Pankow MCP
Pankow MCP
Pankow MCP は、Claude やその他 の MCP クライアントを Pankow の AI テストプラットフォームに接続する streamable-HTTP MCP サーバーです。組織、プロジェクト、テストケース、CI 実行を管理し、エージェントから直接ターゲそして を設以して LLM 評価を実行できます。
🔗 エントポイント:
https://pankow-production.up.railway.app/mcp(pankow\.aiドメインが有効になるとhttps://pankow.ai/mcpに切り替わります)🚀 トラスポート: Streamable HTTP、JSON-RPC 2.0(MCP revision 2026-07-28)
🧰 14 のツール定義(プールフォームの 10 の MCP ツールに、可観測用の
get_config/list_runs/get_runを加えたもの)The platform is an evolving product; the translated text is:
Wait, I need to fix the first bullet: "実際` "pankow+ai domain" etc. Let me re-correct.
Actually in the previous draft I made a typo: https://pankow-production.up.railway.app/ should be /mcp. Let's write exactly.
Let's re-correct the bullet list:
🔗 Endpoint:
https://pankow-production.up.railway.app/mcp(switches tohttps://pankow.ai/mcpwhen thepankow\.aidomain lands)
I had "pankow.ai" inside backticks? In original not backticks: pankow\.ai is not back-centered. Actually source: "(switches to https://pankow.ai/mcp when the pankow.ai domain lands)". "pankow.ai" is literal with a backslash, not code. In text, we can use "pankow.ai" with backslash. We'll place it in Japanese sentence as pankow\.ai? The backslash in markdown is escape for dot, but if we put it in code? Might preserve. We should not put in backticks because not originally. Write "pankow.ai のドメインが..." in normal text. But in markdown, a backslash before dot displays a dot without backslash. That's okay. Actually, the source uses \. to have the dot appear verbatim? The output renders "pankow.ai" without the slash. So in our translation, we can write "pankow.ai" in the source so it renders the same. Good.
Let's rewrite the bullet:
🔗 エンドポイント:
https://pankow-production.up.railway.app/mcp(pankow\.aiドインが ... ). Hmm if we put backticks around "pankow.ai", the backslash inside code will not be interpreted as markdown escape and will display a backslash. That differs from original (which displays no backslash). But instruction says "all URLs" etc. "Placeholder to clients" e.g.pankow\.~" is not a URL? It is a domain example. Better to preserve the exact source: "pankow\<dot>" without backticks. So in the sentence:(pankow.ai ドメインが available になります...). The backslash will escape the dot, rendering "pankow.ai". That matches original. So writepankow.ai` in raw source. Good.
But in the markdown raw text, if we want the backslash to be literal? no matter. We just copy the source token "pankow.ai". We'll write "pankow.ai" without backticks. So the raw source has a backslash. That's exactly what we need.
Now, the Text "pankow.ai" appears in the source inside parentheses after link. We'll do the same.
Let's craft all in raw Markdown.
Another detail: The "Namespace note" has "Owner". If we translate to "オーナー" it's okay. But maybe keep "Owner" in English because GitHub role. However, the instruction says "Keep ... product names" not role. "Owner" is role, could translate. But to avoid ambiguity, could leave as "Owner". I think in GitHub context, "Owner" is often untranslated. In Japanese, role names like "Member", "Admin" are sometimes kept. But "admin" is code in the original, "Owner" is English. I'll keep "Owner" in English. But there is the instruction "Translate prose only". The word "Owner" is a role, but it's uppercase, not product. Hmm.
Actually the original says "an Owner of the organization" — this is user-facing terminology from GitHub. Many Japanese docs use "Owner" as English or "オーナー" as katakana. Let's use "オーナー" since it's prose. But we need to keep "an" articles? No.
Also "Administration" (Admin) role "admin" is code (in backticks), keep.
Let's decide: "組織のOwner(オーナー)". But that's added. No, avoid redundancy. Use "オーナー".
Now, "When the publisher is an Owner of the organization" -> "発行者が組織のオーナーである場合". Fine.
Now, let's craft final text with punctuation.
Potential issue: In the blockquote, "registry auth grants org namespaces (package prefix) when..." This technical sentence maybe needs precise translation: "GitHub ベースのレジストリ認証では、公開者が組織の Owner である場合に限り、組織の名前空間(io.github.<org>/*)が付与されます。" That is good.
Let's now write the final answer.
We should include all table rows. I'll paste the table with the same separator.
Let's ensure no placeholders are translated: "GXP1" and "GXP2" remain exact.
