endoflife.ai

endoflife.ai — MCP サーバー

endoflife.ai のライフサイクルに関する情報を、Model Context Protocol（MCP、Streamable HTTP トランスポート）経由で AI エージェントに提供します。依存関係のない Cloudflare Worker が、公開されている api.endoflife.ai/v1 エンドポイントとサイトが公開するフィードをラップします。データは重複して保持せず、すべての回答にソース URL が含まれます。

現在のバージョン：1.4.0（src/index.js の SERVER_INFO.version、server.json、 package.json、Dockerfile の ARG VERSION、およびサイトの endoflife/.well-known/mcp/server-card.json。すべて同じバージョンにしてください。レジストリと Glama は server.json を参照します）。

1.4.0：check_sbom は API の POST /v1/sbom へのシンプルなプロキシです（すべてのインターフェースで同じリゾルバーを使用し、バージョンはリリース系列を保持します。例：python 3.12、ubuntu 20.04）。 プランの上限を超えた場合は、スコアリング済みの対象に加えて limit_note と not_scored_count を返します。scan_stack はプランで許可される先頭の N 件をスコアリングし、残りを not_checked に一覧表示します。1.4.0 より前の check_sbom はすべてのバージョンをメジャーバージョンに切り詰めており、キーなしの SBOM で一致したコンポーネントが 5 件を超えると何も返しませんでした。

ツール（すべて読み取り専用）

ツール	機能	データソース
check_eol	製品 X のバージョン Y はサポート終了していますか？	GET /v1/status/:slug/:version
get_risk_score	EOL リスクスコア（0～100）＋要因の内訳	GET /v1/score/:slug[/:version]
scan_stack	スタック全体を一度にスコアリング	POST /v1/batch
list_products	追跡対象の 700 以上の製品を検索 → スラッグを特定	GET /v1/products
get_product_lifecycle	1 つの製品の全バージョン履歴と日付	GET /v1/product/:slug
get_kev_exposure	製品に紐付けられた CISA KEV エントリーすべて（日付、期限、必須アクションの原文）＋Exploit 済みおよびパッチ適用不可のエントリー	endoflife.ai/kev-products.json, exploited-and-unpatchable.json
get_upcoming_eol	今後 N 日以内にサポート終了となるすべての対象（カタログ全体または製品リスト）	endoflife.ai/scanner-db.json
get_edge_device_status	BOD 26-02 のステータスを含む EOS Edge Device フィード。プラットフォーム／ステータス／モデルで絞り込み	endoflife.ai/eos-edge-devices.json
get_upgrade_path	サポート対象の移行先、サイトの推奨、ベンダーが明示する後継製品	GET /v1/product/:slug, checker-db.json, edge フィード
check_sbom	CycloneDX / SPDX JSON → package URL（完全一致、purl-map.json）でコンポーネントを特定。purl がない場合は名前で特定 → プラン上限までスコアリングし、残りは注記に件数を記載。一致しない項目は理由とともに一覧表示し、推測は行いません	POST /v1/sbom

各ツールは annotations（readOnlyHint、idempotentHint）と 制限の緩い outputSchema を提供します。結果は JSON テキストと structuredContent の両方で返されます。検索で見つからない場合は、稼働中の製品リストを対象にしたスラッグ候補（先頭一致／部分一致／編集距離 ≤ 2）を「もしかして」として提示します。

リソース（resources/list / resources/read）：llms.txt、EOS Edge Device フィード、Exploited & Unpatchable、製品別 KEV、edge の変更履歴。

プロンプト（prompts/list / prompts/get）：audit_stack、eol_calendar、 edge_device_review。

エンドポイント： POST /（JSON-RPC）、GET /（情報ページ）、GET /health（稼働状態の JSON）、 GET /.well-known/mcp/server-card.json（検出カード）。

使用状況のテレメトリー

USAGE Analytics Engine バインディングを設定すると（wrangler.toml、データセット endoflife_mcp_usage を参照）、各メソッド／ツールの呼び出しで 1 つのデータポイントが記録されます。内容は、ツール名、 クライアントのユーザーエージェント、成功／エラー、キーあり／匿名、レイテンシー（ミリ秒）です。リクエスト本文は記録されません。たとえば、Cloudflare Analytics Engine SQL API 経由でクエリできます。

SELECT blob1 AS tool, count() AS calls, sum(_sample_interval) AS weighted
FROM endoflife_mcp_usage WHERE timestamp > NOW() - INTERVAL '7' DAY
GROUP BY tool ORDER BY calls DESC

このバインディングは任意です。設定しなくてもコードは問題なく動作します。

デプロイ

本番環境へのデプロイは GitHub Actions から実行します。ローカルの wrangler は使用しません。

gh workflow run mcp-server-deploy.yml

（.github/workflows/mcp-server-deploy.yml。wrangler のバージョンは固定されています。リポジトリのシークレット CLOUDFLARE_API_TOKEN／CLOUDFLARE_ACCOUNT_ID が必要です。）開発では引き続きローカルの wrangler dev を使用できます。API サービスバインディングと USAGE データセットは、デフォルト環境と production 環境の両方で宣言されています。

カスタムドメイン（mcp.endoflife.ai）

wrangler.toml の route で、mcp.endoflife.ai が Cloudflare 経由で名前解決される必要があります。AAAA レコード、名前 mcp、IPv6 100::、プロキシ有効の設定です。設定済みです。

