OMOS-MCP

MCPサーバーがAIエージェント（Claude、ChatGPT、Cursor など）に OMOS Shared Drive 内のプロジェクト文書を読み取り、質問に回答します。各回答は元のファイルとGoogle Driveリンクを参照します。

対応するDrive構造:

OMOS/
├── Project A/
│   ├── Project Overview/
│   ├── Timeline/
│   ├── Design/
│   │   ├── System Flow/
│   │   ├── DB/
│   │   └── API/
│   └── BRD/
└── Project B/ ...

ツール

エージェントは以下の順序で検索します: プロジェクト名でフィルター → 見つからない場合はプロジェクト概要を確認し、ユーザーに確認 → 次に タイムライン | BRD | 設計（システムフロー / DB / API） についての質問かどうかを確認 → 質問が広範囲にわたる場合は、スコープを絞るために質問を返します（サーバー指示に組み込み済み）。

Related MCP server: brkt-gdrive-mcp

初回セットアップ: サービスアカウント

サーバーはサービスアカウントを使用してDriveにアクセスします（各ユーザーのログインは不要）:

1. console.cloud.google.com にアクセス → 新しいプロジェクトを作成（または既存のものを使用）

2. APIs & Services → Library → Google Drive API を検索 → Enable をクリック

3. IAM & Admin → Service Accounts → Create Service Account → 名前を入力（例: omos-mcp）→ Create をクリック（ロールの割り当てはスキップ可能、権限は付与しない）

4. 作成したサービスアカウントに移動 → Keys タブ → Add Key → Create new key → JSON → キーファイルがダウンロードされる

5. サービスアカウントのメールアドレス（omos-mcp@<project>.iam.gserviceaccount.com）をコピーし、共有Drive / OMOSフォルダに閲覧者として共有

6. ルートOMOSのフォルダIDを取得: ブラウザでフォルダを開き、URL https://drive.google.com/drive/folders/<これがIDです> を確認

環境変数

ローカル実行

事前に uv をインストールしてください（curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh）

1) .env を設定（サーバーがリポジトリルートから自動的に読み込みます）:

cp .env.example .env

.env を編集し、OMOS_ROOT_FOLDER_ID とキーファイルのパスを設定します（例: キーファイルを ./service-account.json に配置 — これはすでにgitignoreされています）

2) Claude Code（stdio）と接続:

claude mcp add omos -- uv run --directory "/path/to/OMOS-MCP" omos-mcp

Claude Desktop / Cursor / Windsurf — MCP設定に追加:

{
  "mcpServers": {
    "omos": {
      "command": "uv",
      "args": ["run", "--directory", "/path/to/OMOS-MCP", "omos-mcp"]
    }
  }
}

3) テスト: エージェントに "OMOSにはどんなプロジェクトがありますか？" と質問 — プロジェクト名とリンクのリストが返るはずです

（オプション）ローカルでHTTPサーバーとして実行: .env で OMOS_AUTH_TOKEN を有効にし、次のコマンドを実行:

uv run omos-mcp-http

エンドポイントは http://localhost:8000/mcp にあり、次の方法で接続:

claude mcp add --transport http omos http://localhost:8000/mcp -H "Authorization: Bearer <OMOS_AUTH_TOKEN>"

MCPリンクとしてデプロイ（Render）

1. このリポジトリをGitHubにプッシュ（Dockerfile + render.yaml は既に含まれています）

2. Render → New → Blueprint → このリポジトリを選択

3. ダッシュボードで環境変数を設定:

   • OMOS_ROOT_FOLDER_ID = ルートOMOSのフォルダID

   • GOOGLE_SERVICE_ACCOUNT_JSON = キーJSONファイルの内容全体（直接貼り付け）

   • OMOS_AUTH_TOKEN Renderが自動生成 → コピーしてチームに配布

4. デプロイ完了 → エンドポイントは https://<app>.onrender.com/mcp

ユーザーは接続:

claude mcp add --transport http omos https://<app>.onrender.com/mcp \
  -H "Authorization: Bearer <OMOS_AUTH_TOKEN>"

Cursor / VS Code: MCP設定にURL + ヘッダー Authorization: Bearer <token> を入力

Claude.ai / ChatGPT（Web）で使用する — OAuth

Webクライアントにはヘッダーを設定する場所がないため、WorkOS AuthKit などのプロバイダーを通じてOAuthを使用する必要があります（無料枠は100万ユーザーまで）:

1. workos.com にサインアップ → AuthKitを有効化 → ログイン方法を設定し、チームメンバーのみに制限

2. ダッシュボード → Connect → Configuration → Client ID Metadata Document と Dynamic Client Registration を有効化

3. Resource Indicator を追加 = https://<app>.onrender.com（/mcp は不要）

4. Renderに3つの環境変数を追加: OAUTH_ISSUER = AuthKitドメイン、OAUTH_AUDIENCE = https://<app>.onrender.com、PUBLIC_URL = https://<app>.onrender.com

5. ユーザー: Claude.ai → Settings → Connectors → Add custom connector → https://<app>.onrender.com/mcp を入力 → WorkOSでログイン

OAuthモードとbearerトークンは共存可能 — WebはOAuth、CLIはトークンを引き続き使用できます

コンバーターのテスト

uv run python test_convert.py