GLPI MCP Server v2

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GLPIと統合するためのTypeScript/Node製MCP（Model Context Protocol）サーバー。GLPI API v2.3（OAuth2経由）を使用し、ITILカバレッジと統合ツール（チケット、問題、変更、ナレッジベース、統計、資産、管理）をAIエージェントに直接提供します。

このプロジェクトは複数のツールを統合し、リクエストの重複を回避し、LLMが消費しやすい形式でデータを提供します。

🌟 クレジットと謝辞

このプロジェクトは、以下のツールの構造とカバレッジを再利用しています：

• GMS64260/mcp-glpi（MIT）

• DevSkillsIT/Skills-MCP-GLPI（MIT）

新しいGLPI API v2.3（OAuth2）に適合させています。ITILマッピングのアーキテクチャ的インスピレーションとビジネスロジックを提供してくれた原作者（GMS64260およびDevSkillsIT）に感謝します。

Related MCP server: GLPI MCP

🚀 機能（ツール）

生産性に焦点を当てたツールが提供されます：

• アシスタンス：チケット、問題、変更の作成、更新、検索（RSQLフィルター付き）、完全な読み取り（1リクエストでタイムラインを含む）。統計とフォローアップの追加。

• ナレッジベース：記事の検索と読み取り。

• 資産：コンピューターの一覧表示と読み取り（詳細な仕様を含めるフラグ付き）。

• 管理：ユーザー検索、ユーザーコンテキストの読み取り、グループの一覧表示。

🛠 インストール

1. リポジトリをクローンするか、ファイルをダウンロードします。

2. 依存関係をインストールします：

   npm install

3. プロジェクトをコンパイルします：

   npm run build

⚙️ 設定（.env）

プロジェクトのルートに.env.exampleファイルに基づいて.envファイルを作成します：

GLPI_BASE_URL=http://localhost:8080
GLPI_CLIENT_ID=seu_client_id_oauth2
GLPI_CLIENT_SECRET=seu_client_secret_oauth2
GLPI_USERNAME=usuario_glpi
GLPI_PASSWORD=senha_glpi

GLPIでOAuth2 APIクライアントを作成する方法

1. GLPIにアクセスします（バージョン11 / v2.3有効）。

2. 設定 → OAuthクライアント（/front/oauthclient.php）に移動します。

3. 新しいクライアントを追加します。

4. 許可で、パスワード（パスワードグラント — スクリプト/エージェントに推奨）を追加します。

5. スコープで、少なくともapi（ユーザーコンテキストツールを使用する場合はuserも）を選択します。

6. 保存し、保存されたアイテムに表示されるクライアントID（identifier）とクライアントシークレットをコピーします。

🔌 MCPクライアントへの登録

サーバーはstdio経由で実行されるため（node dist/index.js + 環境変数）、互換性のあるMCPクライアントならどれでも登録できます。以下にクライアント別の例を示します。

Claude Desktop / Claude Code

claude_desktop_config.json（Desktop）または.mcp.json（Claude Code、プロジェクトのルート）ファイル：

{
  "mcpServers": {
    "glpi-v2": {
      "command": "node",
      "args": [
        "caminho/absoluto/para/glpi-mcp-v2/dist/index.js"
      ],
      "env": {
        "GLPI_BASE_URL": "http://localhost:8080",
        "GLPI_CLIENT_ID": "seu_client_id_oauth2",
        "GLPI_CLIENT_SECRET": "seu_client_secret_oauth2",
        "GLPI_USERNAME": "usuario_glpi",
        "GLPI_PASSWORD": "senha_glpi"
      }
    }
  }
}

Antigravity（IDEおよびCLI）

~/.gemini/config/mcp_config.json（グローバル）または.agents/mcp_config.json（ワークスペースごと）ファイル：

