Mcpn

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mcpn.ai を使うと、AI ワークフローやプロンプトを作成、整理、共有できます。
特定のタスク向けに、複数の MCP ツールやサーバー間で共有し、バージョン管理できる動的なプロンプトライブラリのようなものです。

作成者

使い方

基本的な例

plan_prd: description: "Create a product requirements..." prompt: | You are an expert product manager/business analyst and are now entering "PRD Mode" Begin by deeply reflecting upon the notes, requirements and images provided... tools: createPRD, createStoriesFromPRD, createRoadmap coding_max: description: "Highly effective Coding Agent" prompt: | You are now entering "Developer Mode" - deeply reflect upon the changes being asked and analyze existing code to map the full scope... tools: getConsoleLogs, getErrorLogs, getLinter ...

Workflows MCP（mcpn）はソフトウェア開発の構成要素であり、複数の MCP サーバーとプロンプトをオーケストレーションします。

動的なプロンプトライブラリのようなものだと考えてください。yaml ファイルを通じて簡単に共有し、バージョン管理できます。また、特定のタスク向けに、複数の MCP サーバーにわたる多数の MCP ツールを最適に活用する方法も定義できます。

インストール

以下のコマンドまたは JSON を使って、MCP サーバーを MCP クライアントにインストールします。

npx -y mcpn@latest init

Cursor で JSON を使って MCP サーバーを設定する場合は、次の設定を使用できます。

{
  "mcpServers": {
    "workflows-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "mcpn@latest server"]
    }
  }
}

ドキュメント

ドキュメント：https://mcpn.ai

例

... 未定

ライセンス

... 未定

リンク

... 未定

========================================================================

以下はドキュメント用です

概要

MCP を効果的に使う鍵は、適切なツールをいつ、どのように使うかを把握することです。Workflows MCP を使えば、このプロセスを大幅に簡単かつ迅速にできます。Workflows MCP では、次のことができます。

✅ プロンプトと MCP サーバーを組み合わせ、再利用しやすく、編集、共有、整理も簡単なワークフローを作成できます

✅ 「デバッガーモードに入る」や「思考モードを使う」といったカスタムコマンドでワークフローを起動できます

✅ ワークフロー内で多数のツールを使うためのカスタム戦略（順次または状況に応じた動的な戦略）を定義できます

✅ バージョン管理を使って、最適なプロンプトと多数の MCP ツールの活用方法をチームに簡単に導入できます。

すぐに使い始められる便利なプリセットも多数用意しています 🫡

では、なぜこれを使うのでしょうか？

このプロジェクトの目標は、プロンプトをコードエディター内の AI 向けのプログラム可能なツールやルールに変換して、より決定論的に動作させながら、すべてのリクエストで使用するトークンの総量を削減することです。AI 向けのルールをグローバルに設定するとコンテキストウィンドウを圧迫することがありますが、MCP を使ってプロンプトやワークフローに振り分けることで、すべてのリクエストで使用するトークンの総量を削減できます。

MCP のワークフローも非常に強力です。たとえば、インシデントを特定の方法で推論する専用のシステムプロンプトを備え、インシデントを分析し、場合によっては解決するために、特定の順序で一連のツールを使う**「本番インシデントワークフロー」**ツールを作成できます。たとえば、次のような処理を含めることができます。

• Kubernetes、Cloudwatch、Splunk などの複数の MCP ツールからログを収集する
• Github のイシューやベクトルデータベースで、過去の類似イシューを確認する
• Web 上で有用な情報を検索する
• 先行する手順で収集したすべてのコンテキストを使って、コードを分析する
• 先行する手順で収集したすべてのコンテキストを使って、詳細なインシデントレポートを作成する
• 問題の範囲をより深く理解するため、ユーザーから情報を集める
• 可能であれば、イシューの修正を実装する

また、これらのワークフローはすべて YAML で定義されており、マシン上のどこからでも参照できるため、特定のタスクで最適なプロンプトや MCP ツールの組み合わせをいつ、どのように使うかについて、簡単にチームで認識を合わせられます 🦾

機能

📝 カスタム設定

• .workflows または .mcp-workflows ディレクトリ内の複数の YAML ファイルからカスタム設定を読み込みます
• これらの YAML ファイルを Git リポジトリに簡単に保存し、チームと共有できます
• MCP サーバーはプロジェクトごとにカスタム設定を持てるため、各プロジェクト用のカスタムワークフローフォルダーを設定して、使用する設定をプロジェクトごとに自由に選べます
• ツール設定で型付きのパラメーター入力をサポートしているため、カスタムの MCP プロンプトツールを簡単に作成できます

