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Glama

cueapi-mcp

AIエージェントシステムのためのオープンソース調整レイヤーであるCueAPIの公式Model Context Protocolサーバーです。

MCP対応のアシスタント(Claude Desktop、Cursor、Zed、その他MCPホスト)に、エージェント作業のスケジュール設定、実行履歴の取得、そして証拠に基づいた成果報告によるループの完結といった機能を、会話の中から直接提供します。

なぜ必要なのか

エージェントのタスクは一度の呼び出しでは完了しません。エージェントは時間、ツール、環境、他のエージェント、そして人間をまたいで調整を行います。すべてのハンドオフは、サイレントな失敗が潜む場所です。CueAPIは、外部ID、結果URL、アーティファクトといった構造化された証拠を用いて各ハンドオフを完結させます。このMCPサーバーは、エージェントにそのインターフェースへの直接アクセス権を与えるため、エージェントは自身のフォローアップ作業をスケジュールし、証拠を添えて成果を報告できるようになります。

Related MCP server: moo-tasks

インストール

npm install -g @cueapi/mcp
# or use via npx (no install):
npx -y @cueapi/mcp

設定 (Claude Desktop)

Claude Desktopの設定ファイル(macOSの場合は ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json)に以下を追加してください:

{
  "mcpServers": {
    "cueapi": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@cueapi/mcp"],
      "env": {
        "CUEAPI_API_KEY": "cue_sk_..."
      }
    }
  }
}

cueapi.aiでAPIキーを生成してください。セルフホストする場合は、CUEAPI_API_KEY と併せて CUEAPI_BASE_URL を設定してください。

設定 (Cursor / Zed / その他ホスト)

stdioサーバーをサポートするあらゆるMCPホストで実行可能です。ホストから cueapi-mcp バイナリを指定し、環境変数として CUEAPI_API_KEY を渡してください。

公開されているツール

ツール

説明

cueapi_create_cue

定期実行(cron)または一度限りの(at)キューを作成

cueapi_list_cues

キューを一覧表示し、ステータスでフィルタリング

cueapi_get_cue

単一のキューの詳細を取得

cueapi_fire_cue

既存のキューを即時実行(オプションでペイロードの上書きが可能)

cueapi_update_cue

キューの変更可能なフィールド(名前、スケジュール、コールバック、ペイロードなど)を更新

cueapi_pause_cue

キューを一時停止して実行を停止

cueapi_resume_cue

一時停止中のキューを再開

cueapi_delete_cue

キューを完全に削除

cueapi_list_executions

過去の実行履歴を一覧表示し、キューやステータスでフィルタリング

cueapi_get_execution

IDを指定して単一の実行履歴を取得(状態と成果を含む)

cueapi_list_claimable_executions

未請求のワーカー実行を一覧表示し、サーバー側でタスク/エージェントごとにフィルタリング

cueapi_claim_execution

特定の実行を処理対象としてアトミックに請求

cueapi_claim_next_execution

次に利用可能な実行を請求(オプションでタスクフィルタリングが可能)

cueapi_execution_heartbeat

実行中のタスクの請求リースを延長

cueapi_report_outcome

証拠(外部ID / URL)を添えて一度限りの成果を報告

会話例

あなた: 毎日午前9時にWebhookへダイジェストを投稿するジョブをスケジュールして。

アシスタント (cueapi_create_cue を使用): キュー cue_abc123 を作成しました。最初の実行は明日の9:00 UTCです。

あなた: 直近5回の実行履歴を見せて。

アシスタント (cueapi_list_executions を使用): ...

開発

npm install
npm test        # vitest smoke tests for the tool surface
npm run build   # compile TypeScript to dist/
npm run dev     # run the server locally with tsx

リンク

変更履歴

  • 0.4.1. cueapi_update_cue ツールを追加:キューの変更可能なフィールド(名前、スケジュール、コールバックURL、タイムゾーン、ペイロード、説明)を更新します。PATCH /v1/cues/{id} をラップしています。スパース更新(指定されたフィールドのみ送信)に対応。他のクライアントラッパーとの整合性を確保しました。

  • 0.4.0. 5つの実行ライフサイクルツールを追加 — cueapi_get_execution, cueapi_list_claimable_executions, cueapi_claim_execution, cueapi_claim_next_execution, cueapi_execution_heartbeat。MCPホストエージェントがセッション内からワーカー転送の実行を消費するための「受信-請求-処理-完了」ループを完結させます。ハイライト:list_claimable_executions は task / agent クエリパラメータを介してサーバー側でフィルタリングします(クライアント側フィルタリングで発生する既知のLIMIT-50枯渇バグを回避);claim_next_execution はオプションの task_name を受け取り、内部でファンアウト(フィルタリングされたリスト → 最古のものを選択 → IDで請求)を行います;execution_heartbeat は X-Worker-Id リクエストヘッダーを介して worker_id を送信し、スキーマで必須とすることで、設定ミスによる競合保護のバイパスを防ぎます。内部:CueAPIClient.request() にオプションの extraHeaders パラメータを追加し、呼び出しごとのカスタムヘッダーをサポートしました。

