Fireworks AI MCP by usefulapi について
Fireworks AI MCP by usefulapi は、Fireworks AIユーザーがモデル、デプロイ、データセット、ファインチューニングジョブを確認するためのホスト型MCPサーバーです。データセットの作成とデプロイの削除にも対応します。
主な機能
- 01アカウントとモデル情報の確認
- 02デプロイとデプロイ済みモデルの一覧表示
- 03データセットの一覧表示と確認
- 04ファインチューニング・バッチ推論ジョブの確認
- 05データセットの作成とデプロイの削除
活用シーン
- 01Fireworks AIアカウント内のモデル確認
- 02デプロイとデプロイ済みモデルの確認
- 03データセットとファインチューニングジョブの参照
- 04データセットの作成やデプロイの削除
MCP 対応
リモートMCPサーバーを通じて、Fireworks AIの照会・管理ツールをMCPクライアントに公開します。初回接続時にFireworks API keyを入力し、検証後にユーザーごとに保存されます。
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。
https://fireworks.usefulapi.io/mcpclaude mcp add --transport http io-usefulapi-fireworks https://fireworks.usefulapi.io/mcp{"mcpServers":{"io-usefulapi-fireworks":{"type":"http","url":"https://fireworks.usefulapi.io/mcp"}}}Cursor で開く{"servers":{"io-usefulapi-fireworks":{"type":"http","url":"https://fireworks.usefulapi.io/mcp"}}}VS Code で開く{"mcpServers":{"io-usefulapi-fireworks":{"type":"http","url":"https://fireworks.usefulapi.io/mcp"}}}{"mcpServers":{"io-usefulapi-fireworks":{"serverUrl":"https://fireworks.usefulapi.io/mcp"}}}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。
ツール
14| パラメーター | 型 | 必須 | 説明 |
|---|---|---|---|
| account_id | string | いいえ | Fireworks アカウント ID。この呼び出しでは FIREWORKS_ACCOUNT_ID より優先されます。 |
詳細
usefulapi による Fireworks AI MCP
Claude、Cursor、または任意の MCP クライアントから、Fireworks AI のモデル、デプロイ、データセット、ファインチューニングジョブを調べられます。ホスト型で、ローカルへのインストールは不要です。Fireworks API キーを使って接続してください。
ライブエンドポイント: https://fireworks.usefulapi.io/mcp · ホームページ: https://usefulapi.io/fireworks
接続
- Claude(claude.ai、デスクトップ):Customize → Connectors を開き、+ Add → Add custom connector をクリックして、
https://fireworks.usefulapi.io/mcpを貼り付けます。 - Claude Code:
claude mcp add --transport http fireworks https://fireworks.usefulapi.io/mcpを実行し、続けて/mcpを実行してログインします。 - VS Code: VS Code に追加。
- Cursor およびその他のクライアント: URL をリモート MCP サーバーとして追加します。
{
"mcpServers": {
"fireworks": {
"url": "https://fireworks.usefulapi.io/mcp"
}
}
}
URL のみを追加してください。クライアント設定に Authorization ヘッダーや API キーを追加しないでください。サーバーが OAuth でサインインし、ログインページで Fireworks AI の認証情報を求めます。
ステップごとの設定手順、認証情報の確認方法、よくある質問:https://usefulapi.io/fireworks/
初回接続時に Fireworks API キーを貼り付けます。キーは検証された後、ユーザーごとに保存され、本人のみが使用できます。
ツール
| ツール | 種類 | 機能 |
|---|---|---|
fireworks_get_account | 読み取り | アカウントを取得 |
fireworks_list_models | 読み取り | モデルの一覧を取得 |
fireworks_get_model | 読み取り | モデルを取得 |
fireworks_list_deployments | 読み取り | デプロイの一覧を取得 |
fireworks_get_deployment | 読み取り | デプロイを取得 |
fireworks_list_deployed_models | 読み取り | デプロイ済みモデルの一覧を取得 |
fireworks_list_datasets | 読み取り | データセットの一覧を取得 |
fireworks_get_dataset | 読み取り | データセットを取得 |
fireworks_list_fine_tuning_jobs | 読み取り | ファインチューニングジョブの一覧を取得 |
fireworks_get_fine_tuning_job | 読み取り | ファインチューニングジョブを取得 |
fireworks_list_batch_inference_jobs | 読み取り | バッチ推論ジョブの一覧を取得 |
fireworks_list_users | 読み取り | ユーザーの一覧を取得 |
fireworks_create_dataset | 書き込み | データセットを作成 |
fireworks_delete_deployment | 書き込み | デプロイを削除 |
fireworks_usage_status | メタ | 利用状況(無料プランの使用量) |
fireworks_request_feature | メタ | 未対応機能をリクエスト |
fireworks_upgrade | メタ | Pro にアップグレード(無制限*) |
fireworks_cancel_subscription | メタ | Pro サブスクリプションをキャンセル |
read ツールは読み取り専用です。write ツールはデータを変更するため、クライアント側で確認が必要です。meta ツールは利用状況の報告、サブスクリプションの管理、機能リクエストの送信を行います。
料金
| プラン | 料金 | 上限 |
|---|---|---|
| Free | $0 | 月 50 回のツール呼び出し |
| Pro | $9/mo または $90/yr(2 か月分無料) | 無制限* |
*Pro には、このサーバーで月 10,000 回のツール呼び出しという公正利用の上限があります。それ以上の利用については [email protected] までご連絡ください。
Pro の対象はこのサーバーのみです。fireworks_upgrade を使って登録してください(Stripe Checkout のリンクが返されます)。fireworks_cancel_subscription を使えばいつでもキャンセルできます。Pro は支払い済み期間の終了まで利用でき、現在の期間分の返金はありません。期間終了前に fireworks_upgrade を実行すると、キャンセルが取り消されます。または [email protected] までご連絡ください。
ライセンス
MIT — LICENSE を参照してください。ドキュメントのみです。サーバーはホスト型です。
コメント
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。