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Ai Feeds

Ai Feeds

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pipeworx.io開発ツール06 日前に更新
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Ai Feeds について

Ai Feeds は、厳選された AI フィードや URL 指定のフィードを扱うクライアント向けの MCP サーバーです。フィードの一覧・絞り込み、正規化された項目の取得に加え、RSS、Atom、RDF に対応します。

主な機能

  1. 01厳選 AI フィードの一覧表示
  2. 02カテゴリやキーワードでの絞り込み
  3. 03ID によるフィード項目の取得
  4. 04キーワードによる項目の絞り込み
  5. 05RSS、Atom、RDF の取得と正規化

活用シーン

  1. 01厳選された AI ニュースソースの閲覧
  2. 02選択したフィードから該当項目を取得
  3. 03URL のフィードを取得して正規化

MCP 対応

フィードの一覧表示、読み取り、取得ツールを MCP クライアントに公開します。ローカルの stdio または Pipeworx ゲートウェイ経由で利用できます。

設定

リモートサーバーはインストール不要です。クライアントを選んで設定をコピーするか、ワンクリックで導入できます。

エンドポイントhttps://gateway.pipeworx.io/ai-feeds/mcp
インストールコマンドをコピー
Claude CodeTerminal
Cursor.cursor/mcp.json
VS Code.vscode/mcp.json
Claude Desktopclaude_desktop_config.json
Windsurf~/.codeium/windsurf/mcp_config.json

コマンドはターミナルで実行し、JSON は各クライアントの MCP 設定に貼り付けて再起動します。認可が必要なサーバーは初回接続時にログインを求めます。

ツール

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パラメーター型必須説明
qstringいいえquestion の別名。
askstringいいえquestion の別名。
textstringいいえquestion の別名。
inputstringいいえquestion の別名。
packsarrayいいえ任意。ルーティング対象をこれらのパックスラッグに限定します(例:["sec-form-d","sec-13f"])。その場合、ルーターは該当パック内のツールのみを選択します。省略すると、デフォルトの全カタログへのルーティングになります。スラッグは list_packs / search_packs / https://pipeworx.io/directory から取得できます。リストにない、または不明なスラッグは無視され、_meta.pack_scope.ignored に記載されます。該当するスラッグが 1 つもない場合は、カタログ全体にルーティングし、_meta.pack_scope.full_catalog:true を設定します(空の回答にはなりません)。
querystringいいえquestion の別名。
promptstringいいえquestion の別名。
messagestringいいえquestion の別名。
questionstringはい自然言語での質問またはリクエスト。query、q、prompt、text、input、ask、message をエイリアスとして使用できます。

詳細

mcp-ai-feeds

AI Feeds MCP。

Pipeworx の一部です — AI エージェントを1872以上のライブデータソースに接続するMCPゲートウェイです。これは独立した非公式の統合であり、上流プロバイダーとは提携、承認、公開のいずれも行っていません。

ツール

ツール説明
list_feeds厳選された人工知能フィード(ID、タイトル、カテゴリ、ソース)を一覧表示します。カテゴリ(ai)またはキーワードで任意に絞り込めます。read_feed に渡すIDを指定します。
read_feedlist_feeds で取得したIDを使って、厳選された人工知能フィードを読み込みます。正規化された項目(タイトル、リンク、公開日、概要)を返します。項目をキーワードで任意に絞り込めます。
fetch_feedURLを指定して、任意のRSS/Atom/RDFフィードを取得し、正規化します。CFに強い設計です。直接取得し、ソースがゲートウェイをブロックした場合はプロキシにフォールバックします。厳選されたソースには、まず list_feeds を使用してください。

クイックスタート

MCP クライアント(Claude Desktop、Cursor、Windsurf など)に追加します。

{
  "mcpServers": {
    "ai-feeds": {
      "url": "https://gateway.pipeworx.io/ai-feeds/mcp"
    }
  }
}
このエンドポイントが実際に提供するもの

https://gateway.pipeworx.io/ai-feeds/mcp の tools/list は、上記の表にあるツールに加えて、Pipeworx 共通のメタツールである ask_pipeworx、discover_tools、search_within、remember/recall など、ゲートウェイ全体で利用できるツール一式を返します。そのため、表示されるツール数はこの表より多くなります。現在、単一パックのエンドポイントには、そのパック独自のツールと合わせて、共通ツールがおよそ30個表示されます。接続の initialize 応答には、正確な対象範囲が記載されており、その日の状況を確認するための信頼できる情報源です。

これは意図的な設計であり、偶然の多重化ではありません。メタツールを使うと、このパックで扱わない質問にも、全カタログを横断してルーティングする ask_pipeworx を通じて回答できます。MCP サーバーをもう1つ追加する必要はありません。現時点では、メタツールを含めずにパックのエンドポイントを接続する方法はありません。追加のスキーマによるコンテキスト消費がルーティングの利点を上回る場合は、複数のパックエンドポイントではなく、フルゲートウェイに一度接続してください。

または、Pipeworx のフルゲートウェイに接続して、このパックだけではなく、すべてのパックのツールを直接一覧表示できます。

{
  "mcpServers": {
    "pipeworx": {
      "url": "https://gateway.pipeworx.io/mcp"
    }
  }
}

どちらのURLも、同じゲートウェイと同じ1872以上のデータソースに接続します。唯一の違いは、どのパックのツールが直接一覧表示されるかです。ask_pipeworx を使えば、どちらからでもすべてのツールにアクセスできます。

MCP クライアントを使わずにHTTPで呼び出す

curl -X POST https://gateway.pipeworx.io/v1/tools/ai_feeds_list_feeds \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{"category":"ai"}'

最初の呼び出しにアカウントは不要です。ツールを確認するには、GET https://gateway.pipeworx.io/v1/tools/ai_feeds_list_feeds を使用します。ツールを探すには、{"query":"..."} を指定して POST https://gateway.pipeworx.io/v1/tools/search_packs を使用します。

スタンドアロン(ゲートウェイアカウント不要)

このパッケージは、ローカルのstdio MCP サーバーとしても動作します。Pipeworx アカウントも、ゲートウェイへの往復通信も不要です。

{
  "mcpServers": {
    "ai-feeds": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@pipeworx/mcp-ai-feeds"]
    }
  }
}

または、直接実行して起動を確認できます。

npx -y @pipeworx/mcp-ai-feeds

stdin/stdout経由でMCPを使用し、このパックのツールのみを対象に initialize/tools/list/tools/call に応答します。上記のゲートウェイ接続で追加される共通メタツールは含まれません。同じソース、同じツールを利用できますが、ask_pipeworx によるルーティングはありません。

ask_pipeworx の使用

ツールを直接呼び出す代わりに、自然な英語で質問できます。これは上記のパックエンドポイントとフルゲートウェイのどちらでも利用できます。

ask_pipeworx({ question: "your question about Ai Feeds data" })

ゲートウェイが適切なツールを選び、引数を自動的に設定します。

詳細

ライセンス

MIT

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MCP は初めてですか?

プロトコルの概要から最初のサーバーの導入まで、よくある疑問にまとめて答えます。

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。