🚀 すぐに使えるプリセット

Workflows MCP には、思考、コーディング、GitHub の用途向けに、複数のプリセットワークフローモードがあらかじめ用意されています。

思考：あらゆるタスクの推論を向上させる汎用ツール

• 思考モード：思考を振り返り、構造化された分析を生成します（Anthropic による最新の思考ツール研究を参考にしています）
• 深い思考モード：詳細な振り返りを伴う、包括的で多角的な分析

コーディング：一般的なコーディングタスクに幅広く適用できるツール 一般的なコーディングタスクに幅広く適用できるツール

• デバッガーモード：仮説の作成、テレメトリーの収集、テストを行う、体系的で複数段階の推論とデバッグ
• アーキテクチャモード：トレードオフ分析と実装計画を含む、システム設計用プロンプト
• プランナーモード：コードベースを分析して、コード変更を体系的に計画します
• PRD モード：機能、ユーザーストーリー、スパイク分析のための、構造化された製品要件ドキュメント
• メモを保存：作業の進捗を包括的に記録します。しばらく作業を中断する必要があり、考えを後で確認できるように保存したい場合に便利です。

GitHub：一般的な GitHub タスクを簡単にするツールです。Git と Github CLI を使ったソース管理が初めての方に最適です。

• PR レビューモード：セキュリティ上の考慮事項を含む、包括的なプルリクエスト分析
• PR 作成モード：GitHub CLI を使った、体系的な PR 作成プロセス
• ブランチを作成：状況に応じた名前で、スマートにブランチを作成します
• 変更を保存：体系的な git commit と push のワークフロー

インストール

次のコマンドまたは JSON を使用して、MCP サーバーを MCP クライアントにインストールします。

npx -y mcpn@latest init

Cursor で JSON を使用して MCP サーバーを設定する場合は、次の設定を使用できます。

{
  "mcpServers": {
    "workflows-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "mcpn@latest server"]
    }
  }
}

カスタム設定を指定するには、--config フラグを使用して、YAML 設定ファイルを含むディレクトリを指定できます。ディレクトリ名は、次のように .workflows または .mcp-workflows にする必要があります。

npx mcpn@latest server --config /path/to/.workflows

プリセットを有効にするには、--preset フラグを使用して、読み込むプリセットを指定できます。

npx mcpn@latest server --preset thinking,coding,github

すべてを組み合わせると、Cursor の設定は次のようになります。

{
  "mcpServers": {
    "workflows-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "mcpn@latest server",
        "--config",
        "/path/to/.workflows",
        "--preset",
        "thinking,coding"
      ]
    }
  }
}

注：

• 設定を更新した場合は、MCP ツールを更新する必要があります
• 更新が機能しない場合は、設定が有効な YAML であることを確認してください
• それでも問題が解決しない場合は、クライアントで MCP ツールを削除して名前を変更してみてください
• 設定またはプリセットが指定されていない場合、デフォルトで thinking プリセットが使用されます。
• それでも動作しない場合は、issue チケットを作成してください

カスタムワークフロー設定

プロジェクト内に .workflows または .mcp-workflows ディレクトリを作成し、任意の名前（.yaml または .yml で終わる必要があります）の YAML 設定ファイルを追加します。これらの設定は、プリセットツールと同じ名前の場合、プリセットのデフォルト設定も上書きします。

設定ファイルの例

基本的なワークフロー設定

workflow_name:
  description: "Description of what this workflow does"
  prompt: |
    Enter your multi-line
    prompt here like this
  toolMode: "situational" # can be omitted as it's the default
  tools: "analyzeLogs, generateReport, validateFindings"

ツール設定の形式

ツールは複数の形式で定義できます。

以下は、必要に応じてツールを使い分けながら、コードベースの問題をデバッグするツールの例です。

web_debugger_mode:
  description: Debug my codebase my web application with browser logs and BrowserTools MCP
  prompt: |
    Deeply reflect upon all of this and think about why this isn't working. Theorize 4-6 different possible sources of the problem.

    Then, deeply reason about the root cause and distill your theories down to the 1-2 most probable sources of the problem before suggesting next steps.
  tools: getConsoleLogs, getConsoleErrors, getNetworkLogs, getNetworkErrors, takeScreenshot

これにより、次の MCP レスポンスが返されます。

Deeply reflect upon all of this and think about why this isn't working. Theorize 4-6 different possible sources of the problem.


## Available Tools
Use these tools as needed to complete the user's request:

- getConsoleLogs
- getConsoleErrors
- getNetworkLogs
- getNetworkErrors
- takeScreenshot

After using each tool, return a 'Next Steps' section with a list of the next steps to take / remaining tools to invoke along with each tool's prompt/description and 'optional' flag if present.

