Spark MCP

Spark MCP

Spark 用の MCP サーバーです。実務のための AI ツールボックスとして、エージェント、スキル、プロンプト、バンドル、MCP コネクターを検索して見つけられます。

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クイックスタート

npx evc-spark-mcp

これだけです。API キーは不要です。

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セットアップ

Claude Code

claude mcp add spark -- npx -y evc-spark-mcp

Claude Desktop

claude_desktop_config.json に追加します。

{
  "mcpServers": {
    "spark": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "evc-spark-mcp"]
    }
  }
}

Cursor にインストールする

このリポジトリには、リモート Spark MCP サーバーと use-spark スキルを含む Cursor プラグインが用意されています。匿名アクセスの場合、 Node.js プロセスも API キーも必要ありません。

ローカルインストールをテストするには、次の操作を行います。

git clone https://github.com/entire-vc/evc-spark-mcp.git
mkdir -p ~/.cursor/plugins/local/spark
cp -R evc-spark-mcp/.cursor-plugin evc-spark-mcp/mcp.json \
  evc-spark-mcp/server.json evc-spark-mcp/skills ~/.cursor/plugins/local/spark/

Cursor を再起動するか、Developer: Reload Window を実行してから、Customize を開き、 use-spark スキルと Spark MCP サーバーが表示されていることを確認します。プロンプトが表示されたら サーバーを有効にしてください。サーバーのツールには search_assets、get_asset、get_asset_content、 report_outcome があります。次のように試してみてください。「Python コードのレビュー用 Spark スキルを探してください。」 ローカルプラグインのインポートは、チーム管理者によって許可されている必要があります。ファイルをコピーしてください。 Cursor は、ターゲットが ~/.cursor/plugins/local の外にあるシンボリックリンクをスキップします。 Cursor のローカルプラグインの手順を参照してください。

認証付きアクセスを任意で利用するには、Cursor の起動に使う環境で SPARK_API_KEY を設定し、 Cursor を再起動してください。mcp.json は X-API-Key に Cursor の ${env:SPARK_API_KEY} 補間を使用します。匿名アクセスの場合は、設定しないか空のままにしてください。キーを リポジトリに記載しないでください。キーは Spark プロフィールから取得できます。

プラグインの内容：

パス	目的
.cursor-plugin/plugin.json	コンポーネントの相対パスを明示した Cursor マニフェスト
mcp.json	https://spark.entire.vc/mcp/ への Streamable HTTP 接続
skills/use-spark/SKILL.md	検索、確認、取得、適用、結果の報告
server.json	リモートサーバーのメタデータ。バージョンはプラグインのバージョンと一致します

このプラグインは、npm の stdio パッケージのバージョンとは別に、ホストサーバーのバージョン （4.0.4）に従います。ホストバージョンを更新する場合は、server.json とプラグインのマニフェストを 一緒に更新してください。npm test で両者が一致していることを確認します。

OpenClaw

{
  "mcpServers": {
    "spark": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "evc-spark-mcp"]
    }
  }
}

ChatGPT（MCP ブリッジ経由）

MCP 対応クライアントであればどれでも利用できます。npx evc-spark-mcp を指定するだけです。

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ツール

ツール	説明
search_assets	クエリ、タイプ、ドメインで Spark カタログを検索します
get_asset	スラッグでアセットの詳細を取得します
get_asset_content	プロンプトやスキルに最適な、生のプロンプト／スキルコンテンツを取得します
list_popular	ダウンロード数に基づいて、人気の高いアセットを一覧表示します
list_categories	絞り込みに利用できるドメインと AI タグを一覧表示します
get_api_key_info	API キーの状態と1日の使用量を確認します
report_outcome	取得したコンテンツを適用した結果を報告します：そのまま適用、変更して適用、動作しなかった、または適用対象外

リソース

URI パターン	説明
spark://assets/{slug}	アセットのコンテンツ（Markdown 形式）
spark://catalog/{type}	タイプ別（エージェント、スキル、プロンプトなど）のアセット一覧

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カタログの内容

Spark は、AI ワークフロー用アセットのマーケットプレイスです。

• エージェント — すぐに使える AI エージェント設定
• スキル — エージェントに追加できる機能（この MCP サーバーなど）
• プロンプト — 特定のタスク向けにテスト済みのプロンプトテンプレート
• バンドル — 連携して動作するツールを厳選したセット
• MCP コネクター — 外部サービスとの連携

AI ツールを見つけ、共有し、収益化できます。すべてを一か所で実現できます。

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設定

環境変数	デフォルト	説明
SPARK_API_URL	https://spark.entire.vc/api/v1	Spark API のベース URL
SPARK_SITE_URL	https://spark.entire.vc	Spark のウェブサイト URL（リンク用）

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開発

# Install dependencies
npm install

# Run in development mode
npm run dev

# Build
npm run build

# Test with MCP Inspector
npm run inspect

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Entire VC Toolbox の一部

製品	機能	リンク
Local Sync	Vault と AI 開発ツールの同期	リポジトリ
Team Relay	セルフホスト可能なコラボレーションサーバー	リポジトリ
Team Relay Sync	Team Relay 用 Obsidian プラグイン	インストール · リポジトリ
OpenClaw Skill	AI エージェントと Vault の連携	リポジトリ
Spark MCP ← ここにいます	Spark カタログ用 MCP サーバー	このリポジトリ

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