MCP serverツール設定
Agent BuilderやMCPノードで利用できるMCPserver各ツールの説明や設定方法を記載しています。
目次
Allganize Alli
概要
Alli LLM App Marketの基本的な機能を利用できます。
ツール名：search_documents
ツール概要
ナレッジベースから、セマンティック検索（キーワード一致ではなく文章の“意味”を理解して探す検索）を使用して関連ドキュメントを検索します。
このツールは、検索クエリに一致する ドキュメントを見つけます。 各結果には、ドキュメントのタイトルと全文、作成・更新日時などのメタデータが含まれます。
利用例
「会社の方針」に関するすべての文書を探す
特定のハッシュタグが付けられた文書を検索する
特定の条件に一致する文書を見つける
入出力（引数と戻り値）
戻り値（出力）: タイトル、全文、メタデータを含む文書のリスト
query
検索クエリ
hashtags
指定したハッシュタグが付与されたドキュメントから検索します。
exclude_hashtags
検索結果から除外するハッシュタグを指定します。
hashtags_operation
検索手法をANDかORで指定します。デフォルトはOR検索です。
exclude_hashtags_operatiion
除外する複数のハッシュタグをANDかORで指定します。デフォルトはOR検索です。
ツール名：search_faqs
ツール概要
検索クエリに一致する FAQを検索します。
このツールは、質問と回答のペアで構成された構造化された FAQを検索します。 検索クエリとの関連性に基づき、FAQ のランキングが返されます。
利用例
「パスワードリセット」に関する FAQ を探す
特定カテゴリのよくある質問を検索する（ハッシュタグを使用）
顧客の特定の質問に対する回答を見つける
入出力（戻り値）
戻り値（出力）: 質問文、回答テキスト、作成・更新日時などのメタデータを含む FAQ エントリのリスト
query
検索クエリ
hashtags
指定したハッシュタグが付与されたFAQから検索します。
exclude_hashtags
検索結果から除外するハッシュタグを指定します。
hashtags_operation
検索手法をANDかORで指定します。デフォルトはOR検索です。
exclude_hashtags_operatiion
除外する複数のハッシュタグをANDかORで指定します。デフォルトはOR検索です。
ツール名：generative_answer
ツール概要
ナレッジベースのドキュメントをもとに、AI による回答を生成します。
このツールは 2つのステップ で動作します：
ナレッジベースを検索して関連するドキュメントを見つける
LLM を使用して、見つけたドキュメントに基づき自然言語で回答を生成する
生成される回答は複数の情報源から統合され、必要に応じてどのドキュメントを参照したかの引用を含めることもできます。
利用例
「会社の休暇制度はどうなっていますか？」
「パスワードをリセットするにはどうすればいいですか？」
「ソフトウェアの動作環境は何ですか？」
特定のドキュメントカテゴリ（ハッシュタグを使用）に絞った回答の生成
入出力（戻り値）
戻り値（出力）: 生成された回答テキスト、必要に応じて参照ドキュメントの引用
query
検索クエリ
hashtags
指定したハッシュタグが付与されたFAQから検索します。
exclude_hashtags
検索結果から除外するハッシュタグを指定します。
model_name
回答生成に利用するモデルを指定します。デフォルトモデルはGPT4oです。
include_citations
回答生成結果に根拠となるドキュメント情報を含めるかどうかを"true"か"false"で指定します。
prompt_group_id
回答生成に使用するプロジェクトのグループプロンプトを選択します。この設定は、デフォルトで準備されたグループプロンプトから変更を行い利用している場合などに有効です。 IDはプロジェクト設定>プロンプト管理>回答生成タブの選択します。使用するグループプロンプトを選択した際に表示されるURLからIDが確認できます。 例 ：https://app.alli.ai/projects/UHJvamVjdDo2NDljYTRjZDMzMGY2MDZkYWRjOPOjNjE=/settings/prompt-management/generative-answer/groups/TExNUHJvbXB0R3JvdXA6NjUzNzc3MzA5GHUyMGE2ZjlhM2Q5OTIw
knowledge_base_ids
検索を特定のドキュメントIDに限定します。
hashtags_operation
検索手法をANDかORで指定します。デフォルトはOR検索です。
exclude_hashtags_operatiion
除外する複数のハッシュタグをANDかORで指定します。デフォルトはOR検索です。
ツール名：search_knowledge_base_nodes
ツール概要
ナレッジベース内のファイルやフォルダを、メタデータや属性で検索します。
このツールは、ドキュメント内の 内容ではなく、ナレッジベースの構造自体（ファイルやフォルダ）を検索します。 各ファイル・フォルダのメタデータ（名前、種類、サイズ、処理状況、ハッシュタグ、作成・更新日時など）を返します。
利用例
特定フォルダ内のすべての PDF ファイルを一覧表示する
「quarterly-report」タグが付いたすべての文書を検索する
処理中のファイルを確認する
ナレッジベースのフォルダ構造を閲覧する
名前パターンでファイルを検索する
入出力（戻り値）
戻り値（出力）:ナレッジベース内のノード（ファイル／フォルダ）のリストとメタデータ
ID
名前
種類
サイズ
状態
ハッシュタグ
親フォルダ
作成・更新日時
search_term
フィルタリングするための検索キーワード
hashtags
指定したハッシュタグが付与されたドキュメントから検索します。
exclude_hashtags
検索結果から除外するハッシュタグを指定します。
parent_folder_ids
検索対象とするフォルダID。最上位レベルに挿入するにはnull。
node_type
file、またはfolderを指定します。
process_state
解析プロセスのステータスを以下から指定します
・initializing ・parsing ・parsing_fail ・completed ・retrying ・post_parsing ・post_parsing_fail ・post_completed ・post_retrying
limit
表示する結果数を制限します。デフォルトは10です。最大値は 100 です。
after
API でレスポンス本文を取得できるカーソル値を入れることができます (カーソルベースのページング) このフィールドが指定されていない場合、サーバーはフィルタリングされた値の最初の値から制限まで送信した回数を返します。
hashtags_operation
検索手法をANDかORで指定します。デフォルトはOR検索です。
exclude_hashtags_operation
除外する複数のハッシュタグをANDかORで指定します。デフォルトはOR検索です。
ツール名：get_knowledge_base_text
ツール概要
特定のナレッジベース内のドキュメントの、プレーンテキスト全体を取得します。
このツールは、ナレッジベース内のドキュメントファイルから すべてのテキスト内容 を抽出して返します。 テキストは元のファイル形式（PDF、DOCX など）から解析・整形され、プレーンテキストとして取得されます。
利用例
特定のポリシー文書の全文を読む
検索で見つけたドキュメントから内容を抽出し、さらに処理する
要約や分析のためにドキュメント全文を取得する
特定の詳細を確認するために内容を取得する
入出力（戻り値）
戻り値（出力）: ドキュメントのタイトル、ドキュメントの全文テキスト
node_id
ナレッジベースノードIDを指定します
ツール名：retrieval
ツール概要
質問内容に対して、最も関連性の高いドキュメントのページやセクションを取得します。
このツールは、ナレッジベース内の すべての文書ページ を対象に、キーワード検索（BM25） と セマンティック検索（ベクトル類似度） を組み合わせたハイブリッド方式で検索します。 検索結果として、ページ単位の 抜粋テキスト を関連性順に返します。
利用例
「データ保持ポリシー」に言及しているページを探す
「従業員福利厚生」について記載されているページはどれか
セキュリティ要件に関する抜粋箇所を特定する
特定の文書セクションから引用や証拠を探す
特定のトピックに関する文脈を、正確な原文テキストで取得する
入出力（戻り値）
戻り値（出力）:
ページ単位のドキュメント情報リスト（以下の項目を含む） ・ランキング（関連度スコア） ・ドキュメントタイトル ・ページ番号またはシート名 ・そのページの正確なテキスト内容 ・ナレッジベース ID（参照用）
question
検索クエリ
max_document_clues
関連ページを取得する数を決定します。 デフォルトは3です。
bm25_score_weight
キーワード検索の重みです。この値が高いほど、キーワードスコアがより反映されます。0から9の間の値が適切であり、値が0の場合はキーワード検索が使用されないことを意味します。デフォルト値は9です。
text_vector_score_weight
ドキュメント内容に対するセマンティック検索の重みです。この値が高いほど、より多く反映されます。0から9の値が適切で、値が0の場合は文書内容に対するセマンティック検索が使用されません。デフォルト値は1です。
title_vector_score_weight
ドキュメントタイトルに対するセマンティック検索の重みです。同様に、0から9の間の値が適切であり、値が0の場合は文書タイトルに対するセマンティック検索が使用されないことを意味します。デフォルト値は0です。
hashtags
指定したハッシュタグが付与されたドキュメントから検索します。
hashtags_operator
検索手法をANDかORで指定します。デフォルトはOR検索です。
exclude_hashtags
検索結果から除外するハッシュタグを指定します。
exclude_hashtags_operator
除外する複数のハッシュタグをANDかORで指定します。デフォルトはOR検索です。
target_folders
検索対象フォルダ名
folder_ids
検索対象のフォルダーのID
knowledge_base_ids
特定のナレッジベース内を検索するためのID
use_keywords
検索のためのキーワードを抽出して使用するかどうか を""true""または""false""で指定します。
use_clue_feedback
検索結果を改善するためにフィードバックデータを使用するかどうか を""true""または""false""で指定します。
Allganize Document
概要
指定のドキュメントのインプット、アウトプット等を行います。
ツール名：Download V1
ツール概要
URL または Allganize システムからファイルをローカルの一時ストレージにダウンロードします。
入出力（引数と戻り値）
戻り値（出力）:
tmpfs パス、ローカルパス、メタデータ
file_path
Allganizeシステム内のダウンロード用HTTP/HTTPS URLまたはファイル名（設定例：https://example.com/file.pdf' または 'document.docx'）
file_name
一時ファイルのファイル名。（設定例：document.csv'、'data.xlsx'）
ツール名：Upload V1
ツール概要
tmpfs ストレージから Allganize システムにファイルをアップロードします。
入出力（引数と戻り値）
戻り値（出力）:
アップロード結果、ダウンロード URL、メタデータ
file_name
一時ファイルのファイル名。（設定例：https://example.com/file.pdf' または 'document.docx'）
tmpfs
ダウンロードツールからのtmpfsパス（設定例：document.csv'、'data.xlsx'）
filename
Allganizeシステムで希望するファイル名（必須）。元のファイル名と異なっていても構いません。（設定例：tmpfs://workspace/document.pdf）
ツール名：Write V1
ツール概要
コンテンツを一時ファイルに書き込み、tmpfs パスを返します。
入出力（引数と戻り値）
戻り値（出力）:
tmpfs のパスとメタデータ
content
一時ファイルに書き込むコンテンツ。テキスト、JSON、XMLなどを指定できます。
filename
一時ファイルのファイル名。（設定例：document.txt'、'data.json'）
ツール名：Extract Ast From Docx V1
ツール概要
実行の分割/マージをサポートして、DOCX ファイルから AST (抽象構文ツリー) を抽出します。
入出力（引数と戻り値）
戻り値（出力）:
AST構造と処理済みのtmpfsパス
ast: 段落と表を含む要素配列を持つドキュメントAST
has_more: 制限を超える要素があるかどうかを示すブール値
tmpfs_path: 後続の操作のための処理済みファイルへのパス
tmpfs
DOCXファイルへのtmpfsパス（必須）。ダウンロードツールから取得したtmpfs://path/to/file.docx形式である必要があります。（設定例：tmpfs://contracts/agreement.docx）
extract_fields
抽出するRunModelフィールドのリスト（オプション、デフォルト：['text']）。使用可能なフィールド：'text'、'font'、'size'、'bold'、'italic'、'color'。（設定例：['text'、'bold'、'font']）
