AI Workflow Feed MCP について
AI Workflow Feed MCPは、AIを活用した開発やエージェントのワークフローに関する記事を探す、リモートの読み取り専用サーバーです。MCPクライアント向けに情報源の詳細と原文リンクを返し、全文取得や要約生成は行いません。
主な機能
- 01キュレーションされた情報源とメタデータの一覧
- 02カテゴリまたは情報源別の最新記事取得
- 03定期生成される日次スナップショットの参照
- 04取得失敗とデータ切り詰めの報告
活用シーン
- 01最近のAI開発記事を探す
- 02エージェントのワークフローに関する記事を見つける
- 03要約前に記事の原文を確認する
- 04スナップショットの鮮度と取得失敗を確認する
MCP 対応
リモートのStreamable HTTP経由で、`list_sources`、`recent_posts`、`daily_snapshot`の読み取り専用ツールを提供します。クライアントはホストされたエンドポイントに接続し、情報源のメタデータ、記事リンク、スナップショットの状態を取得します。
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。
https://ai-workflow-feed-mcp.zoelinebot2026.workers.dev/mcpclaude mcp add --transport http quietbranch88-ai-workflow-feed https://ai-workflow-feed-mcp.zoelinebot2026.workers.dev/mcp{"mcpServers":{"quietbranch88-ai-workflow-feed":{"type":"http","url":"https://ai-workflow-feed-mcp.zoelinebot2026.workers.dev/mcp"}}}Cursor で開く{"servers":{"quietbranch88-ai-workflow-feed":{"type":"http","url":"https://ai-workflow-feed-mcp.zoelinebot2026.workers.dev/mcp"}}}VS Code で開く{"mcpServers":{"quietbranch88-ai-workflow-feed":{"type":"http","url":"https://ai-workflow-feed-mcp.zoelinebot2026.workers.dev/mcp"}}}{"mcpServers":{"quietbranch88-ai-workflow-feed":{"serverUrl":"https://ai-workflow-feed-mcp.zoelinebot2026.workers.dev/mcp"}}}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
AI Workflow Feed MCP
AI 支援軟體開發與代理工作流程相關文章探索用的唯讀遠端 Model Context Protocol(MCP)伺服器。它會提供來源中繼資料與原始文章連結,讓支援 MCP 的 AI クライアント能先擷取並檢視原文,再進行摘要。
リモートエンドポイント: https://ai-workflow-feed-mcp.zoelinebot2026.workers.dev/mcp
MCP Registry: io.github.quietbranch88/ai-workflow-feed
本番環境の概要
| 項目 | 現在の公開インスタンス |
|---|---|
| アクセス | 公開されており、認証は不要です。3 つのツールはいずれも読み取り専用です |
| トランスポート | /mcp での Streamable HTTP によるリモート MCP |
| リクエスト境界 | 2 つのレート制限バインディングは、パス、ホスト、メソッド、メディアタイプ、本文ポリシーに関する応答より先に実行されます。POST 本文の上限は 64 KiB です |
| レート制限 | Cloudflare のロケーションごとの概算値:仮名化されたクライアントアドレスあたり毎分 60 リクエスト、サービス全体で毎分 600 リクエスト |
| マネージド WAF | workers.dev ホスト名には適用されません。ゾーンレベルの Cloudflare Managed WAF ルールには、所有するカスタムドメインが必要です |
| デプロイの検証 | 2026-10-31 に、Git コミット 334598e が Worker バージョン edfacf30-1aa1-4266-a0d1-4edd17dc97a3 として 100% デプロイされました |
flowchart LR
Client[Public MCP clients] --> Endpoint[Cloudflare workers.dev endpoint]
Endpoint --> Limits[Per-client 60/min and service 600/min limits]
