niceform-mcp について
niceform-mcpは、MCP対応クライアントからniceform.aiのフォームを作成・管理し、回答の分析やCSV出力まで行うサーバーです。フォーム作成から運用までをツールで進めるエージェント向けです。
主な機能
- 01説明文からフォームを作成
- 02フォームのプレビューと公開
- 03フォームの一覧表示と終了
- 04回答をページ単位で取得
- 05回答内容の集計
- 06回答をCSVで出力
活用シーン
- 01自然言語の依頼からフォームを作成
- 02公開前にフォームを確認
- 03送信された回答を分析
- 04回答データを後続処理向けに出力
MCP 対応
フォームの作成、公開、回答取得、集計、CSV出力など、niceform.aiを操作する9種類のツールをMCPクライアントに提供します。stdioでローカル実行するほか、ホストされたStreamable HTTPエンドポイントにも接続できます。
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。
https://www.niceform.ai/api/mcpclaude mcp add --transport http shirish-singh-niceform https://www.niceform.ai/api/mcp{"mcpServers":{"shirish-singh-niceform":{"type":"http","url":"https://www.niceform.ai/api/mcp"}}}Cursor で開く{"servers":{"shirish-singh-niceform":{"type":"http","url":"https://www.niceform.ai/api/mcp"}}}VS Code で開く{"mcpServers":{"shirish-singh-niceform":{"type":"http","url":"https://www.niceform.ai/api/mcp"}}}{"mcpServers":{"shirish-singh-niceform":{"serverUrl":"https://www.niceform.ai/api/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。
https://www.niceform.ai/api/mcp認証が必要ツール
詳細
niceform-mcp-server
niceform.ai 向けの MCP(Model Context Protocol)サーバーです。Claude Desktop、Claude Code、Cursor、VS Code(GitHub Copilot)、Windsurf、OpenAI Codex、Gemini CLI など、MCP 互換クライアントから AI を活用したフォームを作成できます。
機能
エージェントがフォーム作成を最初から最後まで実行できる、9 つのツールを備えています。
- create_form - 自然言語による説明からフォームを生成します
- publish_form - フォームを公開し、誰でもアクセスできるようにします
- close_form - 回答の受付を停止します
- list_forms - フォームの一覧を表示します
- get_form - フォームのフィールドとステータスを取得します
- get_preview_url - 公開前にフォームをプレビューします
- list_form_responses - 自分が所有するフォームの回答をページ分割して取得します
- summarize_responses - フォームの回答を要約します
- export_responses_csv - 回答を CSV としてエクスポートします
URL で接続(インストール不要)
niceform.ai は、このサーバーを https://www.niceform.ai/api/mcp(ストリーミング可能な HTTP)でもホストしています。API キーを Authorization: Bearer <API key> として送信してください。
claude mcp add --transport http niceform https://www.niceform.ai/api/mcp --header "Authorization: Bearer nf_live_your_api_key_here"
Cursor(~/.cursor/mcp.json):
{ "mcpServers": { "niceform": { "url": "https://www.niceform.ai/api/mcp", "headers": { "Authorization": "Bearer nf_live_your_api_key_here" } } } }
VS Code(.vscode/mcp.json):
{ "servers": { "niceform": { "type": "http", "url": "https://www.niceform.ai/api/mcp", "headers": { "Authorization": "Bearer nf_live_your_api_key_here" } } } }
Claude Desktop の場合は、以下の npx セットアップを使用してください。詳細:https://www.niceform.ai/mcp
要件
- Node.js 18 以降(サーバーは
npxを通じてローカルで実行されるため、ほかにインストールするものはありません) - niceform.ai API キー
- ローカル(stdio)サーバーに対応した MCP クライアント。対応クライアントを参照してください。
API キーの取得
- niceform.ai にサインインします
- Settings → API Keys に移動します
- 新しい API キーを作成します
- キーをコピーします。一度しか表示されません。
環境変数
| 変数 | 必須 | 説明 |
|---|---|---|
NICEFORM_API_KEY | はい | niceform.ai API キー(nf_live_...) |
