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Cloudflare Radar

Cloudflare Radar

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Cloudflare Radar について

Cloudflare Radarは、AIエージェントや分析担当者向けに、インターネットの通信、攻撃、ルーティング、品質、ドメイン順位、AIクローラーの活動を調べるMCPサーバーです。ローカル単独実行とPipeworxゲートウェイ経由に対応します。

主な機能

  1. 01インターネット品質の概要
  2. 02L7 DDoS攻撃の内訳
  3. 03通信指標別の上位地域
  4. 04最近のBGP経路リーク
  5. 05ドメイン順位と人気ドメイン
  6. 06AIクローラー通信の分析

活用シーン

  1. 01地域と期間を指定した品質確認
  2. 02地域別の攻撃分布の調査
  3. 03最近のBGP経路リークの確認
  4. 04ドメインの人気度とAIクローラー比率の把握

MCP 対応

Pipeworxのエンドポイントまたはローカルstdioサーバーを通じて、MCPクライアントにCloudflare Radarのツールを公開します。ゲートウェイにはPipeworx共通のメタツールも含まれます。

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/cloudflare-radar/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

詳細

@pipeworx/cloudflare-radar

Cloudflare Radar MCP — インターネット観測所(トラフィック、攻撃、BGP、品質)。

Pipeworx の一部です。AI エージェントを1878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連携であり、上流プロバイダーとの提携、承認、公開はありません。

ツール

  • internet_quality(location?, date_range?) — IQIの概要。
  • attack_summary(dimension?, location?, date_range?) — L7 DDoS攻撃の内訳。
  • top_locations(metric?, date_range?, limit?) — HTTP/DNS/攻撃のシェアが高い国。
  • bgp_leaks(date_range?, limit?) — 最近のBGP経路リークイベント。
  • radar_domain_rank(domain, date?) — 単一ドメインの人気ランク/区分、カテゴリ、上位の地域。「このドメインは広く訪問されているのか、それともほとんど訪問されていないのか」に答えます。
  • radar_top_domains(limit?, location?, date?) — 世界全体または国別の、最も多く訪問されているドメイン。
  • radar_ai_bots(dimension?, date_range?, location?, user_agent?, limit?) — Cloudflare RadarのAIボット:ユーザーエージェント、クロールの目的、業界別のAIクローラー(GPTBot、ClaudeBot、PerplexityBot、Bytespider、...)のトラフィックシェア。不明なuser_agentの場合はfound:falseを返します。

認証

  • プラットフォームキー: ゲートウェイの環境変数PLATFORM_CLOUDFLARE_RADAR_KEY(またはCLOUDFLARE_API_TOKENを再利用)。
  • BYO: https://dash.cloudflare.com/profile/api-tokens でトークンを作成し、?_apiKey=<token>を指定します(Radarに特別なスコープは不要です)。

データソース

https://api.cloudflare.com/client/v4/radar/ — Bearerトークン。

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

https://gateway.pipeworx.io/cloudflare-radar/mcp のtools/listは、上の表にあるツールに加えて、Pipeworx共通のメタツール(ask_pipeworx、discover_tools、search_within、remember/recallなど、ゲートウェイ全体で使えるツール群)も返します。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並んで、共通ツールが約30個表示されます。接続のinitializeレスポンスには正確な範囲が記載されており、その日の状況を確認する際の正式な情報源となります。

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、このパックが対象としていない質問にも、カタログ全体を横断して処理する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。現在、メタツールなしでパックのエンドポイントに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、フルPipeworxゲートウェイに接続すると、このパックのツールだけでなく、すべてのパックのツールが直接一覧表示されます:

{
  "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1878以上のデータソースに接続します。異なるのは、どのパックのツールが直接一覧表示されるかだけです。どちらの接続からでも、ask_pipeworxを使ってすべてのツールにアクセスできます。

MCPクライアントがない場合:HTTP経由で呼び出す

curl -X POST https://gateway.pipeworx.io/v1/tools/internet_quality \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{"location":"US","date_range":"7d"}'

最初の呼び出しには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/internet_qualityを実行します。ツールを探すには、{"query":"..."}を指定してPOST https://gateway.pipeworx.io/v1/tools/search_packsを実行します。

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": {
    "cloudflare-radar": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@pipeworx/mcp-cloudflare-radar"]
    }
  }
}

または、直接実行して起動することを確認します:

npx -y @pipeworx/mcp-cloudflare-radar

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へ応答します。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ありません。データソースとツールは同じですが、ask_pipeworxによるルーティングはありません。

ask_pipeworxを使う

ツールを直接呼び出す代わりに、平易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でも、フルゲートウェイでも使えます:

ask_pipeworx({ question: "your question about Cloudflare Radar 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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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。