Thruai Voice Agent Server

ThruAI MCP サーバー

ThruAI 音声エージェントプラットフォーム向けの Model Context Protocol サーバー

Claude、GPT、カスタムエージェントなどの AI アシスタントが、Model Context Protocol（MCP）を通じて ThruAI の音声 AI 機能を検出し、利用できるようにします。

⚡ ベータ版のお知らせ： ThruAI は現在も積極的に開発中です。デフォルトの API エンドポイント（api.thru.ai）では、ベータ期間中にカスタムのベース URL が必要になる場合があります。必要に応じて、環境で THRUAI_BASE_URL を設定してください。早期アクセスに申し込む →

機能

• 🚀 クイックスタート：1 つのコマンドで、電話番号付きの設定済み音声エージェントを作成
• 🤖 音声エージェント：AI 音声エージェント（S2S または従来のパイプライン）の完全な CRUD 操作
• 📞 発信通話：エージェントから任意の電話番号に発信
• 📊 分析：コンポーネント別の内訳を含む使用量とコストの分析
• 📱 テレフォニー：電話番号の検索、取得、割り当て
• 🔄 ワークフロー：30 種類以上のノードタイプ（CRM、カレンダー、メール、シート、Web、ソーシャル）を使った複雑な自動化を構築
• 📢 キャンペーン：連絡先の管理を自動化した大規模な発信
• 🔔 Webhook：リアルタイムのイベント通知（call.completed、transcript.ready など）
• 🛠️ カスタムツール：ライブ会話中にエージェントが呼び出す Webhook ベースのツールを定義
• 🎤 プロバイダーの検出：利用可能な LLM／TTS／STT プロバイダー、音声、モデルを一覧表示
• 💬 フィードバック：バグ報告や機能リクエストを送信
• 🔍 スキーマの検出：フィールド名の入力ミスを防ぐため、正確な API スキーマを取得
• 📦 50 種類以上のツール：ThruAI プラットフォーム全体を網羅
• 🎯 AI ファースト：AI エージェントとの連携に特化して設計

インストール

オプション 1：npx で使用（推奨）

インストールは不要です。npx で直接実行できます。

THRUAI_API_KEY=sk_live_... npx github:mgWellPay/thruai-mcp-server

オプション 2：グローバルにインストール

npm install -g github:mgWellPay/thruai-mcp-server
THRUAI_API_KEY=sk_live_... thruai-mcp

オプション 3：ローカルにインストール

npm install github:mgWellPay/thruai-mcp-server

クイックスタート

1. API キーを取得する

1. thru.ai でサインアップします
2. 「Settings」→「API Keys」に移動します
3. 新しい API キーを作成します（sk_live_ で始まります）

2. Claude Code を設定する

Claude Code の設定（~/.config/claude-code/config.json）に追加します。

{
  "mcpServers": {
    "thruai": {
      "command": "npx",
      "args": ["github:mgWellPay/thruai-mcp-server"],
      "env": {
        "THRUAI_API_KEY": "sk_live_...",
        "THRUAI_BASE_URL": "https://api.thru.ai"
      }
    }
  }
}

3. Claude で ThruAI ツールを使い始める

User: Create a voice agent that answers customer support questions

Claude: I'll use the quickstart tool to create a fully configured agent with a phone number:

<uses quickstart tool>
{
  "name": "Support Agent",
  "systemPrompt": "You are a helpful customer support agent. Answer questions about our products and help resolve issues.",
  "areaCode": "415"
}

✅ Success! Agent "Support Agent" is ready!

Phone: +1 (415) 555-1234
Agent ID: AGT-abc123

You can now:
• Call +1 (415) 555-1234 to test the agent
• Make outbound calls with make_call tool
• View call history with list_calls tool

利用可能なツール（50 種類以上）

ThruAI MCP サーバーでは、ドメイン別に整理された 50 種類以上のツールを通じて、プラットフォームの全機能を利用できます。

🚀 クイックスタート

quickstart

1 回の呼び出しでエージェントと電話番号を作成（推奨）

1 つのコマンドで、電話番号付きの設定済み音声エージェントを作成します。最も手早く始める方法です。

{
  name: string;           // Agent name
  systemPrompt?: string;  // AI instructions
  areaCode?: string;      // Default: "415"
  voice?: string;         // Default: "alloy"
  model?: string;         // Default: "gpt-realtime"
}

例：

Use quickstart with:
- name: "Sales Agent"
- systemPrompt: "You are a sales agent for Acme Corp. Qualify leads and book demos."
- areaCode: "212"

