specstream

from llama_index.core.agent.workflow import FunctionAgent
from llama_index.tools.specstream import SpecStreamToolSpec

agent = FunctionAgent(tools=SpecStreamToolSpec(max_price_usd=5).to_tool_list(), llm=llm)

同じ 2 つのツールをツール仕様として利用できるほか、行ごとに 1 つのノードを返し、メタデータにソースを含めるリトリーバーもあります。料金上限は仕様に保持され、モデルからは変更できません。詳細は packages/llama-index-tools-specstream をご覧ください。

CrewAI

pip install -U crewai-specstream

from crewai import Agent
from crewai_specstream import specstream_tools

analyst = Agent(role="Funding analyst", goal="Answer with a source for every claim",
                backstory="You work from lists, not from memory.", tools=specstream_tools(max_price_usd=5))

CrewAI ツールとして同じ 2 つのツールを利用できます。キーはシークレットとして保持され、非同期クルーの実行はブロックされません。詳細は packages/crewai-specstream をご覧ください。

Vercel AI SDK

npm install @specstream/ai-sdk ai zod

import { generateText, stepCountIs } from "ai";
import { specstreamTools } from "@specstream/ai-sdk";

const { text } = await generateText({
  model: "openai/gpt-5-mini",
  tools: specstreamTools({ maxPriceUsd: 5 }),
  stopWhen: stepCountIs(5),
  prompt: "Find dental clinics in Lisbon with online booking, with their website.",
});

AI SDK 6 および 7 で動作します。詳細は packages/ai-sdk をご覧ください。

OpenAI Agents SDK

import os
from agents import Agent, Runner
from agents.mcp import MCPServerStreamableHttp

async with MCPServerStreamableHttp(
    name="SpecStream",
    params={
        "url": "https://api.specstream.ai/mcp",
        "headers": {"Authorization": f"Bearer {os.environ['SPECSTREAM_API_KEY']}"},
    },
    cache_tools_list=True,
) as server:
    agent = Agent(name="Researcher", instructions="Use SpecStream for lists.", mcp_servers=[server])
    result = await Runner.run(agent, "Food banks in Texas, with their annual revenue. Show me the price first.")

完全なエージェントの例は examples/openai-agents-sdk にあります。

Streamable HTTP 経由のリモート MCP に対応するその他のクライアントは、上記のアドレスと Authorization: Bearer ヘッダーで動作します。

エージェントが行うこと

人、または人が設定した上限内のエージェントが料金を承認するまで、費用は発生しません。

1. compile はリクエストを読み取り、SpecStream がどのように解釈したかを返します。対象の種類、各結果が満たすべき条件、取得する事実が含まれます。
2. quote_capacity_work は料金と、作業にかかる費用の上限を返します。見積もりの有効期間は 30 分です。
3. authorize_capacity_work は、セント単位の上限額（confirm_max_cents）と、再試行しても二重に支払われないようにする安定した idempotency_key を指定して、その見積もりを承認します。
4. get_find は、行が届く間の進行状況を表示します。list_find_rows は、各事実の理由とソースを含む結果を返します。
5. export_find、share_find、send_to_destination は結果を次の場所へ渡します。読み取り、エクスポート、共有は無料です。

各結果の料金は、含まれる事実の数に応じて 10 セント、30 セント、または 1 ドルです。結果が見つからなかった検索は無料です。料金をご覧ください。

skills/ にある 4 つのスキルは、この手順と、どこで処理を止めて確認を求めるべきかをエージェントに教えます。compile、review-work、approve-work、continue-work です。

SDK とコマンドライン

pip install specstream-client        # Python 3.12+, import specstream_client, command: specstream
npm install @specstream/sdk          # Node 22+
brew tap specstream/specstream-tools https://github.com/specstream/specstream-tools
brew install specstream              # the command line

import os
from specstream_client import Client

client = Client(os.environ["SPECSTREAM_API_KEY"])
read = client.compile("Datasets on urban tree canopy published since 2020 under an open license.")
offer = client.quote_capacity_work({
    "ast_hash": read["ast_hash"], "operation": "find",
    "requested_units": read["ast"]["limit"]["max"],
})
print(offer["maximum_cents"], offer["expires_at"])

import { Client } from "@specstream/sdk";

const client = new Client({ apiKey: process.env.SPECSTREAM_API_KEY! });
const read = await client.compile("Datasets on urban tree canopy published since 2020 under an open license.");

リクエストを最初から最後まで実行する動作確認済みのスクリプトは、examples/python-sdk と examples/typescript-sdk にあります。

GitHub Action

- uses: specstream/specstream-tools/actions/find-action@v1
  with:
    request: Open tenders on SAM.gov for translation services with a deadline after November 1. Include the buyer and the estimated value.
    api_key: ${{ secrets.SPECSTREAM_API_KEY }}
    confirm_max_usd: "10"

料金が confirm_max_usd を超えると、このステップは停止します。

3 つのリクエスト

同僚に頼むときのように、必要なことを伝えてください。以下は、製品のリクエストテンプレートからの例です。

ドイツで従業員数が 50〜500 人のソフトウェア企業のうち、営業担当者を募集している企業を教えてください。求人情報と連絡先メールアドレスも含めてください。 企業ごとに 1 行で、従業員規模、営業職の求人情報、企業が公開している連絡先メールアドレスを記載します。各行には、該当する理由を 1 行で示し、各情報の参照元ページも記載します。SpecStream が確認できなかった企業は別に掲載し、料金はかかりません。

SAM.gov で、締め切りが 11 月 1 日より後の翻訳サービスに関する公開入札を教えてください。発注者と推定金額も含めてください。 通知ごとに 1 行で、発注者、推定金額、締め切り、通知へのリンクを記載します。コードが締め切りと指定された日付を比較します。

GitHub にある Rust のコマンドラインツールのうち、スター数が 1,000 を超え、過去 1 か月以内にプッシュされ、MIT または Apache ライセンスのものを教えてください。 リポジトリごとに 1 行で、スター数、最終プッシュ日、ライセンスを記載します。コードがスター数と日付を指定された数値と比較し、各行にリポジトリへのリンクを付けます。

情報の取得先は、それらが掲載されている場所です。レジストリや公式 API、地図やディレクトリ、求人サイト、研究インデックス、ニュース、そして各結果のサイトから情報を読み取ります。SpecStream は、リクエストされた時点で情報を読み取ります。

ドキュメントとサポート

• はじめに、API、SDK、MCP
• 料金
• エージェントガイドとllms.txt
• サポート：[email protected]
• セキュリティに関する報告：SECURITY.mdをご覧ください。

ライセンス

MIT。LICENSEをご覧ください。サービスとしての SpecStream には利用規約が適用されます。