from_element
ページ区切りの開始要素番号 (オプション、デフォルト: 0)。抽出を開始する 0 ベースのインデックス。
limit
抽出する要素の最大数（オプション、デフォルト：100、最大：100）。ページ区切りのサイズを制御します。
ツール名：Apply Ast To Docx V1
ツール概要
実行の分割/マージをサポートする DOCX ファイルに AST (抽象構文ツリー) の変更を適用します。
入出力（引数と戻り値）
戻り値（出力）:
成功ステータスとファイル情報
tmpfs
DOCXファイルへのtmpfsパス（必須）。tmpfs://path/to/file.docx形式である必要があります。ファイルはその場で変更されます。（例：'tmpfs://drafts/proposal.docx'）
elements
アクションベースの操作を持つ要素のリスト。
ツール名：Search V1
ツール概要
インテリジェントなヘッダー検出を備えたスマートなテキスト検索。
入出力（引数と戻り値）
戻り値（出力）:
一致とメタデータを含む検索結果
tmpfs
tmpfs:// 検索対象ファイルへのパス。テキスト読み取り可能なファイル形式であればどれでもサポートされます。
pattern
Ripgrep互換の正規表現パターン。
before_context
一致前の行数（0～20）。
after_context
一致後の行数（0～20）。
multiline
複数行検索モードを有効にします。行の境界をまたいでパターンを一致させることができます。複数行または複数セクションにまたがるコンテンツを検索したい場合に使用します。デフォルトはFalseです。
case_insensitive
大文字と小文字を区別しない検索を実行します。デフォルトはFalseです。
ツール名：Search Ast From Docx V1
ツール概要
正規表現パターンに一致する DOCX ファイル内の段落を検索し、その AST を返します。
入出力（引数と戻り値）
戻り値（出力）:
一致する段落のASTとメタデータ
ast: 一致する段落のみを含むドキュメントAST
matches_found: 見つかった一致する段落の数
total_paragraphs_checked: チェックされた段落の総数
regex_pattern: 使用した正規表現パターン
tmpfs_path: 処理対象ファイルへのパス
tmpfs
DOCXファイルへのtmpfsパス（必須）。ダウンロードツールから取得したtmpfs://path/to/file.docx形式である必要があります（例：'tmpfs://20250714123456/file.docx')
regex
段落テキストにマッチする正規表現パターン（必須）。完全な正規表現構文をサポートします。
from_element
ページ区切りの開始要素番号 (オプション、デフォルト: 0)。検索を開始する 0 ベースのインデックス。
limit
返される一致する段落の最大数（オプション、デフォルト：100、最大：100）。結果のページ区切りを制御します。
ツール名：Apply Global Changes To Docx V1
ツール概要
DOCX ファイル内のすべての段落にグローバル書式設定とテキスト修正を適用します。
入出力（引数と戻り値）
戻り値（出力）:
成功ステータス
ファイル情報
適用された変更
tmpfs
DOCXファイルへのtmpfsパス（必須）。
font
すべてのテキストに適用するフォント名（オプション）。例：「Arial」、「Times New Roman」、「Calibri」。指定しない場合は、フォントは変更されません。
font_size
すべてのテキストに適用するフォントサイズ（ポイント単位）（オプション）。例：8、12、14。指定しない場合は、フォントサイズは変更されません。
word_replacements
単語置換辞書（オプション）。形式：{'old_word': 'new_word'}。例：{'old_term': 'new_term', 'wrong_spelling': 'correct_spelling'}。指定されていない場合、単語置換は適用されません。
numbers_conversion
数値の幅の変換（オプション）。指定可能な値：'to_zenkaku'（全角）, 'to_hankaku'（半角）。指定しない場合は、数値は変更されません。
alpha_conversion
アルファベットの幅の変換（オプション）。指定可能な値：'to_zenkaku'（全角）, 'to_hankaku'（半角）。指定しない場合は、アルファベットは変更されません。
symbols_conversion
記号の幅の変換（オプション）。指定可能な値：「to_zenkaku」（全角）、「to_hankaku」（半角）。指定しない場合は、記号は変更されません。
katakana_conversion
カタカナの幅変換（オプション）。指定可能な値：'to_zenkaku'（全角）, 'to_hankaku'（半角）。指定しない場合は、カタカナは変更されません。
highlight
すべてのテキストに適用するハイライトカラー（オプション）。使用可能な色：'yellow'、'cyan'、'green'、'magenta'、'blue'、'red'、'darkBlue'、'darkCyan'、'darkGreen'、'darkMagenta'、'darkRed'、'darkYellow'、'gray25'、'gray50'、'black'、'white'。指定しない場合は、ハイライトカラーは変更されません。
shading
すべてのテキストに適用する背景のシェーディング色（HEX形式、オプション）を指定します。例：'FFFF00'（黄色）、'FF0000'（赤）、'E6F3FF'（水色）。接頭辞「#」は含めないでください。指定しない場合、シェーディングは変更されません。
ツール名：Read V1
ツール概要
CSV、JSON、コードファイル、ログ、設定ファイルなど、あらゆるテキストファイル形式をサポートします。
入出力（引数と戻り値）
戻り値（出力）:
テキストの内容と行情報
tmpfs
tmpfs:// は、テキスト読み取り可能なファイルです。
.md、.txt、.csv、.tsv、.json、.py、.js、.java、.cpp、.go、.rs、.log、.yml、.yaml、.xml、.html、.css、.sql、.sh、.bat、.ini、.cfg、.conf などをサポートしています。
from_lines
読み取り開始行番号（0 ベース）。デフォルトは 0（先頭から開始）です。
read_lines
読み取る行数。デフォルトは1000です。大きなドキュメントの場合は、より小さい値を使用してください。
ツール名：Search From Json V1
ツール概要
スマート ガイダンス付きの jq 式を使用して JSON データを検索およびフィルター処理します。
入出力（引数と戻り値）
戻り値（出力）:
フォーマットされた JSON データ、メタデータ、およびオプションのスキーマを含む検索結果
tmpfs
tmpfs:// 検索するJSONファイルへのパス。有効なJSONファイルである必要があります。
jq_query
JSONデータを検索/フィルタリングするためのjq式。
output_format
出力形式。
max_results
返される結果の最大数（0の場合は無制限）。大きな結果セットの出力サイズを制限するために使用します。
include_schema
結果にJSONスキーマ分析を含めます。Trueの場合、ファイル構造に基づいてJSONスキーマと推奨クエリが返されます。
ツール名：Replace V1
ツール概要
高度なオプションを使用して正規表現パターンを使用してテキストを検索および置換します。
入出力（引数と戻り値）
戻り値（出力）:
統計情報とメタデータを含む置換結果
使用例
単純なテキスト置換
replace_v1("tmpfs://docs/readme.txt", "TODO", "COMPLETED")
グループキャプチャを使用した大文字と小文字を区別しない置換
replace_v1("tmpfs://code/main.py", "function\s+(\w+)", "def $1", case_insensitive=True)
複数行にまたがる置換
replace_v1("tmpfs://docs/guide.md", "old section.*?end section", "new content", multiline=True)
テスト用の限定的な置換
replace_v1("tmpfs://data/large_file.csv", "old,value", "new,value", max_replacements=5)
不要なコンテンツを削除
replace_v1("tmpfs://logs/debug.log", "DEBUG:.*", "")
tmpfs
tmpfs:// は変更するファイルへのパスです。テキスト読み取り可能なファイル形式であれば何でもサポートされます。
pattern
検索と置換のための正規表現パターン
replacement
一致した文字列を置換する文字列
multiline
複数行検索モードを有効にします。行の境界をまたいでパターンを一致させることができます。複数行または複数セクションにまたがるコンテンツを検索して置換したい場合に使用します。デフォルトはFalseです。
case_insensitive
大文字と小文字を区別しない置換を実行します。デフォルトは False です。
max_replacements
置換する最大回数（0の場合は無制限）。安全性やテストのために変更を制限する場合に使用します。
ツール名：Csvkit V1
ツール概要
データの分析と操作のために、CSV ファイルに対して csvkit コマンドを直接実行します。
command
実行するcsvkitコマンド。
tmpfs
入力ファイルへのパス（tmpfs://、HTTP/HTTPS URL、または通常のパス）。in2csvの場合：.xlsx、.xls、.json、.ndjson、.geojson、.dbf、固定長ファイルをサポートします。その他のコマンドの場合：CSVファイル。
args
csvkitコマンドのコマンドライン引数。
output_path
出力ファイルのパス（オプション）。指定されていない場合は、tmpfsパスが自動的に生成されます。情報のみを表示するコマンド（csvstat、csvlook）には適用されません。
ツール名：Convert V1
ツール概要
柔軟な入出力サポートを備えたユニバーサル ファイル形式コンバーター。
tmpfs
tmpfs:// は変換するファイルへのパスです。
output_format
出力形式です。
reference_docx
MDからDOCXへの変換時にスタイルを設定するための参照DOCXファイルへのtmpfs://パス（省略可）です。この参照ドキュメントには、フォント、スタイル、ヘッダー、ページレイアウトなどの書式設定テンプレートが用意されています。MarkdownからDOCXへの変換にのみ使用されます。
template
MDからPDFへの変換時に、オプションのtmpfs://パスでPandocテンプレートファイルを指定します。テンプレートは、PDF出力時のドキュメントのレイアウト、スタイル、フォーマットを制御します。LaTeXテンプレートおよびその他のPandoc互換形式をサポートします。MarkdownからPDFへの変換にのみ使用されます。
ツール名：Get Presigned Url V1
ツール概要
tmpfs ファイルをユーザーと共有するためのダウンロード可能な URL を生成します。
入出力（引数と戻り値）
戻り値（出力）: メタデータ付きの署名済み URL 情報
tmpfs
tmpfsファイルへのパス（tmpfs://タイムスタンプ/ファイル名形式）。
expires_in
URLの有効期限（秒）。デフォルト：3600（1時間）。最大：604800（7日間）
ツール名：Extract Ast From Pptx V1
ツール概要
PPTX ファイルから AST (抽象構文ツリー) を抽出します。
入出力（引数と戻り値）
戻り値（出力）:
AST構造と処理後のtmpfsパスが含まれます
ast: 図形とコンテンツを含むスライド配列を含むプレゼンテーションAST
tmpfs_path: 後続の操作のための処理済みファイルへのパス
filename: 元のファイル名
tmpfs
PPTXファイルへのtmpfsパス（必須）。ダウンロードツールから取得したtmpfs://path/to/file.pptx形式である必要があります。
ツール名：Build Pptx From Ast V1
ツール概要
AST (抽象構文ツリー) 構造から PPTX ファイルを構築します。
入出力（引数と戻り値）
戻り値（出力）:
成功ステータスとファイル情報
success: 操作の成功を示すブール値
tmpfs_path: 作成されたPPTXファイルへのパス
filename: 作成されたPPTXファイル名
tmpfs
PPTXファイルが作成されるtmpfsパス（必須）。tmpfs://path/to/file.pptx 形式である必要があります。
ast
プレゼンテーションを表すAST構造（必須）。スライド、図形、コンテンツを含むPresentationModelスキーマに従う必要があります。AST構造の重要なルール： - 'paragraphs'配列には段落オブジェクト（'runs'フィールドを持つ辞書）のみを含める必要があります。 - 'runs'配列には、'text'フィールドを持つ辞書のみを含める必要があります。 - text_frameまたは段落内に図形レベルのフィールド（'rotation'など）を混在させないでください。
template_pptx