NICEFORM_API_URL | いいえ | API のベース URL(デフォルトは https://www.niceform.ai) |
対応クライアント
このサーバーは、ローカルコマンドを実行できるあらゆる MCP クライアントで動作します。クライアントが使用する LLM は問いません。以下のすべての例で、nf_live_your_api_key_here を自分のキーに置き換えてください。
| クライアント | モデル | 設定 |
|---|---|---|
| Claude Desktop | Claude | claude_desktop_config.json |
| Claude Code | Claude | claude mcp add コマンド |
| Cursor | GPT、Claude、Gemini など | ~/.cursor/mcp.json |
| VS Code(GitHub Copilot) | GPT、Claude、Gemini | .vscode/mcp.json |
| Windsurf | GPT、Claude、Gemini など | ~/.codeium/windsurf/mcp_config.json |
| Codex CLI / IDE(OpenAI) | OpenAI GPT | ~/.codex/config.toml |
| Gemini CLI | Google Gemini | ~/.gemini/settings.json |
| Cline、Zed、Continue など | 任意 | 標準の mcpServers JSON |
ブラウザー専用アプリ(chatgpt.com、claude.ai、gemini.google.com)では、ローカル MCP サーバーを実行できません。上記のデスクトップアプリ、エディター、またはターミナルアプリを使用してください。
Claude Desktop
設定ファイルを編集するか、Settings → Developer → Edit Config から開きます。
- macOS:
~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json - Windows:
%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"niceform": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "niceform-mcp-server"],
"env": {
"NICEFORM_API_KEY": "nf_live_your_api_key_here"
}
}
}
}
その後、Claude Desktop を再起動します。
Claude Code
claude mcp add niceform --scope user -e NICEFORM_API_KEY=nf_live_your_api_key_here -- npx -y niceform-mcp-server
Claude Code 内で /mcp を実行し、接続されていることを確認します。
Cursor
Claude Desktop と同じ mcpServers JSON を、~/.cursor/mcp.json(すべてのプロジェクト)または .cursor/mcp.json(1 つのプロジェクト)に追加します。Cursor で選択したモデルを問わず動作します。
VS Code(GitHub Copilot)
ワークスペースに .vscode/mcp.json を作成します。VS Code では mcpServers ではなく、servers キーを使用します。
{
"servers": {
"niceform": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": ["-y", "niceform-mcp-server"],
"env": {
"NICEFORM_API_KEY": "nf_live_your_api_key_here"
}
}
}
}
その後、Agent モードで Copilot Chat を使用します。
Windsurf
Claude Desktop と同じ mcpServers JSON を ~/.codeium/windsurf/mcp_config.json に追加し、Cascade を更新します。
Codex(OpenAI)
~/.codex/config.toml に追加します。Codex CLI と IDE 拡張機能はどちらもこのファイルを使用します。
[mcp_servers.niceform]
command = "npx"
args = ["-y", "niceform-mcp-server"]
env = { NICEFORM_API_KEY = "nf_live_your_api_key_here" }
Gemini CLI
Claude Desktop と同じ mcpServers JSON を ~/.gemini/settings.json(すべてのプロジェクト向け)または .gemini/settings.json(1 つのプロジェクト向け)にマージします。
その他の MCP クライアント
ローカル(stdio)サーバーに対応しているクライアントであれば、どれでも使用できます。ほとんどのクライアントでは、上記の mcpServers JSON を使用できます。それ以外の場合は、次の値を使用してください。
| 設定 | 値 |
|---|---|
| コマンド | npx |
| 引数 | -y niceform-mcp-server |
| 環境変数 | NICEFORM_API_KEY=nf_live_your_api_key_here |
グローバルインストール(任意)
npx を使用したくない場合は、次のようにします。
npm install -g niceform-mcp-server
その後、上記のいずれかの設定で、引数を指定せずにコマンドとして niceform-mcp を使用します。
ソースからの実行