Let's produce final.# Pankow MCP
Pankow MCP は、Claude や他の MCP クライアントを Pankow の AI テストプラットフォームに接続する streamable-HTTP MCP サーバーです。組織、プロジェクト、テストケース、CI 実行を管理し、エージェントから直接ターゲットを設定して LLM 評価を実行できます。
🔗 エンドポイント:
https://pankow-production.up.railway.app/mcp(pankow.ai ドメインが有効になるとhttps://pankow.ai/mcpに切り替わります)🚀 トランスポート: Streamable HTTP、JSON-RPC 2.0(MCP revision 2026-07-28)
🧰 14 のツール定義(プラットフォームの 10 の MCP ツールに加えて、可観測性のための
get_config/list_runs/get_runを含む)🔐 認証:
Authorization: Bearer pankow_mcp_<key>— Pankow アカウント設定から発行されるユーザーレベルの MCP アクセスキー
名前空間の注記: レジストリ名は
io.github.markera-ou/pankow-mcpです。GitHub ベースのレジストリ認証では、パブリッシャーが組織の オーナー である場合、組織の名前空間(io.github.<org>/*)が付与されます。検証済み: 公開アカウントはMarkera-OUのadminロールを保持しています。
クイックスタート
Claude Code
claude mcp add pankow --transport http https://pankow-production.up.railway.app/mcp --header "Authorization: Bearer pankow_mcp_YOUR_KEY"Claude Desktop
{
"mcpServers": {
"pankow": {
"type": "http",
"url": "https://pankow-production.up.railway.app/mcp",
"headers": {
"Authorization": "Bearer pankow_mcp_YOUR_KEY"
}
}
}
}認証
Pankow にサインアップします。
アカウント設定 → MCP アクセスキー に移動し、キーを生成します(一度だけ表示されます)。
それを
Authorization: Bearer pankow_mcp_<key>として送信します。このキーは、あなたのすべての組織であなたとして認証されます。
Related MCP server: aacworkflow-mcp
ツール
ツール | カテゴリ | 説明 |
| 読み取り | あなたの組織を一覧表示します |
| 読み取り | 組織内のプロジェクトを一覧表示します |
| 読み取り | プロジェクト内の保存済みテストケースを一覧表示します |
| 読み取り | スコア付きでテストの過去の実行を表示します |
| 書き込み | テストケースを作成します |
| 書き込み | プロジェクトを作成します(プラン上限対応) |
| 書き込み | ターゲットAIを設定します(セッションログインを含む認証、静的ヘッダー、チャットエンドポイント、プレフライト、シードなど) — フィールド参照は Super Config Schema から生成されます |
| 書き込み | テストケースを編集します |
| 書き込み | テストケースを削除します |
| 読み取り | プロジェクトの保存済み設定を読み戻します(マスクされた形式) |
| 読み取り | テストごとの結果と失敗診断を含む、プロジェクトの実行一覧を表示します |
| 読み取り | 1 つの実行の詳細(ステータス、設定、結果)を表示します |
| 書き込み | サーバーサイドのテスト実行をキューに追加します |
| 読み取り | テストをローカルで実行するための CLI 手順を取得します(サーバーサイドの操作は発生しません) |
プロンプト例
「Pankow の組織とプロジェクトを一覧表示し、各テストの最近のテスト履歴を表示してください。」
「AI が正確な返金ポリシー回答を行うことを検証する Pankow テストケースを作成し、それを実行して合格/不合格の結果をまとめてください。」
「Pankow を http://localhost:3456/chat のローカル AI に接続して(セッション認証、チャット応答パス choices.0.message.content)、その後テストスイート全体を実行してください。」
セキュリティ
キーはユーザーレベルで、Pankow ダッシュボードから即座に無効化できます。
サーバーはすべてのリクエストでキーを検証し、無効化されたキーには 401 を返します。
状態を変更するツールは、組織のプラン制限を適用します。
リンク
レジストリ: https://registry.modelcontextprotocol.io(検索: pankow)
サポート: support@pankow.ai
ライセンス
MIT — LICENSE を参照してください。このリポジトリはストアフロントのみです。マニフェスト、ドキュメント、メタデータのみで、アプリケーションコードは含まれません。
This server cannot be deployed
Maintenance
Related MCP Connectors
Your org's AI agents, tasks, runs, search, and brain files as MCP tools and resources.
One MCP endpoint for Claude, GPT & Gemini: 100+ tools + no-code connectors + agent workers.
Build and manage AI-native customer support agents from Claude or any MCP client.
MCP facade over the Nebelus Construction API. ~48 tools give full agent build parity: create/update/probe agents, edit graphs, attach knowledge and vector stores, wire connectors, set governance policies and locked guardrails, enable grounding-trace, and read deployment wiring. Purpose-built for regulated industries: data residency is enforced per region (EU / GCC-KSA), with PII controls and an audit trail. Agents are created as drafts — no deploy tool is exposed over MCP by design; publishing happens in the Nebelus console.
Related MCP Servers
- AlicenseAqualityDmaintenanceWraps Claude Code as tools for MCP clients, enabling autonomous coding tasks via a 4-tool lifecycle with session management, async polling, and permission controls.464 npm20MIT
- AlicenseCqualityCmaintenanceEnables Claude and Claude Code to manage AACWorkflow tasks, agents, projects, squads, autopilots, and analytics through natural language.69MIT
- FlicenseNot gradedqualityDmaintenanceExposes Claude Code's file editing, command execution, and test running capabilities as composable MCP tools for any MCP-compatible host, enabling code operations via a stateless bridge.-
- FlicenseAqualityBmaintenanceEnables Claude to inspect, configure, run, and modify individual RAG/agent pipeline stages (retrieve, rerank, generate, eval) as structured typed tool calls, and execute the full pipeline end to end.5-