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FrelyMCP

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FrelyMCP について

FrelyMCPとCLIは、選択したコンピューターをFrelyアカウントに接続し、リモートのAIクライアントから許可済みのワークスペースやローカルサービスを利用できるようにします。アカウント項目の管理や、ローカルモデルランタイムの共有にも対応します。

主な機能

  1. 01選択したコンピューターをリモート公開
  2. 02許可したワークスペースフォルダーの共有
  3. 03ローカルMCPサーバーの転送
  4. 04エージェント、プロンプト、スキルのインストール
  5. 05ローカルモデルランタイムの公開

活用シーン

  1. 01リモートコンピューター上のファイルやプロセスへのアクセス
  2. 02ローカル限定のMCPサーバーへのリモート接続
  3. 03Frely Agentのローカルスキルとしてのインストール

MCP 対応

FrelyMCPは、`frely mcp start`を実行したコンピューター向けに共通のリモートMCPアドレスを提供します。ワークスペースのファイル操作やプロセス用ツールを公開し、有効化したローカルMCPサーバーも転送できます。

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://mcp.frely.cloud/mcp
インストールコマンドをコピー
Claude CodeTerminal
Cursor.cursor/mcp.json
VS Code.vscode/mcp.json
Claude Desktopclaude_desktop_config.json
Windsurf~/.codeium/windsurf/mcp_config.json

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。

すべてのエンドポイント
Streamable HTTPhttps://mcp.frely.cloud/mcp
Streamable HTTPhttps://mcp.frely.cloud/mcp/public

ツール

詳細

Frely CLI

Frely CLI:エージェントがどこからでもデバイスにアクセスできます

ウェブサイト · ドキュメント · Frely · 英語 · 简体中文

Frely CLI(frely-cli)は、選択したコンピューターを FrelyMCP に接続します。これにより、ChatGPT、Claude、Codex などの MCP クライアントが、どこからでもそのコンピューター上で作業できます。クライアントは、許可したフォルダー内のファイル、シェルコマンド、プロセスを利用します。コンピューターから Frely へ接続するため、ポートを開く必要はありません。

Frely アカウントのコマンドラインツールとしても使用できます。

  • デバイス MCP:リモート AI クライアントがこのコンピューター上で作業できるようにします。
  • ローカル MCP サーバー:このコンピューター上でのみ動作する MCP サーバー(127.0.0.1 など)を、リモートクライアントに中継します。
  • エージェント、プロンプト、スキル:公開済みの Frely Agent をローカルの Skill としてインストールするか、購入したプロンプトやスキルをインストールします。
  • ローカルモデルの共有:ローカルの Ollama または OpenAI 互換ランタイムを、自分の Frely Provider として公開します。

インストール

Frely アカウントがあるサーバー(ブラウザー不要)

Frely のウェブサイト(マイデバイス → コンピューターを追加 → インストールコマンドを作成)で一度限りのインストールコマンドを取得するか、FrelyMCP に接続した ChatGPT または Claude にコンピューターの追加を依頼します。サーバーでコマンドを貼り付けて実行します。

curl -fsSL https://frely.cloud/start.sh | FRELY_INSTALL_TOKEN=fit_... sh

frely をインストールしてアカウントにサインインし、デバイス MCP を有効にしてバックグラウンドサービスを開始します。トークンは一度だけ使用でき、15 分後に期限切れになります。Linux では、SSH からログアウトした後もサービスがオンライン状態を保つよう、sudo loginctl enable-linger $USER を実行してください。詳細

ブラウザーを使えるコンピューター
# macOS / Linux
curl -fsSL https://frely.cloud/start.sh | sh
# Windows (PowerShell)
curl.exe -fsSLo "$env:TEMP\frely-start.ps1" https://frely.cloud/start.ps1; powershell -NoProfile -ExecutionPolicy Bypass -File "$env:TEMP\frely-start.ps1"

このスクリプトは最新の frely をインストールし、ブラウザーを開いてサインインを促します(新しいアカウントはここで登録できます)。このデバイスの承認を求めた後、MCP URL を表示します。更新するにはいつでも再実行してください。デフォルトではホームディレクトリがワークスペースになります。別のフォルダーを共有するには、FRELY_WORKSPACE=/path を設定してください。詳細

エージェントにセットアップを任せる

シェルを利用できるエージェント(Claude Code、Codex、pi)に、CLI をインストールし、frely login --email でサインインして、frely skill install --host <host> を実行するよう依頼します。frely Skill は、エージェントがアカウントを利用し、リクエストに必要な場合にのみ FrelyMCP を提案できるようにします。この方法では、このコンピューターをリモートクライアントに公開しません。公開するには frely mcp start を実行してください。

インストールのみ

スクリプトやエージェントが CLI を必要とする場合は、https://frely.cloud/install.sh および install.ps1 を使ってプログラムのみをインストールできます。npm(Node.js 22 以降)を使うこともできます。

npm install --global --ignore-scripts frely-cli@latest

インストーラーは SHA-256 を確認し、まず GitHub Releases からダウンロードします。続いて npmmirror、npmjs の順に試します。詳細

