分隊AI | Glama

分隊MCPサーバー

AIを活用した製品発見・戦略プラットフォームであるSquadを、MCP対応の大規模言語モデル（LLM）アプリケーションに接続するモデルコンテキストプロトコル（MCP）サーバーです。お気に入りのAIコパイロットから直接、製品戦略アーティファクト（機会、ソリューション、成果物、要件、ナレッジ、ワークスペース、フィードバック）を作成、クエリ、更新するための豊富なツールキットを提供します。

このリポジトリには、Squad API と対話するためのクライアント側ツールを提供する@squadai/tools NPM パッケージのソースコードも含まれています。

なぜ？

Squad MCP Server を使用すると、エディターやチャットウィンドウを離れることなく、1 つの会話フローで製品の調査、アイデア出し、計画を行うことができます。

✨ ツール

ツールの接頭辞	目的	典型的なアクション
機会_*	製品の機会を発見し、改善する	作成、リスト、更新
解決_*	ソリューションを生成し、反復する	作成、リスト、更新
結果_*	望ましいビジネス成果またはユーザー成果を追跡する	作成、リスト
要件_*	詳細な要件を把握する	作成、リスト
知識_*	役に立つ参考資料や研究を保存する	作成、リスト
ワークスペース_*	Squadワークスペースを管理する	取得、更新
フィードバック_*	顧客や分析のフィードバックをSquadに送信する	作成する

各ツールは MCP JSON スキーマ形式に準拠しているため、エージェントは入力と出力を自動的にイントロスペクトできます。

🚀 クイックスタート

1 · Squad APIキーを取得する

https://meetsquad.aiでサインアップ/サインインしてください。
**[設定] → [開発者] → [API キー]**を開きます。
キーを作成し、値をコピーします。

2 · サーバーを実行する

環境に適したインストール方法を選択してください。

オプションA – スタンドアロン実行ファイル（ローカルでの使用に推奨）

プロジェクトのGitHub リリースページからオペレーティングシステム用の最新バイナリをダウンロードし、直接実行します。

# Windows
squad-mcp.exe

# macOS / Linux — make the file executable first
chmod +x squad-mcp
./squad-mcp

通常の方法で環境変数を渡します。

SQUAD_API_KEY=<your‑key> SQUAD_ENV=production ./squad-mcp

オプションB – Docker （本番環境に推奨）

# Build the image (once)
docker build -t mcp/meet-squad -f Dockerfile .

# Run the server on stdio
docker run --rm -i \
  -e SQUAD_API_KEY=<your‑key> \
  mcp/meet-squad

オプションC – ソースから

git clone https://github.com/the-basilisk-ai/squad-mcp.git
cd squad-mcp
npm install
npm run build           # transpiles to ./dist
node dist/index.js

📦 NPM パッケージ (@squadai/tools)

このリポジトリには、独自の Node.js アプリケーションまたはスクリプトからプログラムによって Squad API と対話するための一連の関数を提供する NPM パッケージ@squadai/toolsも含まれています。

パッケージをインストールするには:

npm install @squadai/tools
# or
yarn add @squadai/tools
# or
pnpm add @squadai/tools

その後、ツールをコードにインポートして使用できるようになります。認証にはSquad APIキーまたはJWTが必要です（上記のクイックスタートセクションを参照）。

使用例（Vercel AI）：

import { generateText, tool } from 'ai';
import { tools as squadTools } from "@squadai/tools"

const result = await generateText({
  model: yourModel,
  tools: squadTools({
    jwt: "JWT",
    orgId: "orgId",
    workspaceId: "workspaceId"
  }),
  prompt: 'What is the weather in San Francisco?',
});

⚙️ MCP クライアントとの統合

クライアントの設定（例： claude_desktop_config.jsonまたはCursor ）にmcpServersエントリを追加してください。インストール方法に合わせてコマンドを調整してください。

スタンドアロン実行ファイルの使用

{
  "mcpServers": {
    "meet-squad": {
      "command": "C:/path/to/squad-mcp.exe",
      "env": {
        "SQUAD_API_KEY": "YOUR_API_KEY_HERE",
      }
    }
  }
}

Dockerの使用

{
  "mcpServers": {
    "meet-squad": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "-e", "SQUAD_API_KEY",
        "mcp/meet-squad"
      ],
      "env": {
        "SQUAD_API_KEY": "YOUR_API_KEY_HERE",
      }
    }
  }
}

NPX 経由でインストールした場合は"command": "npx"を優先してください。

クライアントが再起動すると、Squad ツール (ハンマー 🔨 アイコン) がリストされ、使用できるようになります。

🛠️ 環境変数

変数	必須	デフォルト	説明
`SQUAD_API_KEY`	はい	–	Squadで生成された個人アクセストークン
`SQUAD_ENV`	いいえ	`production`	Squad API ベース URL をオーバーライドします ( `staging` 、 `development` 、…)

🧑‍💻 開発

npm install
npm run format      
npm run openapi:squad   # re‑generate typed client from openapi/squad.json
npm run build       
node dist/index.js

テストスイートは現在開発中であり、貢献を歓迎します。

Squad AI

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✨ ツール

🚀 クイックスタート

1 · Squad APIキーを取得する

2 · サーバーを実行する

オプションA – スタンドアロン実行ファイル（ローカルでの使用に推奨）

オプションB – Docker （本番環境に推奨）

オプションC – ソースから

📦 NPM パッケージ (@squadai/tools)

⚙️ MCP クライアントとの統合

スタンドアロン実行ファイルの使用

Dockerの使用

🛠️ 環境変数

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1 · Squad APIキーを取得する

2 · サーバーを実行する

オプションA – スタンドアロン実行ファイル*（ローカルでの使用に推奨）*

オプションB – Docker （本番環境に推奨）

オプションC – ソースから

📦 NPM パッケージ (@squadai/tools)

⚙️ MCP クライアントとの統合

スタンドアロン実行ファイルの使用

Dockerの使用

🛠️ 環境変数

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