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S
Stresszero Mcp

Stresszero Mcp

ローカル
github.com/gomessoaresemmanuel-cpuヘルスケア011 週間前に更新

Stresszero Mcp について

Stresszero Mcpは、AIエージェントやMCP対応クライアントをStressZero Intelligence APIに接続し、自己評価による燃え尽き分析を行います。身体・感情・効果性の指標に基づく参考スコアと提案を返し、医療診断は行いません。

主な機能

  1. 013次元の燃え尽き自己評価
  2. 02参考スコアと要因の提示
  3. 03詳細レポートと行動計画
  4. 04会話向けの簡易セルフチェック
  5. 05APIキーの作成
  6. 06OpenAPIリソースとガイド付きプロンプト

活用シーン

  1. 01会話での業務負荷の自己評価支援
  2. 02HRプラットフォーム向け匿名集計シグナルの提供
  3. 03ウェルネスチャットボットで次の対応を案内
  4. 04自己評価スコアに応じた予防ワークフローの起動

MCP 対応

MCPサーバーは、燃え尽き分析、レポート生成、簡易チェック、APIキー作成をツールとして公開します。OpenAPI仕様のリソースと、ガイド付き評価アンケートのプロンプトも提供します。

設定

ローカルサーバーの設定はどのクライアントでも共通です。コピーしてクライアントの MCP 設定ファイルに貼り付けてください。

mcp.json · 共通設定
{
"mcpServers": {
"stresszero": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"stresszero-mcp"
]
}
}
}
起動コマンドnpx -y stresszero-mcp

ローカルサーバーにはマシン上の実行環境(Node.js 18 以上など)が必要です。設定ファイルの場所はクライアントごとに異なります。

パッケージ
npmstresszero-mcp1.0.1

ツール

ツール一覧はまだ取得されていません

ローカルサーバーのツールはマシン上で起動して初めて取得できます。メンテナーはまだツール一覧を提供していません。

詳細

StressZero MCP Server

StressZero Intelligence API 用の MCP サーバーです。AI エージェント向けに、3 つの側面(身体面、感情面、有効性)からバーンアウトを予防するためのセルフアセスメントを行います。

Claude、Cursor、Windsurf、n8n、および MCP 対応のあらゆるクライアントで、リアルタイムの会話を通じてユーザーの業務負荷の兆候をセルフアセスメントできます。

⚠️ 医療機器ではありません。 すべてのスコアは、自己申告の回答に基づく目安です。このサーバーは、診断、スクリーニング、臨床的なトリアージを行いません。疲労が続く場合は医師に相談してください。このサーバーのツール出力にも、その旨が記載されています。

ツール

ツール説明
analyze_burnout身体面、感情面、有効性の各側面について、セルフアセスメントによるバーンアウトの兆候を分析します。目安となるスコア、レベル、要因、予防のための推奨事項を返します。
generate_burnout_reportアクションプランを含む詳細なセルフアセスメントレポートを生成します。Starter 以上のプランが必要です。
quick_burnout_checkチャットボットや短いやり取り向けの、3 つのスコアによる簡易セルフチェックです。
get_stresszero_api_keyユーザー用の無料 API キー(月 500 回の呼び出し)を作成します。

リソース

リソース説明
stresszero://openapiOpenAPI 3.1 の完全な仕様

プロンプト

プロンプト説明
burnout_assessmentバーンアウト評価のためのガイド付き質問票テンプレート(FR/EN)

クイックスタート

1. 無料の API キーを取得する

stresszeroentrepreneur.fr/intelligence-api にアクセスして登録してください。無料プランでは、クレジットカード不要で月 500 回の呼び出しが可能です。

2. MCP クライアントを設定する
Claude Desktop

~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json(macOS)または %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json(Windows)に追加します。

{
  "mcpServers": {
    "stresszero": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "stresszero-mcp"],
      "env": {
        "STRESSZERO_API_KEY": "sz_live_your_key_here"
      }
    }
  }
}
Claude Code

プロジェクトのルートにある .mcp.json または ~/.claude/mcp.json に追加します。

{
  "mcpServers": {
    "stresszero": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "stresszero-mcp"],
      "env": {
        "STRESSZERO_API_KEY": "sz_live_your_key_here"
      }
    }
  }
}
Cursor

.cursor/mcp.json に追加します。

{
  "mcpServers": {
    "stresszero": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "stresszero-mcp"],
      "env": {
        "STRESSZERO_API_KEY": "sz_live_your_key_here"
      }
    }
  }
}
Windsurf

~/.codeium/windsurf/mcp_config.json に追加します。

{
  "mcpServers": {
    "stresszero": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "stresszero-mcp"],
      "env": {
        "STRESSZERO_API_KEY": "sz_live_your_key_here"
      }
    }
  }
}
3. 使用する

Claude に次のように尋ねます。「私のバーンアウトリスクを確認してください。睡眠の質は 100 点中 40 点、モチベーションは 100 点中 55 点、生産性は 100 点中 35 点です。起業家として週 60 時間働いています。」

Claude は自動的に quick_burnout_check を呼び出し、推奨事項とともにスコアを返します。

ユースケース

  • AI コーチングアシスタント — 会話中に、ユーザーがリアルタイムで業務負荷をセルフアセスメントできるよう支援します
  • 人事向け AI エージェント — 集計・匿名化されたチームの負荷の兆候のみを扱います(個人のスコアが雇用主に開示されることはありません)
  • ウェルネスチャットボット — 自己申告の負荷に基づいて次のステップを提案します。兆候が続く場合は医師への相談も勧めます
  • n8n の自動化 — セルフアセスメントのスコアがしきい値を超えたときに、予防ワークフローを開始します
  • 生産性ツール — 自己申告によるウェルビーイングをモニタリングし、休憩を提案します

API プラン

無料プランでは、クレジットカード不要で月 500 回の呼び出しが可能です。現在の有料プランと料金については、次をご覧ください。 stresszeroentrepreneur.fr/intelligence-api

環境変数

変数必須説明
STRESSZERO_API_KEYはいAPI キー(sz_live_ で始まります)
STRESSZERO_API_URLいいえカスタム API ベース URL(デフォルト:https://stresszeroentrepreneur.fr)

開発

git clone https://github.com/stresszero/stresszero-mcp.git
cd stresszero-mcp
npm install
npm run build
STRESSZERO_API_KEY=sz_live_xxx node build/index.js

MCP Inspector でデバッグします。

npx @modelcontextprotocol/inspector node build/index.js

ライセンス

MIT — Emmanuel Gomes Soares、StressZero Entrepreneur

コメント

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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。