---

🤖 エージェント管理（6 種類のツール）

create_agent

スマートなデフォルト設定を使って音声エージェントを作成します。最低レイテンシーを実現するには、S2S パイプラインを推奨します。

get_agent

エージェントの設定とステータスの詳細を取得します。

update_agent

エージェント名、システムプロンプト、音声、その他の設定を更新します。

delete_agent

エージェントを完全に削除します。

list_agents

ページネーションを使用して、すべてのエージェントを一覧表示します。

例：

{
  page?: number;      // Default: 1
  pageSize?: number;  // Default: 50
}

---

📞 通話（3 種類のツール）

make_call

エージェントから任意の電話番号に発信します。

{
  agentId: string;  // AGT-xxxxx
  to: string;       // E.164 format: "+14155551234"
  from?: string;    // Optional: specific number to call from
}

list_calls

エージェント、ステータス、日付範囲で絞り込んで、最近の通話を一覧表示します。

get_call

文字起こし、通話時間、コスト、AI による分析情報を含む、通話の詳細をすべて取得します。

---

📱 テレフォニー（3 種類のツール）

search_numbers

市外局番と国を指定して、利用可能な電話番号を検索します。

{
  areaCode?: string;  // e.g., "415", "212"
  country?: string;   // Default: "US"
  limit?: number;     // Default: 10
}

provision_number

電話番号を購入します。

assign_number

着信／発信に使用する電話番号をエージェントに割り当てます。

---

🔄 ワークフロー（9 種類のツール）

30 種類以上のノードタイプ（CRM、カレンダー、メール、シート、Web、ソーシャル、ロジック）を使って、複雑な自動化を構築します。

create_workflow

ノードとエッジを指定して、新しいワークフローを作成します。

get_workflow

完全な DAG 定義を含む、ワークフローの詳細を取得します。

update_workflow

ワークフローの設定またはロジックを更新します。

delete_workflow

ワークフローを削除します。

publish_workflow

ワークフローを公開し、実行可能にします。

unpublish_workflow

変更中に実行されないよう、ワークフローの公開を解除します。

trigger_workflow

ワークフローの実行を手動でトリガーします。

list_workflows

すべてのワークフローを一覧表示します。

list_workflow_executions

ステータスとエラーを含む実行履歴を表示します。

---

📢 キャンペーン（8 ツール）

自動化された連絡先管理で、大規模なアウトバウンド通話を実施します。

create_campaign

新しいアウトバウンド通話キャンペーンを作成します。

get_campaign

キャンペーンの詳細と設定を取得します。

update_campaign

キャンペーンの設定を更新します。

delete_campaign

キャンペーンを削除します。

start_campaign

キャンペーン内の連絡先への発信を開始します。

pause_campaign

実行中のキャンペーンを一時停止します。

add_campaign_contacts

電話番号とメタデータを含む連絡先を追加します。

{
  campaignId: string;
  contacts: Array<{
    phoneNumber: string;
    name?: string;
    customData?: Record<string, unknown>;
  }>;
}

get_campaign_stats

キュー内、進行中、完了、失敗、成功率などのリアルタイム統計情報を取得します。

list_campaigns

ステータスで絞り込んで、すべてのキャンペーンを一覧表示します。

---

🔔 Webhook（6 ツール）

call.completed、transcript.ready、workflow.completed などのリアルタイムイベント通知を行います。

create_webhook

HMAC 署名検証を使用してイベントを購読します。

{
  url: string;  // HTTPS endpoint
  events: string[];  // ["call.completed", "transcript.ready"]
  secret?: string;  // For HMAC verification
}

get_webhook

Webhook の詳細を取得します。

update_webhook

URL、イベント、または有効状態を更新します。

delete_webhook

Webhook の購読を削除します。

test_webhook

設定を確認するためにテストイベントを送信します。

list_webhook_deliveries

ステータスコードとエラーを含む配信試行を表示します。

list_webhooks

すべての Webhook 購読を一覧表示します。

---

🛠️ カスタムツール（6 ツール）

エージェントが通話中に呼び出す、Webhook ベースのツールを定義します。

create_tool

エージェントがリアルタイムで呼び出せるカスタムツールを作成します。

{
  name: string;  // Tool name for agent invocation
  description?: string;
  url: string;  // HTTPS endpoint
  parameters?: Record<string, unknown>;  // JSON schema
  timeout?: number;  // 1-30 seconds
}

