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Flowcore Platform MCP Server

Flowcore Platform MCP Server

ローカル
flowcore.ioデータベース1076 週間前に更新

Flowcore Platform MCP Server について

Flowcore Platform MCP Serverは、AIアシスタントがFlowcore Platformのリソースを照会・管理するためのMCPインターフェースです。ユーザー名とPATで認証します。

主な機能

  1. 01Flowcoreリソースの照会
  2. 02Flowcoreリソースの管理
  3. 03ユーザー名とPATによる認証

活用シーン

  1. 01AIアシスタント経由でプラットフォームのリソースを照会
  2. 02MCPクライアントからFlowcoreリソースを管理

MCP 対応

MCPを介してFlowcore Platformのリソースを照会・管理する構造化インターフェースを提供します。

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

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@flowcore/platform-mcp-server

ツール

21

掲載時のツール一覧 · 3 週間前に更新

パラメーター型必須説明
tenantIdstringはい取得するテナント ID

詳細

Flowcore Platform MCP サーバー

Flowcore Platform を管理し、操作するための Model Context Protocol(MCP)サーバーです。

仕組みに興味がある方は、こちらの動画をご覧ください。セットアップ方法と、このサーバーでできることを紹介しています。

このソリューションを気に入っていただけたものの、ハルシネーションを減らし、トークンの使用量を抑え、確認できるデータ量を増やすとともに、クエリを飛躍的に高速化したい場合は、ローカル読み取りモデルの MCP サーバーもぜひご確認ください。

npx での使用方法

インストールせずに、npx を使ってこのパッケージを直接実行できます。

npx @flowcore/platform-mcp-server --username <username> --pat <pat>

<username> と <pat> を、Flowcore のユーザー名と PAT(パーソナルアクセストークン)に置き換えてください。

インストール

パッケージをグローバルにインストールする場合:

npm install -g @flowcore/platform-mcp-server

続いて、実行します。

platform-mcp-server --username <username> --pat <pat>

開発

依存関係をインストールします。

bun install

Bun でプロジェクトを直接実行します。

bun run src/index.ts --username <username> --pat <pat>

ビルド

プロジェクトをビルドします。

bun run build

ビルドしたプロジェクトを実行します。

node dist/cli.js --username <username> --pat <pat>

環境変数

変数型説明デフォルト必須
USERNAMEstringFlowcore のユーザー名-✓
PATstringFlowcore の PAT(パーソナルアクセストークン)-✓

概要

このプロジェクトでは、Model Context Protocol(MCP)を使用して、Flowcore Platform とやり取りするための標準化されたインターフェースを提供します。構造化された API を通じて、AI アシスタントが Flowcore のリソースをクエリし、管理できるようにします。

もともとは bun v1.2.3 で bun init を使用して作成されました。Bun は、高速なオールインワンの JavaScript ランタイムです。

質問

ご質問や面白いアイデアがあれば、ぜひDiscord コミュニティにご参加ください。または、主要なソーシャルプラットフォームで私たちを見つけることもできます。

コメント

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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。