MCP Server for Cursor Integration について
MCP Server for Cursor Integrationは、CursorとCoda.ioのテーブルに保存されたドキュメントを連携します。複数テーブルの検索に加え、キャッシュ、REST APIエンドポイント、ヘルスチェックとキャッシュ管理を備えています。
主な機能
- 01Coda.io API連携
- 02複数テーブルの検索
- 03レスポンスキャッシュ
- 04REST APIエンドポイント
- 05ヘルスチェックとキャッシュ管理
活用シーン
- 01CursorからCoda.ioドキュメントを検索
- 02複数のドキュメントテーブルを横断検索
- 03サーバーの状態とキャッシュを確認
MCP 対応
このサーバーはコンテキストエンドポイントを提供し、CursorなどのMCPクライアントからCoda.ioドキュメントを検索できます。
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。
このサーバーのパッケージやリモートエンドポイントはまだ取得できていません。プロジェクトの README の手順に従ってください。
ツール
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
Cursor 連携用 MCP サーバー
Cursor と Coda.io のドキュメントを連携する Managed Context Provider(MCP)サーバーです。Coda.io のドキュメントテーブルを検索して、コンテキストに応じた応答を提供します。
特徴
- Coda.io API との連携
- パフォーマンスを向上させるキャッシュシステム
- RESTful API エンドポイント
- 複数の Coda テーブルに対応
- ヘルスチェックおよびキャッシュ管理用エンドポイント
前提条件
- Node.js(v14 以上)
- API アクセスが可能な Coda.io アカウント
- 関連するテーブルを含む Coda.io ドキュメント
セットアップ
- リポジトリをクローンします
- 依存関係をインストールします:
npm install .env.exampleを基に.envファイルを作成します:cp .env.example .env- Coda.io の認証情報を使用して
.envファイルを更新します:CODA_API_TOKEN:Coda.io API トークンCODA_DOC_ID:Coda.io ドキュメント ID
サーバーの起動
開発モード:
npm run dev
本番モード:
npm start
ngrok を使用したトンネリング
ngrok を使用してローカルサーバーをインターネットに公開するには、次の手順に従います:
-
ngrok をインストールします:
npm install -g ngrok -
MCP サーバーを起動します(別のターミナルで実行):
npm start -
ローカルサーバーへのトンネルを作成します:
ngrok http 3000 -
ngrok からパブリック URL(例:
https://xxxx-xxxx-xxxx.ngrok-free.app)が提供されます -
ngrok の URL を使用して
mcp.jsonファイルを更新します:{ "mcpServers": { "Coda MCP": { "url": "https://xxxx-xxxx-xxxx.ngrok-free.app/context", "method": "POST", "headers": { "Content-Type": "application/json" } } } }
注:有料アカウントをお持ちでない場合、ngrok の URL は ngrok を再起動するたびに変わります。URL が変わったら、新しい URL を使用して mcp.json ファイルを更新してください。
API エンドポイント
コンテキストの取得
POST /context
Body: { "query": "your search query" }
ヘルスチェック
GET /health
キャッシュ管理
POST /cache/clear
GET /cache/stats
Coda.io 連携
サーバーは、Coda.io ドキュメントに次のテーブルがあることを想定しています:
- Jira チケット
- API ドキュメント
- アーキテクチャ上の決定事項
Coda.io ドキュメントの構成に合わせて、src/services/mcp.service.js 内のテーブル名を変更できます。
エラー処理
サーバーには、次の項目に対する包括的なエラー処理が含まれています:
- API リクエストの失敗
- 無効なクエリ
- キャッシュ管理
- サーバーエラー
コントリビューション
問題の報告や機能改善のリクエストをぜひお寄せください!
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。