ベースとして使用するオプションのPPTXテンプレート。(1) 組み込みテンプレート名（使用可能なテンプレートを確認するにはget_pptx_template_list_v1()を使用してください）、または(2) tmpfsパス（'tmpfs://path/to/template.pptx'など）のいずれかを指定できます。指定すると、スライドはこのテンプレートのレイアウトを使用し、元のデザイン（フォント、色、マスタースライド）は保持されます。
ツール名：Get Pptx Template List V1
ツール概要
利用可能な PPTX スライド テンプレートのリストを取得します。
ツール名：Get Pptx Template Ast V1
ツール概要
特定の PPTX テンプレートの AST 構造を取得します。
入出力（引数と戻り値）
戻り値（出力）:
テンプレートASTと包括的なメタデータが含まれます。
success: 操作の成功を示すブール値
name: テンプレート名
description: テンプレートの説明と目的
pptx_template: 推奨されるPPTXテンプレート（汎用テンプレートの場合はnull）
finalize_deck_v1 で適切なスタイルを設定すると有効になります。
ast: テンプレートの完全なAST構造
metadata: テンプレート情報（テンプレートの種類によって構造が異なります）
components: コンポーネントの説明とプレースホルダー
style: スタイル識別子
language: 対象言語（例: 'ja'、'en'、'ko'）
name
取得するテンプレート名（必須）。利用可能なテンプレートを確認するには、get_pptx_template_list_v1 を使用してください。
ツール名：Create New Deck V1
ツール概要
新しいプレゼンテーション デッキを作成し、一意のデッキ ID を返します。
ツール名：Add Ast To Deck V1
ツール概要
既存のデッキに 1 つ以上のスライド AST を追加します。
入出力（引数と戻り値）
戻り値（出力）:
更新ステータスが含まれます
success: 操作の成功を示すブール値
deck_id: 更新されたデッキのID
total_slides: デッキ内の現在のスライド数
slides_added: 追加されたスライド番号のリスト (例: [0, 1, 2])
slides_count: この操作で追加されたスライドの数
deck_id
スライドを追加するデッキID（必須）。create_new_deck_v1から取得されます。
slide_ast
追加するスライドのASTデータ（必須）。
ツール名：Finalize Deck V1
ツール概要
デッキを完成させ、PPTX ファイルを生成します。
入出力（引数と戻り値）
戻り値（出力）:
ファイナライズ結果が含まれます
success: 操作の成功を示すブール値
deck_id: ファイナライズされたデッキID
total_slides: プレゼンテーションのスライド数
tmpfs_path: 生成されたPPTXファイルへのパス
filename: 生成されたPPTXファイル名
deck_id
確定するデッキID（必須）。create_new_deck_v1から取得されます。
template_pptx
ベースとして使用するオプションのPPTXテンプレート。
Allganize Sample Test MCP Server
概要
開発およびテスト用のMCP Serverを例示構成でテストをする
ツール名：Echo With Config
ツール概要
入力テキストとすべての設定変数をそのまま返す（Echoする）機能
利用例
「会社の方針」に関するすべての文書を探す
特定のハッシュタグが付けられた文書を検索する
特定の条件に一致する文書を見つける
入出力（引数と戻り値）
引数（入力）：
input_text: 返却する任意のテキスト文字列
戻り値（出力）:
入力テキストと、すべての設定変数を含む結果
入力例
「input」: 「hello」「timestamp」: 「2025-01-01T12:00:00Z」, 「credentials」: { 「api_url」: 「https://api.allganize.ai」, 『api_key』: 「ASDF...」, 「project_id」: 「proj-123」, 「agent_email」: 「[email protected]」 }, 「example_vars」: { 「example1」: 「foo」, 「example2」: 「bar」, 「example3」: 「baz」, 『example4』: 「qux」 }
ツール名：Time Sleep
ツール概要
指定した秒数だけスリープし、タイミング情報を返す機能
利用例
「会社の方針」に関するすべての文書を探す
特定のハッシュタグが付けられた文書を検索する
特定の条件に一致する文書を見つける
入出力（引数と戻り値）
引数（入力）：
スリープする秒数（正の整数である必要があります）
戻り値（出力）:
入力時刻、スリープ時間、終了時刻などのタイミング情報を含む辞書
入力例
"input_seconds": 5, "start_time": "2025-01-07T10:30:00.123456", "end_time": "2025-01-07T10:30:05.125678", "actual_sleep_seconds": 5.002222, "message": "Slept for 5 seconds (actual: 5.002222s)"
Box MCP Server
概要
Box API と OAuth 認証を統合した MCP サーバーにより、Boxのファイルおよびフォルダー管理、共有、共同作業機能が有効になります。
ALLI_API_URL
AlliのAPI接続URL（設定例：https://backend.alli.ai/api）
ALLI_API_KEY
AlliのAPIキー（設定例：US1XJA）
ALLI_PROJECT_ID
AlliのプロジェクトID（設定例：UHJvamV）
ALLI_AGENT_EMAIL
Alliのアカウントemailアドレス（設定例：[email protected]）
OAuth 2.0 Client ID
「boxと連携」ボタンから、 Boxアカウントと連携します
ツール名：Box Upload File
ツール概要
tmpfs から Box にファイルをアップロードします
戻り値（出力）:
ID、名前、サイズ、作成タイムスタンプなどのアップロードされたファイルの情報を含む辞書。
tmpfs_path
アップロードするファイルの tmpfs パス（設定例：tmpfs://20240101120000/hello.txt）
file_name
ファイル名（設定例：hello.txt）
parent_folder_id
親フォルダの ID （ルートフォルダには「0」を使用します）（設定例：0,123456789）
ツール名：Box Download File
ツール概要
Box から tmpfs にファイルをダウンロードします
戻り値（出力）:
tmpfs_path: ファイルが保存されているtmpfsパス
filename: 元のファイル名
file_size_bytes: ファイルサイズ（バイト単位）
metadata: ファイル情報（ID、名前、サイズなど
file_id
ダウンロードするファイルの ID（設定例：123456789）
ツール名：Box Update File
ツール概要
tmpfs から Box のファイルを更新します。
戻り値（出力）:
更新されたファイル情報を含む辞書。
file_id
アップデートするファイルの ID（設定例：123456789）
tmpfs_path
更新するファイルの tmpfs パス（設定例：tmpfs://20240101120000/updated_file.txt）
ツール名：Box Delete File
ツール概要
Boxからファイルを削除します
戻り値（出力）:
削除が成功したことを示す辞書。
file_id
削除するファイルの ID（設定例：123456789）
ツール名：Box Get File Info
ツール概要
Boxにあるファイルの詳細情報を取得します
戻り値（出力）:
ID、名前、サイズ、作成日/更新日、親フォルダなどのファイルメタデータを含む辞書。
file_id
詳細情報を取得するファイルの ID（設定例：123456789）
ツール名：Box Copy File
ツール概要
Boxにあるファイルを別のフォルダにコピーします。
戻り値（出力）:
コピーされたファイルの情報を含む辞書。
file_id
コピーするファイルの ID（設定例：123456789）
parent_folder_id
コピー先フォルダのID（設定例：987654321）
new_name
コピーされたファイルの新しい名前（設定例：copy_of_file.txt）
ツール名：Box Move File
ツール概要
移動されたファイルの情報を含む辞書。
戻り値（出力）:
コピーされたファイルの情報を含む辞書。
file_id
移動するファイルの ID（設定例：123456789）
parent_folder_id
移動先のフォルダのID（設定例：987654321）
new_name
ファイルの新しい名前（設定例：renamed_file.txt）
ツール名：Box Create Folder
ツール概要
Box に新しいフォルダを作成します。
戻り値（出力）:
作成されたフォルダのIDと名前を含む辞書型データ。
folder_name
作成するフォルダの名前（設定例：New Folder）
parent_folder_id
親フォルダのID (ルートフォルダの場合は '0' を使用)（設定例：123456789）
ツール名：Box List Folder Items
ツール概要
Boxのフォルダ内のアイテムを一覧表示します。
戻り値（出力）:
以下の内容を含む辞書
entries: ファイルとフォルダのリスト
total_count: アイテムの総数
limit: 1ページあたりのアイテム数
offset: 現在のオフセット
folder_id
詳細情報を取得するフォルダのID（設定例：123456789）
limit
取得する詳細情報のアイテムの最大数(最大 1000)（設定例：50）
offset
取得する詳細情報のアイテムの開始オフセット（設定例：50）
ツール名：Box Get Folder Info
ツール概要
Boxのフォルダの詳細情報を取得します。
戻り値（出力）:
フォルダのメタデータ（ID、名前、サイズ、アイテム数、親フォルダなど）を含む辞書型データ。
folder_id
詳細情報を取得するフォルダのID（設定例：123456789）
ツール名：Box Delete Folder
ツール概要
Boxからフォルダを削除します。
戻り値（出力）:
削除が成功したことを示す辞書。
folder_id
削除するフォルダのID（設定例：123456789）
recursive
フォルダ内にアイテムが含まれている場合、削除を許可するか (許可する=True, 許可しない=False)
ツール名：Box Copy Folder
ツール概要
Boxのフォルダを別の場所にコピーします。
戻り値（出力）:
コピーされたフォルダの情報を含む辞書。
recursive
フォルダ内にアイテムが含まれている場合、削除を許可するか (許可する=True, 許可しない=False)
folder_id
コピーするフォルダのID（設定例：123456789）
parent_folder_id
コピー先の親フォルダのID（設定例：987654321）
ツール名：Box Move Folder
ツール概要
Boxのフォルダを別の場所に移動します。
戻り値（出力）:
移動されたフォルダの情報を含む辞書。
folder_id
移動するフォルダのID（設定例：123456789
parent_folder_id
移動先の親フォルダのID（設定例：987654321）
ツール名：Box Search
ツール概要
Box内のファイルとフォルダを検索します。
戻り値（出力）:
以下の項目を含む辞書:
entries: 一致する項目のリスト
total_count: 一致する項目の総数
limit: 1ページあたりの項目数
offset: 現在のオフセット
query
検索クエリ（設定例：quarterly report）
file_extensions
フィルタリングするファイル拡張子のリスト（例：['pdf', 'docx']）
type
検索対象アイテムの種類：'file'、'folder'、または'web_link'
ancestor_folder_ids
検索対象となるフォルダIDのリスト（設定例：123456789）
limit
返されるアイテムの最大数（最大200個）（設定例：10）
offset
返されるアイテムの開始オフセット（設定例：10）
ツール名：Box Create Shared Link
ツール概要
Boxのファイルまたはフォルダの共有リンクを作成します。
戻り値（出力）:
共有リンクのURLと設定を含む辞書。
item_type
アイテムの種類（ 'file' または 'folder'）
item_id
アイテムのID（設定例：123456789）
access
アクセスレベル （ 'open','company', 'collaborators'）
password
共有リンクのパスワード（設定例：secret123）
unshared_at
リンクの有効期限を示すISO 8601タイムスタンプ（設定例：2025-12-31T23:59:59Z）
can_download
共有リンクでのダウンロードを許可するか (許可する=True, 許可しない=False)
ツール名：Box Get Shared Link
ツール概要
ファイルまたはフォルダの共有リンク情報を取得します。
戻り値（出力）:
共有リンクのURLと設定を含む辞書、またはリンクが存在しない場合はメッセージ。
can_download
共有リンクでのダウンロードを許可するか (許可する=True, 許可しない=False)
item_type
アイテムの種類（ 'file' または 'folder'）
item_id