パラメーターの挿入

強力な機能として、{{ parameter_name }} 構文を使用してプロンプトにパラメーターを挿入できます。

custom_mode:
  description: "Workflow with parameter injection"
  parameters:
    thought:
      type: "string"
      description: "A thought to deeply reflect upon"
      required: true
    idea:
      type: "string"
      description: "An additional idea to consider"
  prompt: |
    Deeply reflect upon the provided thought.
    Here's the thought: {{ thought }}

    Additional idea to consider: {{ idea }}

    Reflect upon the implications/tradeoffs it may have as it relates to my current goals.

パラメーターは型定義に基づいて自動的に検証され、実行時にプロンプトへ挿入されます。

順次実行ツールの設定

順次実行モードでは、ツールは特定の順序で実行されます。

web_debugger_mode:
  description: Debug my codebase my web application with browser logs and BrowserTools MCP
  prompt: |
    Deeply reflect upon all of this and think about why this isn't working. Theorize 4-6 different possible sources of the problem.
  toolMode: sequential
  tools: getConsoleLogs, getConsoleErrors, getNetworkLogs, getNetworkErrors, takeScreenshot

これにより、次の MCP レスポンスが返されます。

Deeply reflect upon all of this and think about why this isn't working. Theorize 4-6 different possible sources of the problem.

## Available Tools
If all required user input/feedback is acquired or if no input/feedback is needed, execute this exact sequence of tools to complete this task:

1. getConsoleLogs
2. getConsoleErrors
3. getNetworkLogs
4. getNetworkErrors
5. takeScreenshot

After using each tool, return a 'Next Steps' section with a list of the next steps to take / remaining tools to invoke along with each tool's prompt/description and 'optional' flag if present.

詳細なツール設定

各ツールのプロンプトを定義する機能と、順序内でツールが任意かどうかを示すオプションのフラグが含まれています。

deep_thinking_mode:
  description: Reflect on a thought and produce a reflection/new set of thoughts
  parameters:
    thought:
      type: string
      description: A thought to deeply reflect upon
      required: true
  prompt: |
    Deeply reflect upon the provided thought.
    Reflect upon the implications/tradeoffs it may have as it relates to my current goals, challenges and our conversation.
    Do not change anything in our system, just return some thoughts/considerations/analysis based on your reflection of the provided thought.
  toolMode: "sequential"
  tools:
    analyze_thought: analyze a previously generated thought
    explore_perspectives: think about additional perspectives given the analysis
    apply_findings:
      propmt: implement the findings of the analysis
      optional: true

設定の構造

各 YAML ファイルには、ツール名とその設定のマッピングを含めます。設定は次の 2 つのソースから読み込めます。

1. 内部プリセット（presets ディレクトリ内）
2. ユーザー定義の設定（.workflows または .mcp-workflows ディレクトリ内）

基本的なツール設定

各ツールには、次の項目を指定できます。

• name：登録するツール名の任意の上書き（デフォルトは設定キー）
• description：ワークフロー／ツールの機能の説明
• prompt：カスタムプロンプト（ワークフロー名がアクティブなプリセットでもある場合、デフォルトのプロンプトを完全に置き換えます）
• context：プロンプトに追加するコンテキスト（プリセットのデフォルトプロンプトは置き換えません）
• tools：このモードで使用できるツールの配列またはオブジェクト。柔軟な定義形式に対応しています
• toolMode：ツールの実行モード。「sequential」または「situational」を指定します（デフォルトは「situational」）
• parameters：ツールへの入力パラメーターのマッピングオブジェクト。{{ parameter_name }} を使用したテンプレートの挿入に対応しています
• disabled：ツールを無効にするブール値

入力パラメーターの設定

ツールは、プロンプト／ワークフローの推論能力を高めるために、MCP クライアント／エージェントが指定できる型付きパラメーターを受け取ることができます。これらの入力は、検証と型安全性を確保するために Zod スキーマへ自動的に変換されます。各パラメーターは、次のプロパティで定義されます。

プロパティ	説明	必須
type	データ型：「string」、「number」、「boolean」、「array」、「object」、「enum」	はい
description	パラメーターの人間が読める説明	いいえ
required	パラメーターが必須かどうか	いいえ（デフォルトは false）
default	指定されなかった場合のデフォルト値	いいえ
enum	有効な値の配列（enum 型の場合のみ必須）	はい（enum 型の場合）
items	配列型の場合、配列内の項目の型を定義します	いいえ
properties	オブジェクト型の場合、オブジェクトのプロパティを定義します	いいえ

入力パラメーター型の例