Agent Connectors について
Agent Connectorsは、公開されているAgent Connectorsディレクトリを検索する読み取り専用のMCPサーバーです。MCPサーバーやAIエージェント用コネクターを探す用途向けで、掲載サービスの実行・インストール・テストは行いません。
主な機能
- 01名前、スラッグ、説明で検索
- 02カテゴリによる掲載項目の絞り込み
- 03スラッグで個別項目を取得
- 04カテゴリ名と掲載数の一覧
活用シーン
- 01用途に合うMCPサーバーを探す
- 02カテゴリ別にコネクターを閲覧
- 03掲載項目の詳細を確認
MCP 対応
MCP経由でディレクトリ検索、項目取得、カテゴリ一覧のツールを提供します。リモートのStreamable HTTPエンドポイントまたはstdioで利用できます。
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。
https://agentconnectors.dev/mcpclaude mcp add --transport http janijegoroff-agent-connectors https://agentconnectors.dev/mcp{"mcpServers":{"janijegoroff-agent-connectors":{"type":"http","url":"https://agentconnectors.dev/mcp"}}}Cursor で開く{"servers":{"janijegoroff-agent-connectors":{"type":"http","url":"https://agentconnectors.dev/mcp"}}}VS Code で開く{"mcpServers":{"janijegoroff-agent-connectors":{"type":"http","url":"https://agentconnectors.dev/mcp"}}}{"mcpServers":{"janijegoroff-agent-connectors":{"serverUrl":"https://agentconnectors.dev/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
詳細
Agent Connectors MCP サーバー
公開されている Agent Connectors ディレクトリにある MCP サーバーと AI エージェントコネクターを検索する、読み取り専用の MCP サーバーです。
機能
ツールは https://agentconnectors.dev/api/tools.json?limit=all を読み込み、レスポンスがページ分割されている場合は next をたどります。ディレクトリのレコードを返します。レコードに記載されたサーバーの実行、インストール、テストは行いません。
search_tools— クエリと、任意のカテゴリースラッグを使って、掲載項目の名前、スラッグ、説明を検索します。get_tool— スラッグで指定した掲載項目を取得します。list_categories— カタログのレスポンスを基に集計した、カテゴリー名、スラッグ、掲載件数を返します。
search_tools のクエリ例:
{ "query": "web search", "category": "search" }
リモートエンドポイント
https://agentconnectors.dev/mcp は Streamable HTTP 経由でこのサーバーを提供します。認証は不要です。
インストール
このリポジトリは npm で公開されていません。クローンし、依存関係をインストールして、クライアントからクローン先を指定してください。Node.js 22 以降が必要です。
git clone https://github.com/JaniJegoroff/agent-connectors-mcp.git
cd agent-connectors-mcp
npm install
サーバーは標準入力と標準出力を介して MCP を使用します。
node --experimental-strip-types src/index.ts
/absolute/path/to/agent-connectors-mcp をクローン先の絶対パスに置き換えてください。先にそのディレクトリで npm install を実行してください。
Claude Desktop
claude_desktop_config.json に以下を追加します。
{
"mcpServers": {
"agent-connectors": {
"command": "node",
"args": ["--experimental-strip-types", "src/index.ts"],
"cwd": "/absolute/path/to/agent-connectors-mcp"
}
}
}
Cursor
プロジェクトファイル .cursor/mcp.json、または Cursor のグローバル MCP 設定を使用します。
{
"mcpServers": {
"agent-connectors": {
"command": "node",
"args": ["--experimental-strip-types", "src/index.ts"],
"cwd": "/absolute/path/to/agent-connectors-mcp"
}
}
}
VS Code
プロジェクトファイル .vscode/mcp.json を使用します。cwd はクローン先のルートです。
{
"servers": {
"agent-connectors": {
"type": "stdio",
"command": "node",
"args": ["--experimental-strip-types", "src/index.ts"],
"cwd": "${workspaceFolder}"
}
}
}
オプションの Streamable HTTP は 127.0.0.1:8791 にバインドされます。
node --experimental-strip-types src/index.ts --http
HTTP エンドポイントは http://127.0.0.1:8791/mcp です。別のポートを使用するには PORT を設定してください。カタログの取得先を別の tools.json URL にするには AGENT_CONNECTORS_API を設定してください。
Docker
Glama がこのイメージをビルドし、標準入出力経由でサーバーを解析します。
docker build -t agent-connectors-mcp .
docker run -i --rm agent-connectors-mcp
イメージは node:22-slim です。npm ci --omit=dev で本番用の依存関係をインストールし、src をコピーして、node --experimental-strip-types src/index.ts で標準入出力モードを起動します。
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。