アイテムのID（設定例：123456789）
ツール名：Box Delete Shared Link
ツール概要
ファイルまたはフォルダから共有リンクを削除します。
戻り値（出力）:
削除が成功したことを示す辞書。
item_type
アイテムの種類（ 'file' または 'folder'）
item_id
アイテムのID（設定例：123456789）
DOCX Template MCP Server
概要
エージェントがDocxテンプレートとやり取りできるようにする、DocxテンプレートAPI用MCPサーバー
ツール名：Get Docx Template Parameters
ツール概要
docxファイル（ファイルパス）の全パラメータ情報を取得する
利用例
「会社の方針」に関するすべての文書を探す
特定のハッシュタグが付けられた文書を検索する
特定の条件に一致する文書を見つける
入出力（引数と戻り値）
引数（入力）：
template_path (str): docx テンプレートファイルのパス
戻り値（出力）:
str: パラメータ情報およびその例示
ツール名：Generate Docx From Template
ツール概要
テンプレートパスからパラメータ付きでdocxファイルを生成する
利用例
「会社の方針」に関するすべての文書を探す
特定のハッシュタグが付けられた文書を検索する
特定の条件に一致する文書を見つける
入出力（引数と戻り値）
引数（入力）：
template_path (str): docxテンプレートファイルのパス
output_file_name (str): 出力docxファイル名。末尾は.docxでなければならない
parameters (dict[str, Any]): docxテンプレートのパラメータ。この辞書のキーとget_docx_template_parametersの出力に対応している必要がある。
戻り値（出力）:
str: 生成されたdocxファイルの事前署名済みURL。
template_path
docxテンプレートファイルのパス
output_file_name
出力docxファイル名。末尾は.docxでなければならない
parameters
docxテンプレートのパラメータ。この辞書のキーとはget_docx_template_parametersの出力に対応している必要がある。
ツール名：Generate Excel From Template
ツール概要
テンプレートに一連の操作を適用して Excel ファイルを生成する。
入出力（引数と戻り値）
引数（入力）：
template_path (str): Excel テンプレートファイルのパス（必須）
output_file_name (str): 出力する Excel ファイル名（.excel で終わっている必要があります・必須）
operations (dict[str, Any]): Excel テンプレートに対して行う操作（必須）
戻り値（出力）:
str: 生成されたdocxファイルの事前署名済みURL。
template_path
Excel テンプレートファイルのパス（必須）
output_file_name
出力する Excel ファイル名（.excel で終わっている必要があります・必須）
operations
Excel テンプレートに対して行う操作（必須）
Everything
概要
このMCPサーバは、MCPプロトコルの全機能の実装を試みます。
ツール名：echo
ツール概要
入力内容を反復する
message
エコー（そのまま返す）対象のメッセージ。
ツール名：add
ツール概要
2つの数を加算する
a
最初の数字
b
次の数字
ツール名：printEnv
ツール概要
すべての環境変数を出力します。MCPサーバーの設定のデバッグに役立ちます。
ツール名：longRunningOperation
ツール概要
長時間実行される操作を、進行状況の更新とともに表示する
duration
操作の所要時間（秒単位）
steps
操作のステップ数
ツール名：sampleLLM
ツール概要
MCPのサンプリング機能を使用したLLMのサンプル
prompt
LLMに送信するプロンプト
maxTokens
生成するトークンの最大数
ツール名：getTinyImage
ツール概要
MCP_TINY_IMAGE を返します
Fetch
概要
Web コンテンツの取得機能を提供するMCPサーバー
ツール名：fetch
ツール概要
URLからインターネット上の情報を取得し、オプションでその内容をMarkdownとして抽出します。 最新の情報を取得し、ユーザーにその旨を伝えることができます。
url
コンテンツを取得するURL
max_length
レスポンスとして取得する文字数の最大値。
start_index
レスポンスの際に、この文字インデックス以降のコンテンツを取得します。 必要なデータのみをContextに含めたい場合に有効です。
raw
リクエストされたWebページの実際の HTMLコンテンツを簡略化せずに取得します。
Image Creation MCP Server
概要
SERVERLESS API または OpenAI API を使用して、AI画像を生成する MCP サーバー。 生成された画像はAlliのプロジェクト内のファイルストレージに自動的にアップロードされ、シームレスな画像アクセスを実現します。
PROVIDER
画像生成のプロバイダータイプ（SERVERLESS または OPENAI）
API_KEY
選択したプロバイダーの API キー (SERVERLESS API キーまたは OpenAI API キー)
ENDPOINT
プロバイダーエンドポイント (SERVERLESS エンドポイント ID または OpenAI ベース URL (https://api.openai.com/v1 など))
MODEL
モデル名（dall-e-3 などの OpenAI では必須ですが、SERVERLESS の場合は必要ありません）
ツール名：Create Image
ツール概要
SERVERLESS API または OpenAI API を使用して画像を作成し、Alli にアップロードします。このツールは以下の処理を行います。
SERVERLESS API または OpenAI API に画像生成リクエストを送信します。
完了ステータスをポーリングします。
生成された画像（base64 形式）をダウンロードします。
upload_media API を使用して、Alli にアップロードします。
画像にアクセスするためのメディア URL を返します。
入出力（引数と戻り値）
引数（入力）：
template_path (str): docxテンプレートファイルのパス
output_file_name (str): 出力docxファイル名。末尾は.docxでなければならない
parameters (dict[str, Any]): docxテンプレートのパラメータ。この辞書のキーとget_docx_template_parametersの出力に対応している必要がある。
戻り値（出力）:
str: 生成されたdocxファイルの事前署名済みURL。
入力例
シンプルな画像: create_image("月明かりの下を歩く黒猫")
詳細な画像: create_image("ゴールデンレトリバーのリアルなポートレート", size="1024x1024", quality="high", style="vivid", response_format="b64_json", num_inference_steps=50)
prompt
生成する画像を説明するテキストプロンプトです。英語で記述する必要があります。画質を向上させるために、詳細かつ具体的な説明を記入してください。アートスタイル、照明、構図、色、雰囲気、技術的な詳細などを具体的に指定してください。
例：「太陽の光が差し込む庭に座るゴールデンレトリバーの写実的なポートレート。柔らかな自然光、浅い被写界深度、温かみのあるゴールデンアワーの雰囲気、プロフェッショナルな撮影スタイル」
size
生成する画像のサイズ。次のいずれかを指定する必要があります: 256x256、512x512、1024x1024、1536x1024、1024x1536、1792x1024、1024x1792 (デフォルト)。 OpenAI APIでのみ使用されます。
quality
生成する画像の品質。以下のいずれかを指定する必要があります：high、medium、low、hd、standard（デフォルト）。 OpenAI API でのみ使用されます。
style
生成する画像のスタイル。以下のいずれかを指定する必要があります：vivid、natural（デフォルト）。 OpenAI API でのみ使用されます。
response_format
生成する画像のフォーマット。以下のいずれかを指定する必要があります：url、b64_json（デフォルト）。 OpenAI API でのみ使用されます。
num_inference_steps
画像生成の推論ステップ数（デフォルト）。 SERVERLESS API でのみ使用されます。
OpenAI Tools
概要
音声認識 (Whisper)、音声翻訳、画像生成 (DALL-E) などの OpenAI API を提供する MCP サーバーです。
OPENAI_API_KEY
OpenAI APIキー。環境変数を参照するには「ENV_VARIABLE_NAME」を使用します（例：ENV_MY_OPENAI_KEY）
ALLI_API_KEY
AlliのAPIキー
ALLI_API_URL
AlliのAPI接続URL
ALLI_AGENT_EMAIL
Alliのアカウントemailアドレス
ALLI_PROJECT_ID
AlliのプロジェクトID
ツール名：Transcribe Audio
ツール概要
OpenAI Whisper API を使用して音声ファイルをテキストに変換します。テキストの説明からAI生成画像を作成し、一時ストレージに保存します。
入出力（引数と戻り値）
戻り値（出力）:
以下の要素を含む辞書
images: 'tmpfs_path' とオプションで 'revised_prompt' を持つ画像オブジェクトのリスト
model: 生成に使用したモデル
size: 画像のサイズ
count: 生成した画像の数
入力例
generate_image("A serene Japanese garden at sunset", model="dall-e-3", quality="hd") -> { "images": [{"tmpfs_path": "tmpfs://20250115123456/A_serene_Japanese_garden_at_sunset_1.png", "revised_prompt": "..."}], "model": "dall-e-3", "size": "1024x1024", "count": 1 }
file_path
文字起こしする音声ファイル。HTTP/HTTPS URL、tmpfsパス（tmpfs://...）、またはファイル名で指定できます。GPT-4oモデル：wav、mp3のみ（最大10MB）。Whisper：flac、m4a、mp3、mp4、mpeg、mpga、oga、ogg、wav、webm（最大25MB）
model
使用するモデル: 'gpt-4o-audio-preview' (音声付き GPT-4o)、 'gpt-4o-mini-audio-preview' (小さい GPT-4o 音声)、 'whisper-1' (標準 Whisper)
language
オプション：ISO-639-1言語コード（例：'en'、'ko'、'ja'、'es'、'fr'、'de'、'zh'）。指定されていない場合、Whisperは言語を自動検出します。これは、未知の音声の場合に推奨されます。事前に言語がわかっている場合は、指定することで精度が向上します。
prompt
モデルのスタイルをガイドするオプションのテキスト。名前、専門用語、または文脈の正しいスペルを含めることができます。例：「これは、Acme Inc.の製品発表に関する、CEOのスミス博士との会議です。」
temperature
サンプリングのTemperature（0～1）。値が大きいほどランダム性が増す。
ツール名：Text To Speech
ツール概要
OpenAI TTS API を使用してテキストを音声に変換し、tmpfs に保存します。複数の音声と形式で入力されたテキストから自然な音声を作成します。
入出力（引数と戻り値）
戻り値（出力）:
以下の要素を含む辞書
tmpfs_path: tmpfs 内の生成された音声ファイルへのパス
voice: 生成に使用した音声
model: 使用したモデル
format: 音声形式
duration_estimate: テキストの長さに基づく推定再生時間
入力例
text_to_speech("Hello world!", voice="nova") -> { "tmpfs_path": "tmpfs://20250115123456/speech_nova_1.mp3", "voice": "nova", "model": "tts-1", "format": "mp3", "duration_estimate": "~2 seconds" }
text
音声に変換するテキスト。最大4096文字。
voice
使用する音声。オプション: 「alloy」「echo」「fable」「onyx」「nova」「shimmer」
model
TTS モデル。「tts-1」（高速、低品質）または「tts-1-hd」（低速、高品質）
speed
話す速度（0.25～4.0）。1.0 が通常の速度です。
response_format
オーディオ形式。オプション: 'mp3'、'opus'、'aac'、'flac'、'wav'、'pcm'
ツール名：Generate Image
ツール概要
OpenAI DALL-E API を使用してイメージを生成し、tmpfs に保存します。テキストの説明からAI生成画像を作成し、一時ストレージに保存します。