{
  "mcpServers": {
    "glpi-v2": {
      "command": "node",
      "args": [
        "caminho/absoluto/para/glpi-mcp-v2/dist/index.js"
      ],
      "env": {
        "GLPI_BASE_URL": "http://localhost:8080",
        "GLPI_CLIENT_ID": "seu_client_id_oauth2",
        "GLPI_CLIENT_SECRET": "seu_client_secret_oauth2",
        "GLPI_USERNAME": "usuario_glpi",
        "GLPI_PASSWORD": "senha_glpi"
      }
    }
  }
}

Codex CLI（OpenAI）

~/.codex/config.toml（グローバル）または.codex/config.toml（プロジェクトごと、信頼できる環境）ファイル：

[mcp_servers.glpi-v2]
command = "node"
args = ["caminho/absoluto/para/glpi-mcp-v2/dist/index.js"]

[mcp_servers.glpi-v2.env]
GLPI_BASE_URL = "http://localhost:8080"
GLPI_CLIENT_ID = "seu_client_id_oauth2"
GLPI_CLIENT_SECRET = "seu_client_secret_oauth2"
GLPI_USERNAME = "usuario_glpi"
GLPI_PASSWORD = "senha_glpi"

またはcodex mcp add glpi-v2 --command node --args caminho/absoluto/para/glpi-mcp-v2/dist/index.js（env vars用の対話式）を使用します。

Hermes Agent

hermes mcp add glpi-v2 --command "node caminho/absoluto/para/glpi-mcp-v2/dist/index.js"

環境変数（GLPI_BASE_URL、GLPI_CLIENT_IDなど）は、Hermesが実行される環境で利用可能である必要があります。または、プロジェクトディレクトリの.envで設定します（サーバーはdotenvを介して読み込みます。該当する場合 — src/config.tsを確認してください）。

OpenClaw

~/.openclaw/openclaw.jsonファイル：

{
  "mcp": {
    "servers": {
      "glpi-v2": {
        "command": "node",
        "args": [
          "caminho/absoluto/para/glpi-mcp-v2/dist/index.js"
        ],
        "transport": "stdio",
        "env": {
          "GLPI_BASE_URL": "http://localhost:8080",
          "GLPI_CLIENT_ID": "seu_client_id_oauth2",
          "GLPI_CLIENT_SECRET": "seu_client_secret_oauth2",
          "GLPI_USERNAME": "usuario_glpi",
          "GLPI_PASSWORD": "senha_glpi"
        }
      }
    }
  }
}

注： 上記のHermes AgentとOpenClawの例は、執筆時点での各プロジェクトの公開ドキュメントに従っていますが、このサーバーに対して直接テストされていません。本番環境で依存する前に、ローカルで接続を検証してください（公開されたツールを一覧表示）。

代替：HTTPトランスポート

クライアントがstdioをサポートしない場合、サーバーはStreamableHTTPServerTransportも公開します（src/httpServer.tsを参照）。プロセスの環境変数でMCP_TRANSPORT=httpを設定し、オプションでMCP_HTTP_PORT（デフォルト3000）を設定します。エンドポイントはhttp://localhost:<ポート>/mcp（POST）にあります — ローカルコマンドの代わりにクライアントをこのURLにポイントします。

📄 OpenAPI仕様（開発リファレンス）

swagger-v2.3.jsonファイル（GLPIによって動的に生成されるAPI v2.3の完全なOpenAPI仕様）はバージョン管理されていません（git-ignored — 4.6MB、生成済み）。実行中のGLPIインスタンスから再生成するには：

curl -s "http://SEU_GLPI/api.php/doc.json" -o swagger-v2.3.json

🌐 HTTPモード（Express）

サーバーはオプションで、推奨されるステートレスエンドポイント（POST /mcp）を使用したHTTP通信をサポートします。このモードを有効にするには、環境変数を設定します：

• MCP_TRANSPORT=http（デフォルトはstdio）

• MCP_HTTP_PORT=3000（オプション、Expressサーバーのポートを定義）

curlを使用してツールを一覧表示するリクエストの例：

curl -X POST http://localhost:3000/mcp \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"jsonrpc": "2.0", "id": 1, "method": "tools/list"}'

ライセンス

MIT