🚀 CrewAI Enterprise MCP Server

🚀 CrewAI Enterprise MCP サーバー

AI エージェントのオーケストレーションとタスク実行のために CrewAI Enterprise API へのアクセスを提供する Model Context Protocol（MCP）サーバーです。Apify プラットフォーム上にデプロイされています。

この Actor では、次のことができます。

• MCP 経由で CrewAI Enterprise サーバーに接続する
• カスタム入力を指定してクルータスクを開始する
• クルータスクのステータスと結果を確認する
• Apify の Pay Per Event（PPE）モデルを使用してサーバーを収益化する

✨ 機能

• CrewAI との連携：CrewAI Enterprise API エンドポイントに直接アクセスできます
• 組み込みの課金機能：Pay Per Event（PPE）を統合し、次の項目に対して課金します。
  • サーバーの起動
  • ツール呼び出し（kickoff_crew、get_crew_status）
  • ツール一覧の取得
• 簡単な設定：Actor の入力または環境変数を使って簡単にセットアップできます
• SSE トランスポート：Server-Sent Events 経由で MCP サーバーを公開し、リアルタイム通信を実現します

🛠 利用可能なツール

kickoff_crew

指定した入力を使って新しいクルータスクを開始します。

パラメーター：

• inputs（オブジェクト）：クエリやクルーのその他の入力パラメーターを含む辞書

戻り値： クルータスクの応答を含む辞書です。ステータス確認に必要なクルー ID も含まれます。

get_crew_status

ID を指定してクルータスクのステータスを取得します。

パラメーター：

• crew_id（文字列）：ステータスを確認するクルータスクの ID

戻り値： クルータスクのステータスと結果を含む辞書です。

🚀 クイックスタート

1. Actor を設定する

次のいずれかの方法で CrewAI Enterprise サーバーの詳細を設定します。

Actor の入力（推奨）：

• crewaiServerUrl：CrewAI Enterprise サーバーの URL（例：https://your-crewai-server.com/api）
• bearerToken：CrewAI Enterprise API の認証に使用するベアラートークン

環境変数：

• MCP_CREWAI_ENTERPRISE_SERVER_URL：CrewAI Enterprise サーバーの URL
• MCP_CREWAI_ENTERPRISE_BEARER_TOKEN：認証用のベアラートークン

2. デプロイしてスタンバイモードを有効にする

1. Actor を Apify にデプロイします
2. Actor のスタンバイモードを有効にします
3. Actor のスタンバイ URL を控えておきます

3. MCP クライアントを使って接続する

次の設定を MCP クライアントに追加します。

{
    "mcpServers": {
        "crewai-enterprise": {
            "url": "https://your-actor.apify.actor/sse"
        }
    }
}

4. ツールを使用する

接続したら、MCP クライアントで CrewAI ツールを使用できます。

// Start a crew task
const result = await mcpClient.callTool("kickoff_crew", {
    inputs: {
        query: "Analyze market trends for Q1 2024",
        additional_context: "Focus on technology sector"
    }
});

// Check crew status
const status = await mcpClient.callTool("get_crew_status", {
    crew_id: result.crew_id
});

💰 料金

この Actor では、Pay Per Event（PPE）の収益化モデルを使用します。

• サーバーの起動：起動 1 回につき $0.01
• ツール呼び出し：ツールの実行 1 回につき $0.05（kickoff_crew、get_crew_status）
• ツール一覧の取得：一覧取得 1 回につき $0.001

🔧 設定

必須の設定

Actor の入力または環境変数のいずれかを使って、次の情報を指定する必要があります。

1. CrewAI サーバー URL：CrewAI Enterprise サーバーのエンドポイント URL
2. ベアラートークン：CrewAI Enterprise API の認証トークン

任意の設定

Actor は次の処理を自動で行います。

• SSE トランスポートのセットアップ
• エラー処理と再試行
• 操作に対する課金
• スタンバイモードの設定

📚 使用例

クルータスクを開始する

# Example crew inputs
crew_inputs = {
    "task": "Research and analyze competitor pricing strategies",
    "context": {
        "industry": "SaaS",
        "company_size": "startup",
        "target_market": "SMB"
    },
    "agents": ["researcher", "analyst", "writer"]
}

# Start the crew
result = await kickoff_crew(crew_inputs)
crew_id = result["crew_id"]

タスクの進行状況を確認する

# Check status periodically
status = await get_crew_status(crew_id)

if status["status"] == "completed":
    print("Task completed!")
    print("Results:", status["results"])
elif status["status"] == "running":
    print("Task still running...")
    print("Progress:", status.get("progress", "Unknown"))
else:
    print("Task status:", status["status"])

🔗 関連リソース

• CrewAI Enterprise のドキュメント
• Model Context Protocol のドキュメント
• Apify MCP のドキュメント
• Anthropic の Model Context Protocol とは？

🚀 デプロイ

Apify CLI を使用する

1. Apify CLI をインストールします：npm install -g apify-cli
2. ログインします：apify login
3. デプロイします：apify push

Git 連携を使用する

1. Git リポジトリを Apify に接続します
2. 変更をプッシュして、自動デプロイを開始します
3. Apify Console で環境変数を設定します

🛡️ セキュリティ

• Bearer トークンは、Apify のシークレット管理を通じて安全に取り扱われます
• すべての API 通信に HTTPS を使用します
• Actor は分離されたコンテナ環境で実行されます
• 機密データのログ記録や保存は行われません

📞 サポート

以下に関する問題について：

• CrewAI Enterprise：CrewAI サポートにお問い合わせください
• Apify Platform：Apify のドキュメントまたはDiscord コミュニティをご確認ください
• MCP Protocol：MCP のドキュメントをご覧ください

📄 ライセンス

この Actor は、標準の Apify 利用規約に基づき、現状のまま提供されます。CrewAI Enterprise は独立したサービスであり、独自のライセンス条項が適用されます。