入出力（引数と戻り値）
戻り値（出力）:
以下の要素を含む辞書
images: 'tmpfs_path' とオプションで 'revised_prompt' を持つ画像オブジェクトのリスト
model: 生成に使用したモデル
size: 画像のサイズ
count: 生成した画像の数
入力例
generate_image("A serene Japanese garden at sunset", model="dall-e-3", quality="hd") -> { "images": [{"tmpfs_path": "tmpfs://20250115123456/A_serene_Japanese_garden_at_sunset_1.png", "revised_prompt": "..."}], "model": "dall-e-3", "size": "1024x1024", "count": 1 }
prompt
生成する画像の説明文です。具体的かつ詳細な説明を記述することで、最良の結果が得られます。
model
使用するモデル: 「dall-e-3」(最新、最高品質) または「dall-e-2」(より高速、安価)
size
画像サイズ。DALL-E 3: '1024x1024'、'1024x1792'、'1792x1024'。DALL-E 2: '256x256'、'512x512'、'1024x1024'
quality
画像品質（DALL-E 3 のみ）: 「標準」または「HD」（高画質、詳細）
style
画像スタイル（DALL-E 3 のみ）: 「鮮明」（ハイパーリアル）または「ナチュラル」（より自然）
n
生成する画像の数（DALL-E 2の場合は1～10、DALL-E 3の場合は1のみ）
Run Python
概要
Python 実行機能を提供するMCPサーバーです。
ツール名：run_python_code
ツール概要
Python コードを実行し、標準出力、標準エラー出力、戻り値を返すツールです。コードは非同期で実行でき、最終行の値が戻り値として返されます。
コードは Python 3.12 で実行されます。
依存関係は PEP 723 スクリプトメタデータで定義できます。例えば、「pydantic」をインストールする場合、スクリプトは以下の形式のコメントで始まる必要があります。
/// script dependencies = ['pydantic'] /// print('python code here')
SERPER API MCP Server
概要
SERPER API (serper.dev) 用の MCP サーバー。Web、画像、ニュース、動画、ショッピング、場所、学者検索などの包括的な Google 検索機能を提供します。
SERPER_API_KEY
Google 検索サービスにアクセスするためのSERPER API キー
ツール名：Search Web
ツール概要
SERPER API (Google 検索) を使用してウェブ検索を実行します。
入出力（引数と戻り値）
戻り値（出力）:
以下の要素を含む辞書
organic: タイトル、リンク、スニペットを含むオーガニック検索結果のリスト
knowledgeGraph: ナレッジグラフ情報 (利用可能な場合)
answerBox: 回答ボックスの内容 (利用可能な場合)
relatedSearches: 関連検索候補
searchParameters: 実行された検索に関する情報
入力例
search_web("python programming", num=5) -> { "organic": [ {"title": "Python.org", "link": "https://python.org", "snippet": "Official Python website..."}, ... ], "knowledgeGraph": {...}, "answerBox": {...}, "relatedSearches": [{"query": "python tutorial"}, ...] }
query
検索クエリ文字列
num
返却される結果の数（デフォルト: 10）
country
国コード（例：「us」、「kr」、「jp」）
location
検索する場所（例：「ニューヨーク、NY」）
locale
ロケールコード (例: 「en」、「ko」、「ja」)
autocorrect
検索クエリの自動補完を有効にする
page
ページ番号（デフォルト：1）
ツール名：Images
ツール概要
SERPER API を使用して画像を検索します。
入出力（引数と戻り値）
戻り値（出力）:
以下の要素を含む辞書
images: タイトル、画像URL、画像幅、画像高さ、ソースを含む画像結果のリスト
searchParameters: 実行された検索に関する情報
入力例
search_images("cute puppies", num=5) -> { "images": [ { "title": "Adorable Puppy", "imageUrl": "https://example.com/puppy.jpg", "imageWidth": 800, "imageHeight": 600, "source": "example.com" }, ... ] }
query
検索クエリ文字列
num
返却される結果の数（デフォルト: 10）
country
国コード（例：「us」、「kr」、「jp」）
locale
ロケールコード (例: 「en」、「ko」、「ja」)
autocorrect
検索クエリの自動補完を有効にする
ツール名：News
ツール概要
SERPER API を使用してニュース記事を検索します。
入出力（引数と戻り値）
戻り値（出力）:
以下の要素を含む辞書
news: タイトル、リンク、スニペット、日付、ソースを含むニュース記事のリスト
searchParameters: 実行された検索に関する情報
入力例
search_news("AI breakthrough", tbs="qdr:w") -> { "news": [ { "title": "AIの大きなブレークスルーが発表されました", "link": "https://news.example.com/ai-breakthrough", "snippet": "科学者が発表...", "date": "2日前", "source": "技術ニュース" }, ... ] }
query
検索クエリ文字列
num
返却される結果の数（デフォルト: 10）
country
国コード（例：「us」、「kr」、「jp」）
locale
ロケールコード (例: 「en」、「ko」、「ja」)
autocorrect
検索クエリの自動補完を有効にする
tbs
時間ベースの検索（例：過去1日の場合は「qdr:d」、過去1週間の場合は「qdr:w」）
ツール名：Videos
ツール概要
SERPER API を使用して動画を検索します。
入出力（引数と戻り値）
戻り値（出力）:
以下の要素を含む辞書
videos: タイトル、リンク、スニペット、画像 URL、再生時間、ソースを含む動画のリスト
searchParameters: 実行された検索に関する情報
入力例
search_videos("machine learning tutorial") -> { "videos": [ { "title": "ML Tutorial for Beginners", "link": "https://youtube.com/watch?v=...", "snippet": "Learn machine learning basics...", "imageUrl": "https://i.ytimg.com/...", "duration": "15:30", "source": "YouTube" }, ... ] }
query
検索クエリ文字列
num
返却される結果の数（デフォルト: 10）
country
国コード（例：「us」、「kr」、「jp」）
locale
ロケールコード (例: 「en」、「ko」、「ja」)
autocorrect
検索クエリの自動補完を有効にする
ツール名：Search Shopping
ツール概要
SERPER API を使用して、商品とショッピング結果を検索します。
入出力（引数と戻り値）
戻り値（出力）:
以下の要素を含む辞書
shopping: タイトル、価格、リンク、ソース、評価、レビューを含む商品リスト
searchParameters: 実行された検索に関する情報
入力例
search_shopping("laptop") -> { "shopping": [ { "title": "Dell XPS 13", "price": "$999.99", "link": "https://shop.example.com/...", "source": "Dell Store", "rating": 4.5, "reviews": 1250 }, ... ] }
query
検索クエリ文字列
num
返却される結果の数（デフォルト: 10）
country
国コード（例：「us」、「kr」、「jp」）
locale
ロケールコード (例: 「en」、「ko」、「ja」)
autocorrect
検索クエリの自動補完を有効にする
ツール名：Search Places
ツール概要
SERPER API (Google マップ) を使用して場所を検索します。
入出力（引数と戻り値）
戻り値（出力）:
以下の要素を含む辞書
places: タイトル、住所、評価、レビュー、電話番号、営業時間を含む場所のリスト
searchParameters: 実行された検索に関する情報
入力例
search_places("coffee shop near Seattle") -> { "places": [ { "title": "Starbucks Reserve", "address": "1124 Pike St, Seattle, WA", "rating": 4.3, "reviews": 850, "phone": "+1 206-624-0173", "hours": "Open ⋅ Closes 8 PM" }, ... ] }
query
検索クエリ文字列
num
返却される結果の数（デフォルト: 10）
country
国コード（例：「us」、「kr」、「jp」）
locale
ロケールコード (例: 「en」、「ko」、「ja」)
autocorrect
検索クエリの自動補完を有効にする
ツール名：Search Scholar
ツール概要
SERPER API (Google Scholar) を使用して、学術コンテンツを検索します。
入出力（引数と戻り値）
戻り値（出力）:
以下の要素を含む辞書
organic: タイトル、リンク、スニペット、引用情報を含む学術論文のリスト
searchParameters: 実行された検索に関する情報
入力例
search_scholar("machine learning algorithms") -> { "organic": [ { "title": "Deep Learning for Computer Vision", "link": "https://scholar.google.com/...", "snippet": "This paper presents...", "citedBy": "Cited by 1250", "publication": "Nature Machine Intelligence" }, ... ] }
query
検索クエリ文字列
num
返却される結果の数（デフォルト: 10）
country
国コード（例：「us」、「kr」、「jp」）
locale
ロケールコード (例: 「en」、「ko」、「ja」)
autocorrect
検索クエリの自動補完を有効にする
Salesforce MCP Server
概要
Salesforce APIを統合するためのMCP Serverです。 Salesforceデータとメタデータとの自然言語によるインタラクションを可能にします。 オブジェクト検索、スキーマ情報、SOQLクエリ、選択リスト値、リレーションシップ探索、検証ルール、デバッグログ管理が可能です。 必要なツールを選択してください。
ツール名：Search Salesforce Objects
ツール概要
Salesforce の標準オブジェクトとカスタムオブジェクトを名前のパターンで検索します。
Salesforce オブジェクト（標準またはカスタム）を、名前のパターンで検索して見つけることができます。 オブジェクトの正確な名前がわからない場合や、関連オブジェクトを見つけたい場合に有効です。
入出力（引数と戻り値）
戻り値（出力）:
Salesforce オブジェクトのフォーマットされたリスト
pattern
オブジェクト名に一致する検索パターンを入力（例: 「アカウント」、「注文」）
ツール名：Describe Salesforce Object
ツール概要
Salesforce オブジェクトのすべてのフィールド、リレーションシップ、フィールドプロパティを含む詳細なスキーマメタデータを取得します。
使用例
「OpportunityLineItem オブジェクトの構造を説明してください」
「Campaign オブジェクトにはどのようなフィールドがありますか？」
入出力（引数と戻り値）
戻り値（出力）:
オブジェクトの詳細なスキーマ情報
引数で指定したオブジェクトの全フィールド、リレーション、およびプロパティを含む構造データ。
object_name
オブジェクトの API 名 (例: 'Account'、'Contact'、'Custom_Object__c')
ツール名：Describe Salesforce Object Raw Json
ツール概要
Salesforce オブジェクトスキーマ全体を生の JSON 形式で取得します。
Salesforce からフィルタリングされていない API レスポンスが直接返されます。
