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MCP server for Pipefy

MCP server for Pipefy

ローカル
github.com/gbrlcustodioビジネス・マーケティング512 日前に更新

MCP server for Pipefy について

MCP server for Pipefy は、AI エージェントを Pipefy に接続するツールキットです。MCP サーバー、CLI、GraphQL SDK、ワークフロースキルを備え、ログイン中のアカウント権限で API を呼び出します。

主な機能

  1. 01MCP クライアント向け Pipefy ツール
  2. 02スクリプトや CI 用の CLI コマンド
  3. 03GraphQL クライアント、サービス、モデル
  4. 04ワークフローの Markdown プレイブック
  5. 05ホスト型とローカル型のサーバー

活用シーン

  1. 01AI エージェントから Pipefy を操作
  2. 02CI で Pipefy コマンドを実行
  3. 03一般的な Pipefy ワークフローの自動化
  4. 04ローカルサーバーでローカルファイル用ツールを利用

MCP 対応

ホスト型またはローカル実行の MCP サーバーを通じて、MCP クライアントに Pipefy ツールを提供します。ホスト型の機能には、ローカルファイルを読むツールは含まれません。

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。

インストール方法は未掲載です

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。

リポジトリ

ツール

ツール一覧はまだ取得されていません

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

Pipefy Developers:AI Toolkit(MCP Server、Pipefy CLI、GraphQL SDK、Agent Skills)

CI のステータス Python 3.11+ uv パッケージマネージャー MCP サーバー ライセンス

概要 • インストール • 接続先 • MCP サーバー • CLI • エージェントスキル • ドキュメント • 貢献 • 法的事項


概要

Claude Code、Cursor、その他の AI エージェントを Pipefy に接続できます。このツールキットには、サインインに使用したアカウントの権限で Pipefy の API を呼び出す MCP サーバー、CLI、GraphQL SDK に加え、一般的な Pipefy ワークフロー向けのエージェントスキルが含まれています。

コンポーネントパッケージ/パス用途
MCP サーバーpipefy-mcp-serverMCP クライアント(Claude Code、Cursor、Claude Desktop など)向けの Pipefy ツールです。https://mcp.pipefy.com/mcp でホストされているほか、カタログ全体を利用する場合はローカルで実行できます。
CLIpipefy-cliスクリプトや CI 向けに、MCP のほとんどの機能をターミナルコマンドとして利用できます。対応範囲と MCP 専用ツールについては、docs/parity.mdをご覧ください。
SDKpipefyMCP サーバーと CLI で共有される GraphQL クライアント、サービス、モデルです。
スキルplugins/pipefy/skills/一般的な Pipefy ワークフロー向けの Markdown プレイブック(Anthropic Skills 形式)です。

フィードバックや問題の報告:GitHub Issues · [email protected]


インストール

お使いのクライアントに該当する行を選び、コマンドを実行してください。フラグ、注意事項、残りの手順については、docs/install.mdをご覧ください。

利用環境方法まず実行すること
Claude Code、最速で開始ホステッド MCPclaude mcp add --transport http --scope user --client-id pipefy-mcp pipefy https://mcp.pipefy.com/mcp
Claude Code、スキル、スラッシュコマンド、CLI を利用Claude Code プラグイン/plugin install pipefy --marketplace pipefy/ai-toolkit(Claude Code 2.1.275 以降。古いバージョン向けの2段階の手順はインストールガイドに記載されています);/pipefy:installで CLI を追加し、/pipefy:pipefy-loginでサインインします
CursorCursor Marketplace プラグインCursor Marketplace からPipefyをインストールします
ローカルファイル用ツールまたは CLI が必要な場合に、macOS または Linux で Cursor、Claude Desktop、または Codex を利用クイックインストールスクリプト--client cursor、claude-desktop、または codexを指定してインストールスクリプトを実行します
ターミナル、スクリプト、または CICLI のみuv tool install pipefy-cliを実行し、続けてpipefy auth loginを実行します
Markdown 対応のエージェント、プレイブックのみスキルのみnpx skills add pipefy/ai-toolkit

Pipefy MCP サーバーは、ホステッド URL、ローカルサーバー、プラグインのいずれか1つだけを同時に登録してください。スキャンコマンドを実行すると、そのマシンにすでに設定されているものを確認できます。設定は変更されません。削除または別の方法への切り替えについては、docs/uninstall.mdをご覧ください。

ホステッドサーバーでは、クライアントの OAuth プロンプトを通じてサインインします。ローカルで利用する場合は、pipefy auth login(ブラウザー OAuth)、無人利用向けのサービスアカウント、またはPIPEFY_TOKENを使用します。詳細は、docs/config.mdとdocs/cli/auth.mdをご覧ください。