git clone https://github.com/Shirish-Singh/niceform-mcp && cd niceform-mcp && npm install && npm run build
その後、クライアントの接続先を node /absolute/path/to/niceform-mcp-server/dist/index.js に設定します。
利用可能なツール
create_form
自然言語による説明から新しいフォームを作成します。
パラメーター:
description(必須):フォームの自然言語による説明idempotency_key(必須):呼び出し元が生成する一意のキー。UUID を推奨します。同じ作成を再試行する場合は、同じキーを再利用してくださいstyle_preference(任意):modern、minimal、colorful、professional、defaultのいずれか
例:
Create a customer feedback form for a coffee shop with:
- Overall rating (1-5 stars)
- Service quality rating
- Coffee quality rating
- Free text comments
- Optional email for follow-up
get_preview_url
フォームのプレビュー URL を取得して、見た目を確認します。
パラメーター:
form_id(必須):create_form で取得したフォーム ID
publish_form
フォームを公開し、誰でもアクセスできるようにします。
パラメーター:
form_id(必須):公開するフォーム IDname(任意):フォーム名を上書きします
list_form_responses
所有するフォームへの回答を取得します。回答には個人データが含まれる場合があるため、ユーザーのタスクに必要なフィールドのみをリクエストして公開してください。
パラメーター:
form_id(必須):フォーム UUID または公開 IDstatus(任意):submitted、completed、incomplete、allのいずれか。デフォルトはsubmittedlimit(任意):1~100 の整数で指定するページサイズ。デフォルトは 25cursor(任意):前のページで返された不透明なカーソルsince(任意):オフセット付き ISO 8601 タイムスタンプ。この時刻より後に送信された回答のみを返します。ポーリングには、返されたlatestSubmittedAtを再利用してください
close_form
回答の受付を停止します。パラメーター: form_id(必須)。
list_forms
所有するフォームを一覧表示します。パラメーター(すべて任意): query(名前で絞り込み)、limit(ページサイズ)、cursor(前のページから取得)。
get_form
フォームのフィールドとステータスを取得します。パラメーター: form_id(必須)。
summarize_responses
フォームへの回答を要約します。総数、フィールドごとの回答数、選択肢ごとの件数、最小値/最大値/平均値を表示します。パラメーター: form_id(必須)。
export_responses_csv
フォームへの回答を CSV としてエクスポートします。パラメーター: form_id(必須);status(任意):submitted、completed、incomplete、all のいずれか。デフォルトは submitted。
ワークフローの例
You: Create a simple contact form with name, email, and message fields
Assistant: [Uses create_form tool]
Form created! Preview URL: https://www.niceform.ai/forms/abc123
You: Looks good, publish it
Assistant: [Uses publish_form tool]
Published! Share this URL: https://www.niceform.ai/forms/abc123
開発
# Watch mode (auto-rebuild on changes)
npm run mcp:dev
# Build once
npm run mcp:build
# Run the server directly
npm run mcp:start
トラブルシューティング
「NICEFORM_API_KEY is not set」
クライアントの MCP 設定の env ブロックに NICEFORM_API_KEY が設定されていることを確認してください。キーは nf_live_ または nf_test_ で始まる必要があります。
「Invalid API key」
API キーが取り消されているか、有効期限が切れている可能性があります。niceform.ai ダッシュボードから新しいキーを生成してください。
「Rate limit exceeded」
リクエストが多すぎます。エラーメッセージに示された再試行期間が過ぎるまでお待ちください。
クライアントにツールが表示されない場合
- 設定を編集した後、クライアントを再起動する(またはMCP サーバーを再読み込みする)
- 設定ファイルの構文を確認する。JSONは有効で、末尾にカンマがない必要があります。
- Node.js 18+がインストールされ、
npxがPATHに含まれていることを確認します。一部のGUIアプリはシェルのPATHを引き継ぎません。引き継がれない場合は、npxのフルパスを使用してください(which npxで確認できます)。 - VS Code:
mcpServersではなく、serversキーを使用します
ライセンス
MIT
リンク
- niceform.ai - AIを活用したフォームビルダー
- MCP Documentation - Model Context Protocol
- MCP clients - MCPに対応したアプリ
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。