get_tool

ツールの詳細と設定を取得します。

update_tool

ツールの URL、パラメーター、またはタイムアウトを更新します。

delete_tool

ツールを削除します（エージェントが参照している場合は警告します）。

test_tool

サンプルペイロードを使用してツールをテストします。

list_tools

すべてのカスタムツールを一覧表示します。

---

📊 分析（2 ツール）

コンポーネント別の内訳を含む、使用状況とコストの分析です。

get_usage_analytics

通話数、通話時間、文字起こしの使用状況を取得します。

{
  startDate?: string;  // ISO 8601
  endDate?: string;
  granularity?: 'day' | 'week' | 'month';
}

get_cost_analytics

LLM、TTS、STT、テレフォニー別の内訳を含むコストを取得します。

---

🎤 プロバイダー（3 ツール）

利用可能な LLM、TTS、STT プロバイダーを確認します。

list_providers

タイプ（llm、tts、stt）ごとにグループ化して、すべてのプロバイダーを一覧表示します。

list_voices

TTS プロバイダー（ElevenLabs、Cartesia、Google）の音声を一覧表示します。

list_models

LLM または STT プロバイダー（OpenAI、Anthropic、Groq）のモデルを一覧表示します。

---

💬 フィードバック（3 ツール）

バグ報告、機能リクエスト、一般的なフィードバックを送信して追跡します。

submit_feedback

ThruAI チームにフィードバックを送信します。

{
  type: 'bug' | 'feature' | 'general';
  subject: string;
  description: string;
  priority?: 'low' | 'medium' | 'high';
}

get_feedback

フィードバックの詳細を取得します。

list_feedback

すべてのフィードバック送信内容を一覧表示します。

---

🔍 スキーマの確認（1 ツール）

get_schemas

フィールド名の入力ミスを防ぐため、正確な API スキーマを確認します。すべてのエンドポイントの Zod スキーマを返します。

設定

環境変数

• THRUAI_API_KEY（必須）：https://thru.ai/settings/api-keys から取得した ThruAI API キー
• THRUAI_BASE_URL（任意）：API のベース URL（デフォルト：https://api.thru.ai）

Claude Code の設定

~/.config/claude-code/config.json：

{
  "mcpServers": {
    "thruai": {
      "command": "npx",
      "args": ["github:mgWellPay/thruai-mcp-server"],
      "env": {
        "THRUAI_API_KEY": "sk_live_your_key_here",
        "THRUAI_BASE_URL": "https://api.thru.ai"
      }
    }
  }
}

Claude Desktop の設定

~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json（macOS） %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json（Windows）

{
  "mcpServers": {
    "thruai": {
      "command": "npx",
      "args": ["github:mgWellPay/thruai-mcp-server"],
      "env": {
        "THRUAI_API_KEY": "sk_live_your_key_here"
      }
    }
  }
}

使用例

例 1：カスタマーサポートエージェントを作成する

User: Create a customer support agent for my SaaS company

Claude: I'll create a fully configured support agent with quickstart:

<uses quickstart>
{
  "name": "SaaS Support Agent",
  "systemPrompt": "You are a helpful customer support agent for [Company]. Help users with: account issues, billing questions, feature explanations, and bug reports. Always be friendly and professional. If you can't solve an issue, offer to escalate to a human agent.",
  "areaCode": "650"
}

✅ Agent ready! Phone: +1 (650) 555-7890

例 2：アウトバウンドの営業電話をかける

User: Call this lead list and qualify them
[+14155551234, +14155552345, +14155553456]

Claude: I'll make outbound calls to each lead:

<uses make_call for each number>

Initiated 3 calls:
1. +14155551234 - Call ID: CALL-abc
2. +14155552345 - Call ID: CALL-def
3. +14155553456 - Call ID: CALL-ghi

I can check the results with list_calls or get_call once they complete.

例 3：通話の文字起こしを分析する

User: Show me the transcripts from yesterday's calls

Claude: <uses list_calls with date filter>

Found 12 completed calls. Here are the highlights:

Call CALL-abc123 (8 min, $0.12):
- Lead: Interested in Enterprise plan
- Next step: Send pricing proposal
- Sentiment: Positive

<uses get_call to fetch full transcripts for analysis>

MCP リソース

MCP リソースは、AI エージェントが現在の状態を把握するために照会できる読み取り専用のデータソースです。ThruAI MCP サーバーは、以下を公開します。

• thruai://agents - すべての音声エージェントの一覧
• thruai://workflows - すべてのワークフローの一覧
• thruai://campaigns - すべてのキャンペーンの一覧
• thruai://webhooks - Webhook サブスクリプションの一覧
• thruai://tools - カスタムツールの一覧
• thruai://providers - モデルと音声を含む、利用可能な LLM/TTS/STT プロバイダー
• thruai://calls/recent - 最近の通話履歴