ツールキットの接続先とインストール内容

ネットワークトラフィックは、インストール時とダウンロードする URL を指定した場合を除き、Pipefy のホストと、Pipefy が発行するストレージ URL に送信されます。

  • app.pipefy.com(または PIPEFY_BASE_URL のホスト。api.pipefy.com も同じ応答を返します):サインイン中のユーザー、サービスアカウント、または PIPEFY_TOKEN の権限で呼び出す、Pipefy の GraphQL API です。MCP ツールとイントロスペクションが失敗した場合に限り使用される pipefy-api-fallback スキルでは、使用するものを伝えたうえで、エージェントがサービスアカウントまたはトークンを PIPEFY_* 環境変数から読み取り、curl でこの API を直接呼び出します。GraphQL リクエストには User-Agent: pipefy-sdk/<version> (<surface>)、X-Client-Name、X-Client-Version が含まれます。また、MCP サーバーは実行場所((mcp; local) または (mcp; hosted))と X-Client-Deployment も通知します。ツールキットはこれ以外のテレメトリーを送信しません。
  • mcp.pipefy.com:Pipefy のホスト型 MCP サーバーです。Hosted MCP パスと両方のプラグインで使用されます。サインインには、公開クライアント ID pipefy-mcp を使ったブラウザー OAuth を使用します。
  • signin.pipefy.com(または PIPEFY_AUTH_URL の発行者):pipefy auth login はブラウザーを開き、127.0.0.1 でリダイレクトを受信します。CLI とローカル MCP サーバーはここでセッションを更新し、pipefy auth logout はセッションを失効させます。これらのリクエストには User-Agent: pipefy-auth/<version>、X-Client-Name: auth、X-Client-Version が含まれます。
  • ipaas.pipefy.com(または PIPEFY_IPAAS_URL のホスト):iPaaS(Advanced Automations)ツールです。
  • ファイル転送:添付ファイルとナレッジベースのアップロード先は、Pipefy が発行する署名付きストレージ URL です。渡された file_url はツールがダウンロードするか、ホスト型パスでは Pipefy のサーバーがダウンロードします。レポートとジョブのエクスポートは、署名付き Pipefy リンクからダウンロードされます。

インストーラーと pipefy auth login がマシンに追加するもの:

  • クイックインストールスクリプト(macOS と Linux):uv がない場合は、astral.sh からインストールする前に確認します。uv のインストーラーは、シェルのプロファイルに ~/.local/bin を追加することがあります。GitHub API から最新の非アルファ版リリース(または --version タグ)を読み込み、そのリリースの wheel を使って pipefy-cli と pipefy-mcp-server に対して uv tool install を実行します。これには pipefy、pipefy-auth、pipefy-infra の wheel が含まれます。サードパーティの依存関係は PyPI から取得され、Python 3.11 以降が見つからない場合、uv が Python インタープリターをダウンロードすることがあります。--client cursor、claude-desktop、または codex を指定すると、そのクライアントの設定に pipefy エントリーを書き込みます(すでに存在する場合を除きます)。uninstall.sh 用に、実行記録を ~/.local/state/pipefy/install-receipt に保存し、npx skills add の実行前に確認します(--no-skills でスキップできます)。
  • /pipefy:install(Claude Code プラグイン):PyPI から uv tool install --force pipefy-cli を実行する前に確認します。
  • スキャンコマンド(pipefy-toolkit-setup スキルと docs/uninstall.md):GitHub 上のこのリポジトリから uninstall.sh をダウンロードし、--scan を指定して実行します。このスクリプトは、OS のキーチェーンを含め、対象範囲に記載されているすべての場所を読み取り、見つかったものを表示します。何も変更しません。
  • npx skills add:サードパーティの skills ツールを npm から、このリポジトリを GitHub からダウンロードし、エージェント用のスキルをインストールします。DISABLE_TELEMETRY または DO_NOT_TRACK が設定されていない場合、skills ツールは独自の使用状況テレメトリーを skills.sh に送信します。
  • pipefy auth login:Python の keyring を使ってセッションを保存します。通常は OS のキーチェーンに保存されます。PIPEFY_KEYCHAIN_BACKEND=file を指定すると、Pipefy の設定フォルダーにある keyring.cfg というプレーンテキストファイルに保存されます。keyring が OS のキーチェーンを見つけられないマシンでは、ユーザーデータフォルダー内の python_keyring/keyring_pass.cfg(Linux では ~/.local/share)という独自のプレーンテキストファイルにフォールバックすることがあります。ログインとトークンの更新では、Pipefy の設定フォルダー(~/.config/pipefy、または Windows では %APPDATA%\pipefy)に refresh.lock というロックファイルも保持されます。