デプロイ前のテスト

Node のハーネスで、ライブ API とフィードに対するすべてのメソッドをテストします（env.API = { fetch } を設定すれば、モジュールは Node でも変更なしで実行できます）。

node scratch/mcp_test.mjs   # see the session scratchpad; 22 RPC calls, expects 0 failures

オフラインのユニットテスト（fetch をモックし、ネットワークは使用しません）：mcp-server/ で npm test を実行します（node --test test/）。

コンテナーとして実行（Red Hat UBI）

server.mjs は、mcp.endoflife.ai のリクエストを処理するものと同じハンドラーを、通常の Node.js プロセス内で実行します。Dockerfile は、クラスターへのデプロイ用に registry.access.redhat.com/ubi9/nodejs-22-minimal をベースとしてパッケージ化します（OpenShift AI の MCP カタログが想定する形式です）。ビルド手順や依存関係はありません。コンテナーは HTTPS 経由で https://api.endoflife.ai に接続し、権限のない UBI ユーザー（uid 1001）として実行されます。

docker build -t endoflife-mcp mcp-server/
docker run --rm -p 8080:8080 endoflife-mcp
curl -s localhost:8080/health

エンドポイントは Worker 自身のものです：POST /（Streamable HTTP JSON-RPC）、GET /health（レディネス）、GET /.well-known/mcp/server-card.json。ENDOFLIFE_API_KEY を設定すると（docker run -e ENDOFLIFE_API_KEY=...）、サーバーは独自のキーがないすべての呼び出しに X-API-Key としてこのキーを送信します。セルフホストのサーバーでは、2026 年 11 月 16 日 00:00 UTC からキーが必要になります。この時刻以降、キーなしでは API がデータリクエストに応答しなくなります。キーなしで利用できるのは、mcp.endoflife.ai のホスト済みエンドポイントのみです。無料キーは https://endoflife.ai/api#free-key から即時にメールで送信されます（1 日 150 リクエスト、有効期限なし。より多くの利用には有料キーが必要です）。.github/workflows/rhel-validation.yml により、Node 20 および 22 を使用して RHEL 9 と 10 で検証済みです（証跡は docs/company/redhat-validation-evidence.md にあります）。

MCP クライアントから接続する

Claude Desktop／Cursor／VS Code（mcpServers）：

{
  "mcpServers": {
    "endoflife": { "command": "npx", "args": ["mcp-remote", "https://mcp.endoflife.ai"] }
  }
}

リモート MCP にネイティブ対応しているクライアントでは、URL を直接使用できます。

{ "mcpServers": { "endoflife": { "url": "https://mcp.endoflife.ai" } } }

クライアントを使わずにテストする

# tools/list
curl -s https://mcp.endoflife.ai -X POST -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{"jsonrpc":"2.0","id":1,"method":"tools/list"}' | jq

# KEV exposure for a product
curl -s https://mcp.endoflife.ai -X POST -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{"jsonrpc":"2.0","id":2,"method":"tools/call","params":{"name":"get_kev_exposure","arguments":{"product":"ivanti-connect-secure"}}}' | jq

# health + discovery card
curl -s https://mcp.endoflife.ai/health | jq
curl -s https://mcp.endoflife.ai/.well-known/mcp/server-card.json | jq

認証とプラン

読み取りツールは、ホスト済みエンドポイント mcp.endoflife.ai を通じて、個人利用および評価目的であればキーなしで利用できます（各エージェントは 1 日 200 リクエスト、1 回あたり 5 件まで）。API を直接呼び出す場合、またはこのサーバーを自分で実行する場合は、2026 年 11 月 16 日 00:00 UTC まではキーなしで利用できます（匿名プラン：1 日 50 リクエスト、SBOM または一括呼び出しで 1 回あたり 3 コンポーネントまで）。それ以降は、すべてのデータリクエストにキーが必要です（セルフホストのサーバーでは ENDOFLIFE_API_KEY を設定してください。無料キーは https://endoflife.ai/api#free-key から取得できます）。企業のツール内で動作するエージェント、インベントリを確認するエージェント、または定期的に呼び出しを行うエージェントは本番利用に該当するため、有料キーが必要です。Starter（月額 $89、1 日 10,000 リクエスト、1 回あたり 25 件まで）または Pro（月額 $199、1 日あたりの上限なし、1 回あたり 50 件まで）は、https://endoflife.ai/api?utm_source=mcp#get-key のチェックアウト時に発行されます。X-API-Key ヘッダーとして転送してください。Worker はそのまま api.endoflife.ai に渡します。

備考

• 同一ゾーンの落とし穴： api.endoflife.ai はこのゾーン上の Worker です。通常の fetch() を呼び出すとオリジンに送られて失敗します。本番環境では API サービスバインディングが必須です。
• 静的フィードは、cf.cacheTtl = 600 を指定してサイトのオリジンから取得し、分離環境内に 10 分間メモ化されます。
• クライアントごとのレート制限： 上流 API の制限に依存します。MCP トラフィックが増えた場合は、上流への呼び出しの前に CF-Connecting-IP をキーとする KV レートリミッターを追加してください。
• 検出カードは、メインサイトの https://endoflife.ai/.well-known/mcp/server-card.json からも提供されます。