ProdHub Application Delivery

ProdHub Agent Kit

MCP 互換のコーディングハーネスを使って、ソースコードから ProdHub Preview Space へ安全かつ再現可能にデプロイできます。

このキットに認証情報は含まれません。ProdHub はブラウザー経由の OAuth を使用し、各セッションの対象を承認済みの組織に限定するとともに、製品 UI と同じロール制御を適用します。

インストール

標準のリモート MCP エンドポイントは次のとおりです。

https://app.prodhub.in/mcp

ProdHub のマシン向け情報は server.json に記載されており、公式 MCP Registry では io.github.SwaDeshiTech/prodhub として公開されています。MCP クライアントとレジストリ連携カタログは、このエントリーを使って、一般的なウェブ検索に頼らず、ホスト型の Streamable HTTP エンドポイントを検出できます。

Codex

codex mcp add prodhub --url https://app.prodhub.in/mcp

Codex が ProdHub を使用するリポジトリに、AGENTS.md のデリバリー手順を統合してください。既存のプロジェクト指示は保持してください。補足ドキュメントもコピーするか、このキットへのリンクを残してください。

Gemini CLI

gemini mcp add prodhub https://app.prodhub.in/mcp --transport http --scope user

GEMINI.md を対象のリポジトリにコピーするか、既存のプロジェクトファイルに記載された指示と統合してください。

Claude Code およびその他の MCP クライアント

mcp.json のリモートサーバーエントリーを使用し、CLAUDE.md をクライアントが使用するプロジェクトガイダンスファイルにコピーするか、既存の内容と統合してください。

ChatGPT および Codex プラグイン

このリポジトリは、持ち運び可能な Agent Plugins パッケージでもあります。

• plugin.json には、公開リスト、オンボーディング、レビュー、公開に関するメタデータが含まれています。
• mcp.json では、動的クライアント登録を使用するリモート ProdHub MCP サーバーと OAuth を宣言しています。
• skills/get-started/SKILL.md には、インストール後のセットアップと安全なデリバリーワークフローが記載されています。
• assets/prodhub-icon.svg は、ディレクトリとコンポーザーで使用する正方形のアイコンです。

OpenAI Plugins 提出ポータルにアップロードする ZIP を生成します。

./scripts/package-chatgpt-plugin.sh

最終提出の前に、レビュアーがアクセスできる手順解説動画を用意し、その URL を plugin.json の extensions.com.openai.review.demo_recording_url に追加してください。専用テストアカウントの認証情報は、安全なレビュー用フォームにのみ入力し、このリポジトリには決してコミットしないでください。

レビュー用フィクスチャー、ドメイン認証、アップロード、公開の手順については、ChatGPT 提出チェックリストを参照してください。

最初の接続

1. クライアントに MCP エンドポイントを追加します。
2. OAuth 接続を開始します。ProdHub にサインインし、組織を選択します。
3. 同意画面で承認します。
4. コーディングハーネスに、ブランチのデプロイまたは Preview Space の作成を依頼します。

エージェントはまず get_prodhub_delivery_capabilities を実行し、list_available_product_areas を呼び出して、リポジトリと prodhub_build コントラクトを確認し、計画を提示して承認を得てからリソースを作成してください。製品エリアのレスポンスには、ProdHub UI と同じロールベースのタブ設定によるフィルターが適用され、組織の選択は必要ありません。

ワークフローの全容は、docs/preview-delivery.md を参照してください。

デプロイの前に製品を理解する

まず製品の概念を読み、アプリケーション、プロファイル、プロバイダー接続、Preview Space、パイプラインの実行を区別してください。次に、Preview Space のエンドツーエンド手順書に従ってください。新規アプリケーション、既存プロファイル、認証情報の同期、ブランチ／リビジョンの検証、計画、プロファイルの明示的な選択、プロビジョニング、監視、同じ環境での再試行、ライフサイクルの引き継ぎについて説明しています。

ソースを確認する際はプロファイルのフィールド定義を、デリバリーに失敗した場合は障害からの復旧を参照してください。これらのガイドは現在の実装に基づいています。利用可能なツールについては、接続先サーバーの tools/list が正式な情報源です。

リクエストの例

• 「このリポジトリのfeature/loginブランチを、新しいPreview Spaceに1日間デプロイしてください。」
• 「既存のカタログアプリケーションのプロファイルを再利用して、検証済みのプレビューURLを取得してください。」
• 「このPreview Spaceで失敗した原因を確認し、設定を修正して、同じ環境で再試行してください。」

エージェントは、ツールから返されたアプリケーション、プロファイル、環境、実行の各IDを保持する必要があります。ユーザーがこれらのIDを手動で調べる必要はありません。 ローカルの未コミット変更は、リモートビルドに含まれません。

重要な制約

plan_application_previewは、保存済みのプロファイルを持つ既存のアプリケーションへのデプロイを計画します。新しいアプリケーションのオンボーディングでは、これらのレコードを作成する前に、独自の提案が必要です。プランナーはソースコードを検証したり、リソースを予約したりしません。

url_availableレスポンスは、URLが存在することを示すものであり、アプリケーションのデプロイが完了したことを意味するとは限りません。成功を報告する前に、現在の実行を確認し、アプリケーションの応答を検証してください。環境の早期削除と汎用プロファイルの更新には、現時点でサポート対象のプロダクトフローが必要です。これらのためにMCPツールをでっち上げないでください。

mcp.jsonは設定例です。クライアントによってファイル名やスキーマは異なります。このリポジトリをクローンしただけでは、MCP サーバーは登録されません。

ファイル

• server.json：ホスト型サーバーの公式MCP Registryメタデータです。
• mcp.json：ポータブルなリモートMCP設定です。
• plugin.json：ChatGPTおよびCodexの公開プラグインメタデータです。
• skills/get-started/SKILL.md：プラグインのオンボーディングワークフローです。
• docs/chatgpt-submission.md：公開ディレクトリへの登録チェックリストです。
• AGENTS.md：Codex向けのプロジェクト指示です。
• CLAUDE.md：Claude Code向けのプロジェクト指示です。
• GEMINI.md：Gemini CLI向けのプロジェクト指示です。
• docs/preview-delivery.md：安全なデプロイのワークフローです。

ブラウザーのセットアップページについては、prodhub.in/setupを参照してください。

ディスカバリーメタデータの公開

Publish MCP Registry metadata GitHubワークフローは、GitHub OIDCを使用してserver.jsonを検証し、公開します。レジストリトークンや長期間有効なシークレットは必要ありません。公開MCPの識別情報またはツールの仕様が変更されるたびに、マニフェストのバージョンを更新してください。その更新をmainにマージすると、エントリーが再公開されます。