mcpField
B
Buu AI MCP Server

Buu AI MCP Server

ローカル
github.com/Buu-AIメディア・デザイン016 週間前に更新

Buu AI MCP Server について

Buu AI MCP Serverは、チーム、サブスレッド、生成リクエストを管理するためのMCPコマンドゲートウェイです。BuuのGraphQLサーバーに接続し、チームAPIキーで認証します。

主な機能

  1. 01チームとメンバーの管理
  2. 02サブスレッド操作
  3. 03画像・3Dモデル生成
  4. 04生成リクエストの取得
  5. 05APIキー認証

活用シーン

  1. 01Buuチームとメンバーの役割管理
  2. 02サブスレッドの作成と取得
  3. 03サブスレッド向け画像・3Dモデルの生成依頼
  4. 04生成リクエストの確認

MCP 対応

MCPクライアントに、Buuのチーム、サブスレッド、生成リクエストを操作するツールを提供します。stdioトランスポートで通信します。

設定

ローカルサーバーの設定はどのクライアントでも共通です。コピーしてクライアントの MCP 設定ファイルに貼り付けてください。

mcp.json · 共通設定
{
"mcpServers": {
"buu": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@smithery/cli"
]
}
}
}
起動コマンドnpx -y @smithery/cli

ローカルサーバーにはマシン上の実行環境(Node.js 18 以上など)が必要です。設定ファイルの場所はクライアントごとに異なります。

パッケージ
npm@smithery/cli

ツール

ツール一覧はまだ取得されていません

ローカルサーバーのツールはマシン上で起動して初めて取得できます。メンテナーはまだツール一覧を提供していません。

詳細

Buu AI MCP サーバー

概要

このサーバーは、Buu プラットフォーム向けのコマンド実行ゲートウェイとして機能し、標準化された MCP インターフェースを使用して、チーム、サブスレッド、生成リクエストを管理するツールを提供します。


特長

  • Buu GraphQL サーバーに接続します
  • Team、Subthread、GenRequest の操作に対応します
  • 生成リクエストの処理を可能にします
  • API キーで認証します
  • stdio トランスポートで通信します(CLI やツールへの組み込みに最適です)

クライアントのインストール手順

Claude Desktop での実行

Claude Desktop 用に Octagon MCP を設定するには、次の手順に従ってください。

npx -y @smithery/cli@latest install @OctagonAI/octagon-mcp-server --client claude

設定

環境変数
必須
  • BUU_TEAM_API_KEY:Buu AI チームの API キー
    • すべての操作で必要です
任意
  • BUU_SERVER_URL:Buu API の URL
    • デフォルトではサンドボックス環境を使用します

ツールの登録

1. TeamTools
  • team_create — 新しいチームを作成します
  • team_add_member — チームにメンバーを追加します
  • team_remove_member — チームからメンバーを削除します
  • team_update — チームのデータを更新します
  • team_update_member_role — メンバーのロールを更新します
  • team_get — 現在のユーザーの個人チームを取得します
  • team_get_all — 現在のユーザーのすべてのチームを取得します
3. SubthreadTools
  • subthread_generate — Thread のサブスレッドを生成します
  • subthread_get — ID でサブスレッドを取得します
  • subthread_get_all — チームのすべてのサブスレッドを取得します
4. GenRequestTools
  • generate_image — サブスレッドの画像を生成します
  • generate_model — サブスレッドの 3D モデルを生成します
  • genrequest_get_all — 特定のサブスレッドのすべての GenRequest を取得します
README の画像

コメント

MCP は初めてですか?

プロトコルの概要から最初のサーバーの導入まで、よくある疑問にまとめて答えます。

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。