Limits --> Boundary[Path, host, method, JSON and 64 KiB request boundary]
Boundary --> MCP[Read-only MCP server]
MCP --> Sources[list_sources]
MCP --> Recent[recent_posts]
MCP --> Snapshot[daily_snapshot]
Sources --> Catalog[44-source catalog]
Recent --> Feeds[Fixed public feeds]
Snapshot --> Data[Public snapshot repository]
MCP --> Headers[Public CORS, no-store and security headers]
この図はアプリケーションの境界を示すものであり、ゾーンレベルのマネージド WAF を示すものではありません。フィードのタイトル、抜粋、メタデータ、リンク先ページは信頼できないデータとして扱われます。クライアントは、要約を根拠として利用する前に原典を確認してください。
接続
上記のエンドポイントを、リモート Streamable HTTP 接続に対応した MCP クライアントに追加します。セットアップ画面はクライアントによって異なります。このエンドポイントは通常のウェブページではありません。接続したアシスタントには、たとえば次のように依頼できます。
AI が生成したコードのテストに関する最近の記事を探し、閲覧可能な原文をリンクと制約事項を付けて繁體中文で要約してください。
提供機能
list_sourcesは、厳選されたソースカタログ、デフォルトカテゴリ、ソースの来歴、recent_posts_status、および日次スナップショットが設定されているかどうかを一覧表示します。設定されていても、最新の収集が成功したことを保証するものではありません。daily_snapshotは、別の公開データリポジトリにあるスケジュール済みスナップショットを読み込み、取得時刻、失敗、古い結果、切り捨ての情報を報告します。現在は、ライブフィードでは取得できない場合やサイズ制限がある場合のある 8 つのソースに対応しています。recent_postsは、カテゴリ(ai_developmentまたはagent_flow)または選択したソース ID に基づいて、件数を制限したバッチを取得します。カテゴリで検索する場合は、next_source_offsetがnullになるまで順に取得してください。各バッチのデフォルトは 2 ソースで、最大 3 ソースです。エラーや利用できないソースも報告されます。- ソース項目は、記事ごとに分類されるのではなく、デフォルトのソースカテゴリでグループ化されています。各項目にはタイトル、日付、URL、そしてソースから提供されている場合は短い抜粋が含まれます。MCP は記事全文を読み込んだり、モデルを呼び出したりしません。
- カタログには現在 44 件の項目があります。内訳は、自動取得用に設定されたものが 35 件、手動のみとマークされたものが 8 件、既知のサイズ制限付きソースが 1 件です。利用状況は変わる場合があります。
recent_postsでは、TikTok Developers は手動のみで、GitHub AI フィードは現在の 1 MB の上限を超えています。どちらもdaily_snapshotに個別に含まれています。フィードのデータには記事が含まれない場合や、遅延が生じる場合があります。長いフィードはソースごとに 100 件で切り捨てられ、結果には切り捨ての有無が示されます。 - クライアントは、独自の機能を使って選択した言語で要約や翻訳を行えます。サーバー側での翻訳や言語によるフィルタリングは提供されません。
プライバシーと運用上の制限
サーバーは固定された公開ソースと固定された公開スナップショットにクエリを送信します。任意のフィード URL は受け付けず、ユーザーごとの追跡設定を保存したり、投稿を公開したり、通知を送信したりすることもありません。クライアントのクエリとネットワークメタデータは、ホスティングプラットフォームと上流サービスによって処理されます。それぞれのポリシーをご確認ください。フィードの内容は信頼できないデータであり、誤りや敵対的な指示が含まれている可能性があります。要約を信頼する前に、元のソースをお読みください。
公開インスタンスは、共有の無料枠ホスティングアカウントを使用しています。その Worker リクエスト境界では MCP トランスポートメソッドのみが許可され、JSON POST ボディが必須であり、64 KiB を超えるリクエストボディは拒否され、セキュリティレスポンスヘッダーが適用されます。疑似匿名化されたクライアントアドレスごとに 1 分あたり 60 リクエスト、サービスごとに 1 分あたり 600 リクエストという、おおよそのロケーション単位の制限が適用されます。Cloudflare の Worker レート制限カウンターは厳密なグローバルコスト上限ではなく、可用性も保証されません。workers.dev エンドポイントには、ゾーンレベルの Cloudflare Managed WAF ルールを適用できる顧客ゾーンがありません。これらのマネージドルールを導入するには、カスタムドメインへの移行が必要です。メンテナーが別途設定した個人向けの日次要約は、この MCP サーバーの機能ではありません。
