Arcanna MCP Server

Arcanna MCP サーバー

Arcanna MCP サーバーを使用すると、Model Context Protocol（MCP）を通じて、ユーザーが Arcanna の AI ユースケースを操作できます。

Claude Desktop またはその他の MCP クライアントでの使用方法

設定

MCP クライアントの設定ファイル（Claude Desktop の場合は claude_desktop_config.json）の mcpServers セクションに、以下のエントリを追加します。

Docker イメージ（https://hub.docker.com/r/arcanna/arcanna-mcp-server）または PyPi パッケージ（https://pypi.org/project/arcanna-mcp-server/）を使用する

このリポジトリからローカルイメージをビルドする

前提条件

• Docker - https://docs.docker.com/engine/install/

設定

1. Dockerfile があるディレクトリに移動します。
2. docker build -t arcanna/arcanna-mcp-server . --progress=plain --no-cache を実行します。
3. 以下の設定を Claude Desktop／MCP クライアントの設定に追加します。

{
  "mcpServers": {
    "arcanna-mcp-server": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "-e",
        "ARCANNA_MANAGEMENT_API_KEY",
        "-e",
        "ARCANNA_HOST",
        "arcanna/arcanna-mcp-server"
      ],
      "env": {
        "ARCANNA_MANAGEMENT_API_KEY": "<ARCANNA_MANAGEMENT_API_KEY>",
        "ARCANNA_HOST": "<YOUR_ARCANNA_HOST_HERE>"
      }
    }
  }
}

機能

• リソース管理：Arcanna リソース（ジョブ、インテグレーション）の作成、更新、取得
• Python コーディング：コードの生成と実行、コードブロックを Arcanna インテグレーションとして保存
• Arcanna イベントのクエリ：Arcanna が処理したイベントをクエリ
• ジョブ管理：ジョブの作成、取得、開始、停止、トレーニング
• フィードバックシステム：モデルの精度を向上させるため、判断に対するフィードバックを提供
• ヘルスモニタリング：サーバーと API キーの状態を確認

ツール

Arcanna イベントのクエリ

• query_arcanna_events

  • Arcanna が処理したイベントを取得します。複数のフィルターを指定できます。

• get_filter_fields

  • フィルターの適用に使用できる Arcanna のフィールドを取得する補助ツールです。

リソース管理

• upsert_resources

  • Arcanna リソースを作成／更新します。

• get_resources

  • Arcanna リソース（ジョブ／インテグレーション）を取得します。

• delete_resources

  • Arcanna リソースを削除します。

• integration_parameters_schema

  • このコンテキストで補助ツールとして使用します。

Python コーディング

• generate_code_agent

  • コードの生成に使用します。

• execute_code

  • 生成されたコードの実行に使用します。

• save_code

  • コードブロックを Arcanna パイプラインにインテグレーションとして保存します。

ジョブ管理

• start_job

  • ジョブのイベント取り込みを開始します。

• stop_job

  • ジョブのイベント取り込みを停止します。

• train_job

  • 提供されたフィードバックを使用して、ジョブの AI モデルをトレーニングします。

フィードバックシステム

• add_feedback_to_event
  • モデルを改善するため、AI の判断に対するフィードバックを提供します。

システムの状態

• health_check
  • サーバーの状態と Management API キーの有効性を確認します。
  • Management API キーの認証状態を返します。