mcpField
F
Firefly MCP Server

Firefly MCP Server

ローカル
github.com/gofireflyioクラウド・インフラ162 日前に更新

Firefly MCP Server について

Firefly MCP Serverは、MCPクライアントをFireflyに接続し、連携済みのクラウドやSaaSアカウントのリソースを検索・管理します。見つけたリソースをInfrastructure as Codeに変換できます。

主な機能

  1. 01クラウドとSaaSのリソース検索
  2. 02連携アカウントのリソース管理
  3. 03リソースをInfrastructure as Code化
  4. 04Fireflyアクセスキーによる認証

活用シーン

  1. 01連携アカウント全体からリソースを検索
  2. 02見つけたリソースをTerraformに変換
  3. 03CursorからFireflyのリソースを照会

MCP 対応

Fireflyのリソース検索、管理、コード化機能をMCPクライアントに提供します。stdioとSSEの接続方式に対応しています。

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": {
"firefly": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@fireflyai/firefly-mcp"
]
}
}
}
起動コマンドnpx -y @fireflyai/firefly-mcp

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@fireflyai/firefly-mcp

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

Firefly

Firefly MCP サーバー

Firefly MCP(Model Context Protocol)サーバーは、Firefly プラットフォームとシームレスに連携できる TypeScript ベースのサーバーです。Firefly に接続された Cloud および SaaS アカウント全体のリソースを検出、管理し、コード化できます。

機能

  • 🔍 リソースの検出:Cloud および SaaS アカウント内のあらゆるリソースを検索できます
  • 📝 リソースのコード化:検出したリソースを Infrastructure as Code に変換します
  • 🔐 安全な認証:安全な通信のために FIREFLY_ACCESS_KEY と FIREFLY_SECRET_KEY を使用します
  • 🚀 簡単な連携:Claude および Cursor とシームレスに連携します

前提条件

  • Node.js(v20 以降)
  • npm または yarn
  • アクセスキーを生成済みの Firefly アカウント

インストール

NPX を使用して、Firefly MCP サーバーを直接実行できます。

npx @fireflyai/firefly-mcp
環境変数

Firefly の認証情報は、次の 2 つの方法で指定できます。

  1. 環境変数を使用する:
FIREFLY_ACCESS_KEY=your_access_key FIREFLY_SECRET_KEY=your_secret_key npx @fireflyai/firefly-mcp
  1. 引数を使用する:
npx @fireflyai/firefly-mcp --access-key your_access_key --secret-key your_secret_key

使い方

Stdio

mcp.json ファイルを次のように更新します。

{
  "mcpServers": {
    "firefly": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@fireflyai/firefly-mcp"],
      "env": {
        "FIREFLY_ACCESS_KEY": "your_access_key",
        "FIREFLY_SECRET_KEY": "your_secret_key"
      }
    }
  }
}

上記のいずれかの方法で、次のコマンドを使用して MCP サーバーを実行します。

npx @fireflyai/firefly-mcp --sse --port 6001

mcp.json ファイルを次のように更新します。

{
  "mcpServers": {
    "firefly": {
      "url": "http://localhost:6001/sse"
    }
  }
}
Cursor での使用
  1. 上記のいずれかの方法で MCP サーバーを起動します
  2. Cursor 拡張機能を使用して MCP サーバーに接続します。詳しくは、Cursor Model Context Protocol のドキュメントをご覧ください
  3. 自然言語でリソースを検索します
例:
プロンプト
Find all "ubuntu-prod" EC2 instance in 123456789012 AWS account and codify it into Terraform
応答
resource "aws_instance" "ubuntu-prod" {
  ami           = "ami-0c55b159cbfafe1f0"
  instance_type = "t3.micro"
}

デモ

https://github.com/user-attachments/assets/0986dff5-d433-4d82-9564-876b8215b61e

コントリビューション

  1. リポジトリをフォークします
  2. 機能ブランチを作成します(git checkout -b feature/amazing-feature)
  3. 変更をコミットします(git commit -m 'feat: Add amazing feature')
  4. ブランチにプッシュします(git push origin feature/amazing-feature)
  5. プルリクエストを作成します

ライセンス

このプロジェクトは MIT License のもとでライセンスされています。詳細は LICENSE ファイルをご覧ください。

サポート

サポートが必要な場合は、Firefly のドキュメントをご覧になるか、このリポジトリで Issue を作成してください。

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。