このツールは、高度な分析のために完全かつ詳細なメタデータが必要な場合や、標準の記述形式に含まれていない特定のメタデータプロパティにアクセスする必要がある場合に有効です。
使用例
リードの生の JSON スキーマを取得する
アカウントオブジェクトの完全な API レスポンスを表示する
Custom_Object__c の完全な JSON メタデータを返す
「商談の完全なメタデータスキーマを JSON 形式で取得したい」
「アカウントの技術的なメタデータの詳細をすべて表示する」
入出力（引数と戻り値）
戻り値（出力）:
Salesforce API からの完全な生の JSON スキーマ
object_name
オブジェクトの API 名 (例: 'Account'、'Contact'、'Custom_Object__c')
ツール名：Get Salesforce Picklist Values
ツール概要
選択リスト項目からすべての値を取得します。
ドロップダウン/選択リスト項目で利用可能なすべてのオプションを返します。
使用例
すべてのケースステータスの値を取得する
Lead.Source の選択リスト値を表示する
Account.Type のすべての値を一覧表示する
「取引先で利用可能な業種オプションは何ですか？」
「商談ステージで使用可能なすべての値を表示する」
入出力（引数と戻り値）
戻り値（出力）:
値のラベル
API 名
デフォルト値のインジケーター
有効/無効のステータス
フィールドの依存関係の制御（存在する場合）
object_name
オブジェクトの API 名 (例: 'Case'、'Lead')
field_name
選択リスト項目の API 名 (例: 'Status'、'Source')
ツール名：Describe Salesforce Relationship Fields
ツール概要
Salesforce オブジェクトのすべてのリレーションフィールド（参照関係、主従関係）を表示します。オブジェクト間の依存関係と接続を理解するために有効です。
使用例
商談のすべての関連オブジェクトを一覧表示する
取引先責任者オブジェクトのリレーションシップを表示する
ケースオブジェクトの参照を説明する
「取引先に関連するオブジェクトは何ですか？」
「取引先責任者オブジェクトのすべての参照関係を表示する」
「商談の親子関係は何ですか？」
入出力（引数と戻り値）
戻り値（出力）:
親子関係
参照関係と主従関係の種類
関連オブジェクト名
カスケード削除の動作
必要なリレーションシップのステータス
object_name
オブジェクトの API 名 (例: 'Opportunity'、'Contact')
ツール名：Get Salesforce Fields By Type
ツール概要
Salesforce オブジェクトの特定の型のフィールドを取得します。型が指定されていない場合、すべてのフィールドが返されます。
データ型でフィールドをフィルタリングできます。特定の種類のフィールドを検索する場合に有効です。
使用例
リードのすべての選択リストフィールドを表示する
取引先のすべての参照フィールドを取得する
取引先責任者のすべてのテキストフィールドを一覧表示する
商談のすべてのフィールドを取得する
「イベントオブジェクトのすべての日時フィールドを検索する」
「商談オブジェクトにはどのような通貨フィールドがありますか？」
入出力（引数と戻り値）
戻り値（出力）:
テキストフィールド（文字列）
数値フィールド（倍精度、整数）
日付/時刻フィールド
選択リストフィールド
参照/ルックアップフィールド
数式フィールド
その他
object_name
オブジェクトのAPI名 (例: 'Lead'、'Account')
field_type
フィールドをフィルタリングするオプションの型 (例: 'picklist'、'reference'、'string')
ツール名：Query Salesforce Records
ツール概要
SOQL を使用して、フィルタリング、並べ替え、および制限オプションを使用して Salesforce レコードをクエリします。
使用例
今月作成されたすべての取引先を取得する
100,000ドルを超える商談を検索する
優先度の高いケースとその取引先責任者を表示する
「最近作成された5つの取引先を表示する」
「今月成立する50,000ドルを超えるすべての商談を検索する」
「役職が「CEO」の取引先責任者を会社名で並べ替えて一覧表示する」
入出力（引数と戻り値）
戻り値（出力）:
特定のフィールドの選択
オプションの WHERE フィルタリング条件
オプションの並べ替え (ORDER BY)
返されるレコード数の制限
object_name
クエリを実行するオブジェクトのAPI名 (例: 「取引先」、「商談」)
fields
取得するフィールドのリスト
where_clause
オプションのフィルタリング条件
order_by
オプションの並べ替え条件
limit
返されるレコードの最大数 (デフォルト: 10)
ツール名：Get Salesforce Validation Rules
ツール概要
特定の Salesforce オブジェクトの検証ルールを取得します。
使用例
リードオブジェクトのすべての検証ルールを取得する
商談オブジェクトの検証ルールを表示する
取引先オブジェクトの有効な検証を一覧表示する
「取引先責任者オブジェクトにはどのような検証ルールが適用されていますか？」
「商談オブジェクトのすべてのデータ品質ルールを表示する」
「取引先レコードの検証条件を一覧表示する」
入出力（引数と戻り値）
戻り値（出力）:
ルール名とステータス（有効/無効）
ユーザーに表示されるエラーメッセージ
エラーが表示されるフィールド
ルールの説明
特定の条件を満たさないレコードの保存を防止し、データ品質を強化します。
object_name
オブジェクトの API 名 (例: 「取引先」、「リード」、「商談」)
ツール名：Manage Salesforce Debug Logs
ツール概要
Salesforce ユーザーのデバッグログを管理します。ログの有効化、無効化、または取得が可能です。
特定のユーザーのデバッグログを管理することで、トラブルシューティングに役立ちます。デバッグログは、コード実行、連携、自動化、その他の Salesforce 機能のトラブルシューティングに必要となります
以下のことが可能です。
ログを有効にしてデバッグ情報を取得する
トラブルシューティングが完了したらログを無効にする
ログを取得して表示し、問題を分析する
ログの詳細レベルを設定する
使用例
ユーザーのデバッグログを有効にする
'enable' 操作、ユーザー名、およびログレベルを指定します。
ユーザーのデバッグログを無効にする
'disable' 操作とユーザー名を指定します。
ユーザーのデバッグログを取得する
'retrieve' 操作とユーザー名を指定します。
特定のログを完全な内容で取得する
'retrieve' 操作、ユーザー名、log_id、および include_body=True を指定します。
「[email protected] のデバッグログを FINEST レベルで有効にする」
「[email protected] のデバッグログを無効にする」
「システム管理者の最新のデバッグログを取得する」
「ログ ID 07L000000 のデバッグログの内容を表示する」
入出力（引数と戻り値）
戻り値（出力）:
NONE
ERROR
WARN
INFO
DEBUG FINE
FINER
FINEST
operation
実行する操作 - 'enable'、'disable'、または 'retrieve'
username
Salesforce ユーザーのユーザー名
log_level
デバッグログのログレベル ('enable' 操作の場合は必須) 有効なオプション 有効なオプションは NONE、ERROR、WARN、INFO、DEBUG FINE、FINER、FINEST
expiration_time
デバッグログ設定の有効期限（分）（オプション、デフォルトは30）
limit
取得するログの最大数（オプション、デフォルトは10）
log_id
取得する特定のログのID（オプション）
include_body
ログの全内容を含めるかどうか（オプション、デフォルトはFalse）
ツール名：Check Salesforce Connection
ツール概要
Salesforce への接続を確認し、組織の基本情報を返します。
このツールは、Salesforce 接続が正常に動作していることを検証し、接続された組織に関する以下の基本情報を返します。接続の問題を診断するための最初のステップとして、このツールをご利用ください。
接続ステータス
ユーザー名
インスタンス URL
環境タイプ（本番環境/サンドボックス環境）
利用可能なオブジェクト数
使用例
「Salesforce 接続が動作しているかどうかを確認する」
「Salesforce API 接続を確認する」
「Salesforce 組織への接続をテストする」
「Salesforce 接続ステータスを表示する」
Sequential Thinking
概要
構造化された思考プロセスを通じて動的かつ反射的な問題解決のためのツールを提供する MCP サーバー。
ツール名：sequentialthinking
ツール概要
本ツールは、単一の正解に到達するために、「内省」と「適応」を繰り返す動的な思考支援ツールです。 従来の直線的なロジックではなく、思考の修正、分岐、仮説検証を納得がいくまでループさせることで、不確実な問題に対しても精度の高い最終回答を導き出します。
主な特徴
柔軟な軌道修正： 過去の思考を否定・修正し、必要に応じて新たな推論パスへ分岐。
仮説検証型アプローチ： 思考の連鎖（Chain of Thought）に基づき、仮説の立案と検証を反復。
妥協のない品質： ユーザーが満足する「正解」に至るまで、思考ステップを無制限に拡張・調整。
使用例
複雑な問題を段階的に分解する
修正の余地のある計画と設計
軌道修正が必要な分析
当初は全体像が明確でない問題
複数段階の解決策が必要な問題
複数の段階にわたって文脈を維持する必要があるタスク
無関係な情報を除外する必要がある状況
thought
現在の思考ステップ。これには以下が含まれます。 -通常の分析ステップ -以前の思考の修正 -以前の決定に関する疑問 -さらなる分析の必要性への気づき -アプローチの変更 -仮説の生成 -仮説の検証
nextThoughtNeeded
思考の終わりに見えても、さらに思考が必要な場合は true になります。
thoughtNumber
現在の思考回数（必要に応じて最初の合計回数を超えることができます）
totalThoughts
現在必要な思考回数の見積もり（増減可能）
isRevision
この思考が以前の思考を修正するかどうかを示すブール値
revisesThought
is_revision が true の場合、どの思考番号が再検討されているか
branchFromThought
分岐の場合、どの思考番号が分岐点であるか
branchId
現在の分岐の識別子（存在する場合のみ）
needsMoreThoughts
思考の終わりに近づいているが、さらに思考が必要であると気づいた場合
Slack MCP Server
概要
Slack API と連携できる MCP サーバーです。Botトークン認証とOAuth 認証のどちらにも対応しており、チャンネルやメッセージ、ユーザー操作など、ワークスペース全体の管理をまとめて行うことができます。
SLACK_BOT_TOKEN
Slack のボットが Slack API にアクセスするための認証キーです。 このトークンを使うことで、ボットはメッセージ送信やチャンネル操作など、許可された範囲の動作を実行できます。
SLACK_TEAM_ID
Slack ワークスペースを識別するための ID です。 どのワークスペースに対して操作を行うかを指定するために利用されます。
ツール名：Get Timestamp
ツール概要
日付の表現を Unix タイムスタンプに変換します。
使用例
すべてのケースステータスの値を取得する
Lead.Source の選択リスト値を表示する
Account.Type のすべての値を一覧表示する
「取引先で利用可能な業種オプションは何ですか？」
「商談ステージで使用可能なすべての値を表示する」
入出力（引数と戻り値）
引数（入力）：
expression (str):dateparser が解釈できる日付表現
形式は「NUMBER UNIT TIMEZONE」で、例えば「2 week ago JST」や「1 week ago JST」のように入力します。
戻り値（出力）:
以下の要素を含む辞書 ・timestamp (int): 秒単位の Unix タイムスタンプ。解析に失敗した場合は None。 ・error (str): 解析に失敗した場合のエラーメッセージ。成功した場合は None。
expression
解析したい日付や時間を表す文字列です。
ツール名：Get Channel Messages
ツール概要
Slack チャンネルからメッセージを取得します。
入出力（引数と戻り値）
引数（入力）：
channel_id (str): メッセージを取得したいチャンネルの ID。必須。
oldest (int): 取得対象となるメッセージの開始時刻（Unix タイムスタンプ）。必須。
from_user_id (str | None): 特定ユーザーのメッセージのみ取得したい場合のユーザー ID。任意。
latest (int | None): メッセージを取得する範囲の終了時刻（Unix タイムスタンプ）。任意。
time_zone (str | None): メッセージのタイムスタンプに適用するタイムゾーン。任意。デフォルトは "Asia/Seoul"。
limit (int, 任意): 取得するメッセージの最大数。デフォルトは 100。
戻り値（出力）:
メッセージスレッドのリストを含む辞書。各スレッドは複数のメッセージで構成されます。
hannel_id
メッセージを取得したいチャンネルの ID。
