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Frinkiac

Frinkiac

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pipeworx.ioゲーム・エンタメ12 日前に更新
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Frinkiac について

Frinkiacは、The Simpsons、Futurama、Rick and Mortyのセリフに合う画面を検索するMCPサーバーです。特定の場面の字幕やランダムな画面も取得でき、APIキーは不要です。

主な機能

  1. 01セリフから画面を検索
  2. 023作品の画面を検索
  3. 03指定場面の字幕を取得
  4. 04ランダムな画面を取得

活用シーン

  1. 01覚えているセリフから場面を探す
  2. 02エピソードと時刻で字幕を調べる
  3. 03作品の画面をランダムに見る

MCP 対応

セリフ検索、ランダムな画面の取得、字幕取得をMCPクライアント向けのツールとして公開します。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/frinkiac/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

@pipeworx/frinkiac

The Simpsons(Frinkiac)、Futurama(Morbotron)、Rick and Morty(Master of All Science)の、引用文からスクリーンショットを検索できます。キーは不要です。

Pipeworx の一部です。AI エージェントを 1879 以上の稼働中の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は提携、承認、公開のいずれもしていません。

ツール

  • search(show?, query) — 引用文に一致するスクリーンショットを検索します
  • random(show?) — ランダムなスクリーンショットとキャプションを取得します
  • caption(show?, episode, timestamp) — 特定のスクリーンショットのキャプションを取得します

show には simpsons(デフォルト)、futurama、rickandmorty のいずれかを指定します。

データソース

  • https://frinkiac.com/api/(The Simpsons)
  • https://morbotron.com/api/(Futurama)
  • https://masterofallscience.com/api/(Rick and Morty)

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

https://gateway.pipeworx.io/frinkiac/mcp の tools/list は、上の表にあるツールに加えて、共有 Pipeworx メタツール(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に加えて、およそ 30 個の共有ツールが表示されます。接続時の initialize レスポンスに正確な対象範囲が示されており、各時点での正式な情報となります。

これは意図した動作であり、偶然の多重化ではありません。メタツールを使うと、ask_pipeworx でカタログ全体にルーティングし、このパックでは対応していない質問にも回答できるため、MCP サーバーをもう 1 つ追加する必要がありません。現時点では、メタツールなしでパックのエンドポイントをマウント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だけ接続してください。

または、Pipeworx のフルゲートウェイに接続すると、このパックだけでなく、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 1879 以上のデータソースに接続します。違いは、どのパックのツールが直接一覧表示されるかだけです。どちらからでも ask_pipeworx で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 で呼び出す

curl -X POST https://gateway.pipeworx.io/v1/tools/frinkiac_search \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{"query":"D'\''oh!"}'

最初の呼び出しにアカウントは不要です。任意のツールを確認するには、GET https://gateway.pipeworx.io/v1/tools/frinkiac_search 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 サーバーとしても実行できます。Pipeworx アカウントもゲートウェイ経由の通信も不要です:

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

または、起動を確認するために直接実行します:

npx -y @pipeworx/mcp-frinkiac

stdin/stdout 経由で MCP を通信し、このパック独自のツールだけを対象に 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有メタツールは含まれません。同じソース、同じツールを使用しますが、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、自然な英語で質問できます。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利用できます:

ask_pipeworx({ question: "your question about Frinkiac 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。