MCP サーバー

ローカルサーバーは、カタログ全体を登録します(正式な名前は registry.py の PIPEFY_TOOL_NAMES です)。ホスト型 URL では、リモートから安全に利用できる範囲が提供されます。つまり、マシン上のファイルを読み込むツール(ナレッジベースのドキュメントのアップロード、カスタム LLM プロバイダーの作成と更新)以外のすべてです。ここでは、添付ファイル用ツールは file_path の代わりに file_url を使用します。

ドメインごとのツールリファレンス:docs/mcp/。共通の規約:docs/mcp/tools/cross-cutting.md。ローカルサーバーで使用するツールを絞り込む方法:ツールの選択。


コマンドラインインターフェイス

pipefy CLI は、docs/parity.md で提供済みとされている MCP の機能に対応しています。ほとんどのコマンドは、デフォルトで Rich テーブルを出力し、--json を指定すると JSON を出力します。破壊的な操作を行うコマンドでは、--yes を指定すると確認プロンプトがスキップされます。指定しない場合は、対話形式の確認が引き続き実行されます。pipefy graphql exec は、--yes が設定されていない場合、ミューテーションの実行を拒否します。

pipefy pipe list --json
pipefy card get 123456789
pipefy introspect query pipe

ガイド:docs/cli/ および packages/cli/README.md。


エージェントスキル

plugins/pipefy/skills/ には、Markdown を読み取るあらゆるエージェント向けのワークフロープレイブック(前提条件、ツールの表、手順、成功基準)が用意されています。カタログ:plugins/pipefy/README.md。作成ガイド:plugins/AGENTS.md。


ドキュメント

ドキュメント説明
docs/install.mdすべてのインストール方法、それらの切り替え、ツールの選択、チェックアウトから Claude Code プラグインをテストする方法について詳しく説明します。
docs/README.mdMCP、CLI、SDK ごとのドキュメント一覧と共通ガイドです。
docs/config.mdPIPEFY_* 環境変数、config.toml のスキーマとパス、優先順位です。
docs/parity.mdMCP ツールと CLI コマンドの対応表です。
docs/uninstall.mduninstall.sh --scan と削除方法、およびホスト型、ローカル、プラグインチャネルの切り替えについて説明します。
docs/MIGRATION.md既存の MCP ユーザー向けの注意事項です。設定との互換性は維持されます。
AGENTS.mdリポジトリの構成、開発ワークフロー、コントリビューターとエージェント向けのガイドラインです。
RELEASE.mdバージョン管理とリリースプロセスです。

コントリビューション

イシューやプルリクエストによるコントリビューションを歓迎します。コミットには DCO のサインオフ(git commit -s)が必要です。スキルについては CONTRIBUTING.md をご覧ください。MCP、CLI、SDK については AGENTS.md をご覧ください。ツールが対応していないフィールドタイプがある場合は、そのフィールドタイプと期待する動作を添えてイシューを作成してください。


法的事項

このツールキット(MCP サーバー、CLI、SDK、スキル/ブループリントのプレイブック)は、Apache License 2.0 に基づいてライセンスされています。商標に関する留保については、NOTICE をご覧ください。

このツールキットを通じた Pipefy プラットフォームへのアクセスおよび利用には、Pipefy Solutions Terms and Conditions(ポルトガル語版)が適用されます。また、AI 機能には、許容される利用に関する規定を含む Pipefy AI Additional Terms(公開後、参照により同規約に組み込まれる予定)が適用されます。このツールキットを利用するには Pipefy アカウントが必要です。Apache 2.0 ライセンスは、Pipefy サービスの利用権を付与するものではありません。

テンプレートであり、助言ではありません。 スキルとブループリントは、一般的な情報提供を目的とする、設定可能なテンプレートです。これらは法律、人事、財務、税務、その他の専門的な助言を構成するものではなく、本番環境で使用する前に、資格を有する専門家によるレビュー、設定、検証が必要です。公開される各ブループリントには、その想定用途、対象外の用途、AI リスク分類、デフォルトの人間による監督設定を記載した COMPLIANCE.md が含まれます(docs/compliance/COMPLIANCE.template.md を参照)。

AI 生成の出力。 AI 機能が生成する出力には誤りや欠落が含まれる可能性があるため、依拠する前に必ず独自に検証してください。

ベータ版ソフトウェア。 1.0 より前のリリースは「現状有姿」で提供され、いかなる種類の保証もありません。また、いつでも変更または提供終了となる可能性があります。免責事項の全文については、TERMS.md をご覧ください。

セキュリティに関する報告については、SECURITY.md をご覧ください。貢献については、CONTRIBUTING.md をご覧ください。

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。