oldest
取得するメッセージの範囲の開始時刻（Unix タイムスタンプ）。
from_user_id
特定のユーザーに絞ってメッセージを取得したい場合のユーザー ID。任意。
latest
取得するメッセージの範囲の終了時刻（Unix タイムスタンプ）。任意。
time_zone
メッセージのタイムスタンプに適用するタイムゾーン。任意。
limit
取得するメッセージの最大件数。任意。デフォルトは 100。
ツール名：Get Bot User Id
ツール概要
Bot のユーザー ID を取得します。
ツール名：Get Joined Channels
ツール概要
ユーザーが参加しているチャンネル一覧を取得します。必要に応じて、検索キーワードでチャンネルを絞り込むこともできます。 ※slack_user_id には、get_bot_user_id ツールで取得した bot_user_id を指定するケースもあります。
入出力（引数と戻り値）
引数（入力）：
slack_user_id (str):対象ユーザーの ID（例: U0123456789）。
search_key (str | None):チャンネル名・トピック・説明文を対象にした検索キーワード。任意。
limit (int, optional):返すチャンネルの最大数。デフォルトは 30。
戻り値（出力）:
以下の要素を含む辞書を返します。
channels (list):参加チャンネルのリスト。各チャンネルには id, name, name_normalized, topic, purpose が含まれます。
has_more (bool):取得件数が上限を超えており、まだチャンネルが残っているかどうか。
hint (str):さらにチャンネルがある場合に表示されるヒントメッセージ。
slack_user_id (str)
対象ユーザーの ID（例: U0123456789）。
search_key (str | None)
チャンネル名・トピック・説明文を対象にした検索キーワード。任意。
limit (int, optional)
返すチャンネルの最大数。デフォルトは 30。
ツール名：Get Channels
ツール概要
ワークスペース内に存在するすべてのチャンネルを取得します。必要に応じて、検索キーワードでチャンネルを絞り込むこともできます。
入出力（引数と戻り値）
引数（入力）：
search_key (str | None):チャンネル名・トピック・説明文を対象にした検索キーワード。任意。
limit (int, optional):返すチャンネルの最大数。デフォルトは 30。
戻り値（出力）:
以下の要素を含む辞書を返します。
channels (list):取得したチャンネルのリスト。各チャンネルには id, name, name_normalized, topic, purpose が含まれます。
has_more (bool):取得件数が上限を超えており、まだチャンネルが残っているかどうか。
hint (str):さらにチャンネルがある場合に表示されるヒントメッセージ。
channels (list)
取得したチャンネルのリスト。各チャンネルには id, name, name_normalized, topic, purpose が含まれます。
has_more (bool)
取得件数が上限を超えており、まだチャンネルが残っているかどうか。
hint (str)
さらにチャンネルがある場合に表示されるヒントメッセージ。
ツール名：Get Users
ツール概要
ワークスペースに所属するユーザー一覧を取得します。必要に応じて、検索キーワードでユーザーを絞り込むこともできます。
入出力（引数と戻り値）
引数（入力）：
search_key (str | None):ユーザーの本名または表示名を対象とした検索キーワード。任意
limit (int, optional):返すユーザーの最大数。デフォルトは 30。
戻り値（出力）:
以下の要素を含む辞書を返します。
users (list):各ユーザーの id と name を含むユーザーオブジェクトのリスト。
search_key (str | None)
ユーザーの本名または表示名を対象とした検索キーワード。任意。
limit (int, optional)
返すユーザーの最大数。デフォルトは 30。
ツール名：Get Channels Cached
ツール概要
Slack ワークスペース内のチャンネルを取得・検索する機能です。SQLite を使ったキャッシュに対応しており、高速に結果を返します。
入出力（引数と戻り値）
引数（入力）：
search_key (str | None):ユーザーの本名または表示名を対象とした検索キーワード。任意
limit (int, optional):返すユーザーの最大数。デフォルトは 30。
戻り値（出力）:
以下の要素を含む辞書を返します。
利用例
await get_channels_cached(search="general")
await get_channels_cached(search="dev", limit=100)
await get_channels_cached(from_=0, limit=50) # 最初の50件を取得
search
チャンネル名または説明文に対する検索語（大文字・小文字を区別しない）。
from
ページネーションの開始位置（0 から始まる）。デフォルトは 0。
limit
取得するチャンネルの最大数。デフォルト 50、最大 200。
ツール名：Send Message
ツール概要
Slack のチャンネルにメッセージを送信します。スレッド返信にも対応しています。
入出力（引数と戻り値）
引数（入力）：
channel:送信先チャンネルの ID（例: C1234567890）またはチャンネル名（例: #general）。 text:送信するメッセージ本文。
thread_ts:スレッドとして返信する場合に指定する親メッセージのタイムスタンプ。任意。
戻り値（出力）:
以下の要素を含む辞書
メッセージの詳細
ステータス
利用例
await send_message("#general", "Hello world!") { "message": { "ts": "1234567890.123456", "channel": "C1234567890", "text": "Hello world!" }, "success": true }
channel
送信先チャンネルの IDまたはチャンネル名。送信先チャンネルの ID（例: C1234567890
text
送信するメッセージ本文。
thread_ts
スレッドとして返信する場合に指定する親メッセージのタイムスタンプ。任意。
ツール名：Get Messages Cached
ツール概要
Slack チャンネルからメッセージを取得する機能です。日時フィルタリングや SQLite キャッシュを活用し、効率よくメッセージを取得できます。
入出力（引数と戻り値）
引数（入力）：
channel:取得対象となるチャンネルの ID（例: C1234567890）またはチャンネル名（例: #general）。
limit:取得する最大メッセージ数。デフォルトは 50、最大 1000。
oldest:取得範囲の開始日時（YYYY-MM-DD HH:MM:SS 形式）。この日時以降のメッセージを取得します。
latest:取得範囲の終了日時（YYYY-MM-DD HH:MM:SS 形式）。この日時までのメッセージを取得します。
timezone:日時の解釈に使用するタイムゾーン。指定がない場合はデフォルト設定が使用されます。
戻り値（出力）:
以下の要素を含む辞書
メッセージ一覧
取得メタデータ
キャッシュ情報
利用例
await send_message("#general", "Hello world!") { "message": { "ts": "1234567890.123456", "channel": "C1234567890", "text": "Hello world!" }, "success": true
channel
取得対象となるチャンネルの IDまたはチャンネル名。例: C1234567890）
limit
取得する最大メッセージ数。デフォルトは 50、最大 1000。
oldest
取得範囲の開始日時（YYYY-MM-DD HH:MM:SS 形式）。この日時以降のメッセージを取得します。
latest
取得範囲の終了日時（YYYY-MM-DD HH:MM:SS 形式）。この日時までのメッセージを取得します。
timezone
日時の解釈に使用するタイムゾーン。指定がない場合はデフォルト設定が使用されます。
ツール名：Get Users Cached
ツール概要
Slack ワークスペース内のユーザー情報を取得・検索する機能です。SQLite キャッシュを活用することで、高速かつ効率的にユーザーを探すことができます。
入出力（引数と戻り値）
引数（入力）：
search:ユーザー名・メールアドレス・役職に対する検索語（大文字小文字は区別しない）。
from_:ページネーションの開始位置（0 ベース）。デフォルトは 0。
limit:取得する最大ユーザー数。デフォルト 50、最大 200。
戻り値（出力）:
以下の要素を含む辞書
一致したユーザー
メタデータ
使用例
await get_users_cached(search="sato")
await get_users_cached(search="[email protected]")
await get_users_cached(from_=0, limit=50) # 最初の50名を取得
search
ユーザー名・メールアドレス・役職に対する検索語（大文字小文字は区別しない）。
from_
ページネーションの開始位置（0 ベース）。デフォルトは 0。
limit
取得する最大ユーザー数。デフォルト 50、最大 200。
ツール名：Search Messages
ツール概要
ワークスペース内のすべてのチャンネルに対してメッセージ検索を行います。 ※ この機能を利用するには、user スコープの OAuth トークン（search:read 権限付き）が必要です。
入出力（引数と戻り値）
引数（入力）：
query:検索したいキーワードやフレーズを含む検索クエリ文字列。
count:取得する検索結果の件数。デフォルトは 20、最大 100。
戻り値（出力）:
以下の要素を含む辞書
一致したユーザー
メタデータ
使用例
await search_messages("project update", 10) { "messages": [ { "text": "Here's the project update...", "user": "U1234567890", "channel": "C1234567890", "ts": "1234567890.123456" } ], "query": "project update", "total": 1 }
query
検索したいキーワードやフレーズを含む検索クエリ文字列。
count
取得する検索結果の件数。デフォルトは 20、最大 100。
Snowflake MCP Server
概要
Snowflake データベースへのアクセスおよび SQL クエリ実行を行うための MCP サーバーです。 パスワード認証と RSA キー認証の双方に対応しており、DDL・DML・SELECT クエリなど、幅広い SQL 操作を包括的にサポートします。
ツール名：List Databases
ツール概要
Snowflake 上で利用可能なすべてのデータベースを一覧表示します。
入出力（引数と戻り値）
戻り値（出力）:
databases: データベース名のリスト
count: 検出されたデータベース数
使用例
list_databases() -> { "databases": ["DEMO_DB", "ANALYTICS_DB", "REPORTING_DB"], "count": 3 }
ツール名：List Schemas
ツール概要
指定したデータベース内に存在するすべてのスキーマを一覧表示します。
入出力（引数と戻り値）
戻り値（出力）:
schemas: スキーマ名のリスト
database: クエリ対象となったデータベース名
count: 検出されたスキーマ数
使用例
list_schemas("DEMO_DB") -> { "schemas": ["PUBLIC", "RAW", "ANALYTICS"], "database": "DEMO_DB", "count": 3 }
database
対象となるデータベース名
ツール名：List Tables
ツール概要
指定したデータベースおよびスキーマ内に存在するすべてのテーブルを一覧表示します。
入出力（引数と戻り値）
戻り値（出力）:
tables: テーブル名とコメントを含むオブジェクトのリスト
database: クエリ対象となったデータベース名
schema: クエリ対象となったスキーマ名
count: 検出されたテーブル数
使用例
list_tables("DEMO_DB", "PUBLIC") -> { "tables": [ { "table_name": "CUSTOMERS", "comment": "Customer information" }, { "table_name": "ORDERS", "comment": "Order data" } ], "database": "DEMO_DB", "schema": "PUBLIC", "count": 2 }
database
対象となるデータベース名
schema
対象となるスキーマ名
ツール名：Describe Table
ツール概要
特定のテーブルに関するスキーマ情報（列定義）を取得します。
入出力（引数と戻り値）
戻り値（出力）:
columns: 列名・データ型・NULL 可否・デフォルト値・コメントを含む列定義のリスト
table_name: 完全修飾テーブル名
column_count: 列数
使用例