  • 0.3.0. cueapi_fire_cue ツールを追加:オプションの payload_override(および merge_strategy: 'merge' | 'replace', デフォルトは 'merge')を指定して、既存のキューを即時実行します。POST /v1/cues/{id}/fire をラップしています。エージェントが使い捨てのキューを作成することなくアドホックな単発実行をトリガーでき、保存されたキューを変更することなく、実行ごとの動的データをWebhook配信やワーカー請求レスポンスに流し込めます。

  • 0.1.4. cueapi_pause_cue / cueapi_resume_cue を修正し、PATCH /v1/cues/{id} で {"status": "paused" | "active"} を使用するようにしました(以前は存在しない /pause および /resume エンドポイントを呼び出し、ランタイム404を返していました)。PR #1。これが修正を含むリリースです。0.1.3は修正コードがマージされる前に誤って公開されました。

  • 0.1.3. 誤公開のため0.1.4に置き換え。0.1.2からの機能変更はありません。

  • 0.1.2. 公式MCPレジストリに登録。

  • 0.1.0. 初回リリース:キューの作成/一覧/取得/一時停止/再開/削除、実行履歴の一覧表示、成果報告を行う8つのツール。

ライセンス

MIT © Vector Apps Inc.

Available Tools

8 tools
cueapi_create_cueA

Create a new CueAPI cue — a scheduled job that fires a callback (or enqueues worker work) on a cron or one-time trigger.

Inputs: name (required), cron, at, callback_url, +4 more.

cueapi_delete_cueA

Delete a cue permanently. Irreversible.

Inputs: cue_id (required).

cueapi_get_cueA

Fetch a single cue by ID, including current schedule and most recent execution.

Inputs: cue_id (required).

cueapi_list_cuesC

List cues on the authenticated account, optionally filtered by status.

Inputs: status, limit, offset.

cueapi_list_executionsB

List executions — the historical record of times a cue actually fired. Optionally filter by cue, status, or paginate.

Inputs: cue_id, status, limit, offset.

cueapi_pause_cueA

Pause a cue. Paused cues do not fire until resumed.

Inputs: cue_id (required).

cueapi_report_outcomeA

Report the outcome of an execution. CueAPI's core accountability primitive: attach evidence (external_id, result_url, summary) that proves the work actually happened. Write-once — the outcome record is immutable.

Inputs: execution_id (required), success (required), external_id, result_url, +1 more.

cueapi_resume_cueB

Resume a previously-paused cue.

Inputs: cue_id (required).

Tool Schema Changelog

Recent tool additions, removals, and schema changes observed during successful MCP inspections.

Loading tool schema changelog…

    TDQS

    A3.8/5.0

    Scored across 8 tools

    Disambiguation5/5

    Each tool has a clearly distinct purpose targeting specific operations on cues or executions. There is no overlap: create, delete, get, list, pause, resume, list_executions, and report_outcome are all unique actions with well-defined boundaries.

    Naming Consistency5/5

    All tools follow a consistent 'cueapi_verb_noun' pattern with snake_case throughout. The naming is predictable and uniform, making it easy to understand each tool's function at a glance.

    Tool Count5/5

    With 8 tools, the server is well-scoped for managing cues and executions. Each tool earns its place, covering core CRUD operations, lifecycle management (pause/resume), and accountability features without being overwhelming.

    Completeness5/5

    The toolset provides complete coverage for the CueAPI domain: full CRUD for cues (create, get, list, delete), lifecycle control (pause/resume), execution tracking (list_executions), and accountability (report_outcome). There are no obvious gaps, enabling agents to handle all typical workflows.

    Maintenance

    ActivityNo data
    ResponsivenessOutdated data

    Related MCP Connectors

    Related MCP Servers

    • A
      license
      Not graded
      quality
      B
      maintenance
      Server-enforced workflow discipline for AI agents. An MCP server providing persistent work items, dependency graphs, quality gates, and actor attribution. Schemas define what agents must produce — the server blocks the call if they don't. Works with any MCP-compatible client.
      214
      MIT
    • A
      license
      Not graded
      quality
      B
      maintenance
      MCP server for agentic task orchestration and management, enabling AI agents to create goals, plan tasks with acceptance criteria, track dependencies, request human input, and provide proof of completion.
      16 npm
      3
      MIT
    • A
      license
      Not graded
      quality
      Not graded
      maintenance
      Enables enterprise agent fleets to register workers, dispatch tasks by capability, monitor continuous heartbeat telemetry, trip automated circuit breakers, and recover from checkpointed state through a zero-dependency MCP server.
      MIT