一般的なコマンド

コマンド説明
frely mcp start必要に応じてサインインし、Device MCP を有効にして、サービスを開始し、MCP URL を表示します。何度実行しても安全です。
frely mcp statusMCP URL、ワークスペース、認可の有効期限、サービスの状態を表示します。
frely mcp workspace add <path>別のフォルダーを共有します。frely mcp workspace list ですべて確認できます。
frely mcp stop / frely mcp startバックグラウンドサービスを一時停止または再開します。
frely mcp auto-update [on|off]アイドル中にバックグラウンドサービスが自動更新されるようにします(macOS/Linux、デフォルトではオフ)。
frely mcp removeすべてのクライアントのアクセスを取り消し、サービスをアンインストールします。
frely doctorサインイン、インストール、サービス、接続を確認します。詳細は -v を指定します。
frely update最新バージョンにその場で更新します。
frely login / frely logoutFrely アカウントにサインインまたはサインアウトします。
frely sandbox proxy <url>コマンドサンドボックスのネットワークトラフィックを、独自の HTTP(S) プロキシに転送します。指定しない場合、CLI は HTTPS_PROXY / HTTP_PROXY / ALL_PROXY と、macOS ではシステムプロキシを使用します。--clear で設定を削除します。適用するにはサービスを再起動してください。
frely tunnel <host>:<port>サンドボックス化されたコマンド内で、127.0.0.1 で待ち受け、サンドボックス経由で TCP 接続を host:port に転送します。データベースや Redis クライアント向けです。--local-port N でローカルポートを指定します。
frely uninstallこのコンピューターから Frely を削除します(先にすべての項目を一覧表示します)。

すべてのコマンドとオプションについては、コマンドリファレンスを参照してください。frely help --agent --json を実行すると、機械可読形式の仕様全体が表示されます。

FrelyMCP で使う

FrelyMCP は、アカウント全体で使える 1 つの MCP アドレスです:https://mcp.frely.cloud/mcp。frely mcp start を実行したすべてのコンピューターが、このアドレスの背後に表示されます。

  1. 操作対象のコンピューターで frely mcp start を実行します(上記のインストールスクリプトでは、すでに実行されています)。
  2. OAuth を使用するリモート MCP サーバーとして、URL をクライアントに追加します。
    • ChatGPT または Claude:URL を使ってカスタムコネクターを追加します。
    • 別のコンピューター上の Claude Code:claude mcp add --transport http frely "https://mcp.frely.cloud/mcp" を実行し、次に /mcp を開いて認可します。
  3. Frely にサインインし、クライアントを承認します。

接続を確認するには、ワークスペース内のトップレベルの名前を一覧表示するようクライアントに依頼してください。

  • AI ができること:list_devices を実行してから、選択したコンピューターで read、edit_file、process、web_fetch を使えるほか、frely_list と frely_call を通じてアカウントを利用できます。詳細
  • ローカル MCP サーバー:ループバックサーバーは自動的に検出されます(frely mcp local list)。Frely で有効にするまで、それぞれ非表示のままです。詳細
  • 認可:デフォルトではアクセスは 90 日間有効です。frely mcp start --days 1..365 を実行すると、早めに更新できます。URL は変わりません。詳細

その他の機能

  • Frely ホスト型エージェント:frely item install <username/name> --host claude-code を実行すると、エージェントがローカルスキルとしてインストールされます。frely agent run <username/name> で呼び出せます。詳細
  • マーケットプレイスのプロンプトとスキル:frely item install <username/name> --host claude-code を実行します(同じコマンドでエージェントもインストールできます。バージョン 3 を指定するには @3 を追加します)。有料部分は、アカウントがパスを保有している場合にのみインストールされます。frely item update を実行すると、新しいバージョンがあるインストール済みアイテムが一覧表示されます。frely item update <folder> を実行するまでは、何も変更されません。詳細
  • ローカルモデルの共有:frely provider share ollama を実行すると、ループバックのモデルサーバーが個人用の Frely プロバイダーとして公開されます。詳細
  • ローカルのウェブページを共有:frely share 3000 を実行すると、最初に確認が行われ、その後、Ctrl+C を押すか有効期限が切れるまで(最長 24 時間)、Frely のリレーを通じて http://127.0.0.1:3000 へのプライベートリンクが表示されます。リレーのトラフィックは、UTC の週ごとのプラン利用枠に含まれます。直接接続はカウントされません。frely provider share(ローカルモデル)や frely tunnel(コマンドサンドボックス内)とは異なります。
  • ターミナルからのアカウント操作:frely api list|describe|call。詳細

安全性

ファイルツールは共有ワークスペース内でのみ動作し、認証情報ファイルとシェルの起動ファイルを保護します。コマンドは OS ユーザーとして OS サンドボックス内で実行され、コンピューターでサンドボックス化できない場合は拒否されます。クライアントは OAuth トークンを保持し、CLI はシステムの認証情報ストアに独自のキーを保存します。安全ですか? · サンドボックスと権限 · 認証情報の保存

ドキュメント

ライセンスと商標

frely-cli は Apache License 2.0 のライセンスで提供されています。詳細は LICENSE をご覧ください。Frely の名称、ロゴ、製品名は商標としてライセンスされていません。詳細は TRADEMARKS.md をご覧ください。開発については CONTRIBUTING.md を、脆弱性の報告については SECURITY.md をご覧ください。

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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。