describe_table("DEMO_DB.PUBLIC.CUSTOMERS") -> { "columns": [ { "column_name": "CUSTOMER_ID", "data_type": "NUMBER(38,0)", "is_nullable": "NO", "column_default": null, "comment": "Primary key" }, { "column_name": "CUSTOMER_NAME", "data_type": "VARCHAR(100)", "is_nullable": "YES", "column_default": null, "comment": "Customer full name" } ], "table_name": "DEMO_DB.PUBLIC.CUSTOMERS", "column_count": 2 }
table_name
database.schema.table形式で指定するテーブル名
ツール名：Read Query
ツール概要
SELECT クエリを実行し、Snowflake からデータを読み取ります。
入出力（引数と戻り値）
戻り値（出力）:
data: クエリ結果（オブジェクト配列として返される）
row_count: 取得された行数
query: 実行されたクエリ文字列
使用例
read_query("SELECT * FROM DEMO_DB.PUBLIC.CUSTOMERS LIMIT 5") -> { "data": [ {"CUSTOMER_ID": 1, "CUSTOMER_NAME": "John Doe"}, {"CUSTOMER_ID": 2, "CUSTOMER_NAME": "Jane Smith"} ], "row_count": 2, "query": "SELECT * FROM DEMO_DB.PUBLIC.CUSTOMERS LIMIT 5" }
query
実行する SELECT SQL クエリ
ツール名：Write Query
ツール概要
Snowflake に対して書き込み系クエリ（INSERT、UPDATE、DELETE）を実行します。 ※このツールは、書き込み操作が有効化されている場合にのみ利用できます。
入出力（引数と戻り値）
戻り値（出力）:
result: 実行結果メッセージ
query: 実行されたクエリ文字列
使用例
write_query("INSERT INTO DEMO_DB.PUBLIC.CUSTOMERS (CUSTOMER_NAME) VALUES ('New Customer')") -> { "result": "1 row(s) affected", "query": "INSERT INTO DEMO_DB.PUBLIC.CUSTOMERS (CUSTOMER_NAME) VALUES ('New Customer')" }
query
実行する INSERT / UPDATE / DELETE SQL クエリ
ツール名：Create Table
ツール概要
Snowflake に新しいテーブルを作成します。 ※このツールは、書き込み操作が有効化されている場合にのみ利用できます。
入出力（引数と戻り値）
戻り値（出力）:
result: テーブル作成の確認メッセージ
query: 実行された CREATE TABLE 文
使用例
create_table("CREATE TABLE DEMO_DB.PUBLIC.NEW_TABLE (ID NUMBER, NAME VARCHAR(100))") -> { "result": "Table created successfully", "query": "CREATE TABLE DEMO_DB.PUBLIC.NEW_TABLE (ID NUMBER, NAME VARCHAR(100))" }
query
CREATE TABLE の SQL 文
ツール名：Execute Sql
ツール概要
任意の SQL クエリを Snowflake 上で実行します。 SELECT から DML・DDL まで、あらゆる SQL 文を実行できる汎用ツールです。
入出力（引数と戻り値）
戻り値（出力）:
data:SELECT クエリの場合は結果データ、それ以外のクエリの場合は実行情報（例：成功メッセージ）
query: 実行された SQL クエリ
query_type: SQL 操作の種類（SELECT、INSERT、UPDATE など）
row_count: 返された／影響を受けた行数
execution_time: クエリの実行時間
使用例
execute_sql("SELECT * FROM DEMO_DB.PUBLIC.CUSTOMERS LIMIT 3") -> { "data": [{"CUSTOMER_ID": 1, "CUSTOMER_NAME": "John"}], "query": "SELECT * FROM DEMO_DB.PUBLIC.CUSTOMERS LIMIT 3", "query_type": "SELECT", "row_count": 1, "execution_time": "0.5s" }
execute_sql("CREATE TABLE test_table (id NUMBER, name VARCHAR(100))") -> { "data": "Table created successfully", "query": "CREATE TABLE test_table (id NUMBER, name VARCHAR(100))", "query_type": "CREATE", "row_count": 0, "execution_time": "0.8s" }
query
実行する任意の SQL クエリ （SELECT、INSERT、UPDATE、DELETE、CREATE、DROP など）
ツール名：Append Insight
ツール概要
分析で得られたデータインサイトをメモに追加し、後で参照できるようにします。
入出力（引数と戻り値）
戻り値（出力）:
message: インサイトがメモに追加されたことを示す確認メッセージ
insight: 追加されたインサイト内容
使用例
append_insight("Customer retention rate has improved by 15% this quarter") -> { "message": "Insight added to memo", "insight": "Customer retention rate has improved by 15% this quarter" }
insight
分析から得られたデータインサイト
Time
概要
時間およびタイムゾーン変換機能を提供する Model Context Protocol（MCP）サーバーです。
ツール名：get_current_time
ツール概要
指定したタイムゾーンの現在時刻を取得します。
timezone
IANA タイムゾーン名（例：America/New_York, Europe/London）。 ユーザーがタイムゾーンを指定しなかった場合は、ローカルタイムゾーンとして UTC を使用します。
ツール名：convert_time
ツール概要
タイムゾーン間で時刻を変換します。
source_timezone
変換元の IANA タイムゾーン名（例：America/New_York, Europe/London）。 ユーザーが変換元タイムゾーンを指定しなかった場合は、ローカルタイムゾーンとして UTC を使用します。
timezone
変換対象の時刻（24 時間形式：HH:MM）
target_timezone
変換先の IANA タイムゾーン名（例：Asia/Tokyo, America/San_Francisco）。 ユーザーが変換先タイムゾーンを指定しなかった場合は、ローカルタイムゾーンとして UTC を使用します。
Time MCP Server
概要
時間関連の操作を行うための MCP サーバーで、エージェントが現在時刻の取得、タイムゾーン間の変換、日付・時刻の計算を実行できるようにします。
ツール名：Get Current Time
ツール概要
指定したタイムゾーンの現在時刻を取得します。
入出力（引数と戻り値）
戻り値（出力）:
timezone: リクエストされたタイムゾーン
datetime: タイムゾーン情報付き ISO 形式の現在日時
is_dst: サマータイム（DST）が有効かどうか
使用例
get_current_time("America/New_York") -> { "timezone": "America/New_York", "datetime": "2024-01-15T14:30:00-05:00", "is_dst": false }
timezone
IANA タイムゾーン識別子（例：America/New_York, Asia/Seoul, Europe/London）
ツール名：Get Current Date
ツール概要
指定したタイムゾーンにおける現在の日付と曜日情報を取得します。
入出力（引数と戻り値）
戻り値（出力）:
date: ISO 形式の日付（YYYY-MM-DD）
weekday: 数値で表した曜日（0＝月曜、1＝火曜、…、6＝日曜）
weekday_name: 曜日の名称（例："Monday", "Tuesday"）
timezone: リクエストされたタイムゾーン
使用例
get_current_date("Asia/Tokyo") -> { "date": "2024-01-16", "weekday": 1, "weekday_name": "Tuesday", "timezone": "Asia/Tokyo" }
timezone
IANA タイムゾーン識別子（例：America/New_York, Asia/Seoul, UTC）
ツール名：Convert Time
ツール概要
タイムゾーン間で時刻を変換します。
入出力（引数と戻り値）
戻り値（出力）:
source: 変換元タイムゾーンの日時情報（datetime と DST 状態）
target: 変換先タイムゾーンの日時情報（変換後 datetime と DST 状態）
time_difference: タイムゾーン間の時差（例："+5h", "-8.5h"）
使用例
convert_time("Asia/Seoul", "09:00", "America/Los_Angeles") -> { "source": { "timezone": "Asia/Seoul", "datetime": "2024-01-16T09:00:00+09:00", "is_dst": false }, "target": { "timezone": "America/Los_Angeles", "datetime": "2024-01-15T16:00:00-08:00", # 前日 "is_dst": false }, "time_difference": "-17h" }
source_timezone
入力時刻の IANA タイムゾーン（例：America/New_York）
timezone
24時間形式の時刻（HH:MM、例：14:30, 09:00, 23:45）
target_timezone
変換先の IANA タイムゾーン（例：Europe/London）
ツール名：Calculate Datetime
ツール概要
指定した日時に対して、さまざまな操作を適用して新しい日時を計算します。
このツールは、時間の加算・減算、特定の日付・時刻要素の設定など、多様な操作に対応しています。
入出力（引数と戻り値）
引数（入力）：
datetime_str
開始日時または日付の文字列。形式：ISO datetime（例：2024-01-15T14:30:00）、タイムゾーン付き ISO（例：2024-01-15T14:30:00+09:00）、日付のみ（例：2024-01-15）
timezone
計算に使用する IANA タイムゾーン（例：America/New_York, Asia/Seoul, UTC）
戻り値（出力）:
original_datetime: 入力として与えられた日時
original_weekday: 入力日時の曜日番号（0＝月曜、6＝日曜）
original_weekday_name: 入力日時の曜日名（例："Monday"）
calculated_datetime: 操作を適用した後の日時
calculated_weekday: 計算結果の曜日番号
calculated_weekday_name: 計算結果の曜日名（例："Friday"）
timezone: 使用されたタイムゾーン
使用例
3日と2時間を加算
calculate_datetime("2024-01-15T10:00:00", "UTC", relative_days=3, relative_hours=2) ->{ "original_datetime": "2024-01-15T10:00:00+00:00", "original_weekday": 0, "original_weekday_name": "Monday", "calculated_datetime": "2024-01-18T12:00:00+00:00", "calculated_weekday": 3, "calculated_weekday_name": "Thursday", "timezone": "UTC" }
relative_days
増減させる日数（負の値で過去へ）
relative_weeks
増減させる週数
relative_months
増減させる月数
relative_years
増減させる年数
relative_hours
増減させる時間数
relative_minutes
増減させる分数
relative_seconds
増減させる秒数
day
月の日付を設定（1〜31）
weekday
曜日を設定（0＝月曜、1＝火曜、…、6＝日曜）
month
月を設定（1〜12）
year
年を設定（例：2025）
hour
時刻（時）を設定（0〜23）
minute
分を設定（0〜59）
second
秒を設定（0〜59）
最終更新