リソースは、AI エージェントがアクセスすると自動的に更新されます。

Claude での使用方法：

User: Show me all my agents
Claude: <reads thruai://agents resource>
You have 3 agents:
1. Support Agent (AGT-abc123) - Active
2. Sales Agent (AGT-def456) - Active
3. Demo Agent (AGT-ghi789) - Draft

---

アーキテクチャ

この MCP サーバーは ThruAI の公開 REST API を使用して、以下を行います。

1. 認証：API キー（Bearer トークン）を使用します
2. リソースの作成：エージェント、電話番号、ワークフロー、キャンペーンを作成します
3. 通話の開始：テレフォニー API 経由で発信します
4. データの取得：通話ログ、文字起こし、分析データ、実行履歴を取得します
5. Webhook の管理：リアルタイムイベントを購読します
6. ツールの定義：会話中に利用する、Webhook ベースのカスタムツールを定義します

すべてのリクエストは https://api.thru.ai/api/v1/public/ 経由で送信されます。

---

今後の機能

以下の機能は開発中で、近日中に公開 API に追加される予定です。

🧠 学習システム（近日公開）

• get_agent_analytics：パフォーマンス指標、感情分析、解決率
• get_recommendations：AI が生成するプロンプト改善の提案
• create_experiment：エージェント設定の A/B テスト

📚 ナレッジベース（近日公開）

• crawl_website：ウェブサイトのコンテンツからナレッジベースを構築します
• query_knowledge：通話中に RAG（検索拡張生成）を利用します

これらの機能は現在内部で利用可能で、今後のアップデートで公開 API を通じて利用できるようになります。

音声エージェントについて

ThruAI の音声エージェントは、以下の機能を持つ AI 搭載システムです。

• 通話への応答：割り当てられた電話番号への着信に応答します
• 発信：任意の電話番号に発信します
• 自然な会話：高度な音声間 AI を使用します（レイテンシー 200～400ms）
• 指示に従う：システムプロンプト（ChatGPT など）で設定します
• アクションの実行：ワークフローを通じて CRM、カレンダー、データベースと連携します

パイプラインモード

S2S（音声から音声） - 推奨：

• 1 つのモデルが音声から音声への変換を一度に処理します
• 超高速：エンドツーエンドのレイテンシーは 200～400ms です
• OpenAI Realtime API（gpt-4o-realtime）
• 10 種類の音声：alloy、ash、ballad、coral、echo、sage、shimmer、verse

従来型（STT → LLM → TTS）：

• 3 つの個別のステップ：音声からテキストへの変換 → 言語モデル → テキストから音声への変換
• より低速：レイテンシーは 800～1200ms です
• 柔軟性が高く、プロバイダーを組み合わせられます（ElevenLabs の音声 + Claude LLM）
• S2S にない特定の音声が必要な場合にのみ使用してください

トラブルシューティング

「認証に失敗しました」

API キーを確認してください。

• sk_live_ または sk_test_ で始まっていること
• https://thru.ai/settings/api-keys から取得してください
• THRUAI_API_KEY 環境変数に設定してください

「電話番号のプロビジョニングに失敗しました」

よくある原因：

1. 支払い方法が登録されていない：https://thru.ai/settings/billing から追加してください
2. 市外局番が利用できない：search_numbers で別の市外局番を試してください
3. 電話番号の上限に達している：プランをアップグレードするか、サポートにお問い合わせください

「エージェントが見つかりません」

以下を確認してください。

• エージェント ID の形式が正しいこと：AGT-xxxxx
• エージェントが組織に属していること
• list_agents を使用して、利用可能なエージェントを確認すること

MCP サーバーが Claude に表示されない

1. 設定ファイルの場所と構文を確認します
2. Claude Code/Desktop を再起動します
3. 標準エラー出力を確認します：npx github:mgWellPay/thruai-mcp-server 2>&1 | tee mcp.log
4. API キーが有効であることを確認します

サポート

• ドキュメント：https://thru.ai/docs
• API リファレンス：https://api.thru.ai/api/v1/public/
• 問題の報告：https://github.com/thruai/thruai-mcp-server/issues
• メール：[email protected]

ライセンス

MIT License - 詳細は LICENSE ファイルをご覧ください

Links

• ThruAI Platform: https://thru.ai
• API Documentation: https://thru.ai/docs/api
• MCP Specification: https://modelcontextprotocol.io
• Claude Code: https://claude.ai/code