開発
Node.js と npm が必要です。このディレクトリから実行します。
npm ci
npm test
npm run build
npm run dev -- --ip 127.0.0.1 --port 18787 --var ALLOWED_HOST:localhost
別のターミナルで、ローカル Worker に対して読み取り専用のスモークテストを実行します。
node scripts/mcp-smoke.mjs cablate simon
スモークテストでは公開ウェブサイトにアクセスします。失敗の原因は上流へのアクセスやネットワーク状況である可能性があり、必ずしも実装上の不具合とは限りません。付属の wrangler.jsonc には、独自のデプロイ用の Worker 名とホスト名のプレースホルダー が含まれています。デプロイ前に、アカウント内で正確なホスト名と一意のレート制限ネームスペースを設定してください。Cloudflare のリモート MCP ガイドとWorker レート制限バインディングのドキュメントをご覧ください。
現在確認されていることと制限
2026-10-31 に、公式 MCP クライアントを使ってホストされた Worker をテストしました。初期化、ツール一覧の取得、代表的なカテゴリの一括取得、無効な入力の処理、および iT 邦幫忙、TheAI、codecentric、n8n、Meituan、Qdrant、Alibaba への実際のクエリは成功しました。Meituan のフィードに日付がない場合は記事 URL から日付を推定します。推定日は未検証であることを明示し、時間によるフィルタリングは保守的に行います。その後のある daily_snapshot チェックでは、7 つのソースが成功し、Haystack の HTTP 308 による収集失敗が報告されました。レート制限の適用範囲に関する修正をデプロイした後、新たな公式クライアントチェックでは、8 つすべてのスナップショットソースが正常で、部分的な失敗はないと報告されました。これらは特定の時点での観測結果であり、可用性や完全な網羅性を保証するものではありません。
繁體中文
この MCP は AI アシスタントが AI 開発や Agent Flow 関連の記事を検索するのを支援し、ソースと原文へのリンクを保持します。リモート MCP に対応した AI ツールに上記の URL を追加してから、アシスタントに「用繁體中文整理最近的 AI 開發文章」と依頼してください。原文を読み込めない場合があり、ソース一覧の完全性も保証されません。TikTok の企業ブログは daily_snapshot で検索できますが、recent_posts ではリアルタイムに取得されません。
日次公開スナップショット
読み取り専用の daily_snapshot ツールは、別の公開データリポジトリから最新のスナップショットを取得します。このコレクターは、スケジュールの遅延や失敗が発生する場合があるものの、GitHub Actions を使用して毎日 00:00 UTC に実行されるよう設定されています。設定されている8つのソースは、GitHub AI and ML、Uber Engineering、TikTok Developers、Codesai、Claude Community、Langfuse、Haystack、Jina AI です。Uber は非公式のサードパーティーフィードを使用しており、投稿が欠落したり遅れたりする可能性があります。その他のソースでは、公開サイトのディレクトリを使用しています。ソースのカテゴリーは既定値であり、記事ごとの分類ではありません。
レスポンスには、各ソースの最終取得成功時刻、最新の試行、ステータス、保存されたエントリーが切り詰められているか、古くなっているかが示されます。収集に失敗した場合、エラーとともに、最後に正常に収集されたエントリーが返されることがあります。リーダーは無効または欠落したソースを個別に処理し、内容を信頼することなく未知のソースを無視します。形式が不正なドキュメントやサポートされていないスキーマバージョンは、安全側に倒して処理を拒否します。バージョン指定のないスナップショットも引き続き使用できます。スナップショットには、タイトル、日付、元のリンク、場合によっては抜粋が含まれますが、記事全文や AI による要約は含まれません。すべてのソースが完全であることや、スケジュールされた実行が常に成功することは保証されません。このリポジトリにはコレクターとリーダーのコードが含まれています。データリポジトリのレビュー済みワークフローでは、そのコレクターの固定されたリビジョンが実行されます。
コメント
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。