エンドツーエンドの Model Context Protocol デモで、Claude を ServiceNow インシデント管理に接続します。MCP の基本（サーバー、クライアント、ツール、リソース、stdio トランスポート、エージェントループ）を実際の ITSM ワークフローに適用する方法を示すために構築されました。
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│ Web Client (Streamlit) │ MCP │ MCP Server (FastMCP) │ REST │ ServiceNow │
│ - MCP host + client │◄──────►│ - create_incident │◄──────►│ Table API │
│ - Claude agent loop │ stdio │ - get_incident │ │ (or mock mode)│
│ - Incident cards in UI │JSON-RPC│ - list_recent_incidents │ │ │
│ │ │ - update_incident_state │ │ │
│ │ │ - resolve_incident │ │ │
│ │ │ - search_knowledge_articles │ │ │
│ │ │ - resource: priority │ │ │
│ │ │ matrix reference │ │ │
└─────────────────────────────┘ └───────────────────────────────┘ └────────────────┘「ラップトップが起動しない、チケットを開いて」のフロー:
Web クライアントが、起動時に MCP サーバーから検出したツールスキーマとともに、あなたのメッセージを Claude に送信します（tools/list）。
Claude が、推測された緊急度/影響度/カテゴリで create_incident を呼び出すことを決定します。
クライアントが MCP 経由で呼び出しを転送し（tools/call）、サーバーが ServiceNow Table API（またはインメモリモック）にアクセスします。
結果が返され、Claude がインシデント番号を確認し、UI がインシデントカードをレンダリングします。
Related MCP server: ServiceNow MCP Server (SSE)
# 1. Create a virtual environment
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate # Windows: .venv\Scripts\activate
# 2. Install dependencies
pip install -r requirements.txt
# 3. Configure
cp .env.example .env # then edit: add your ANTHROPIC_API_KEY
# leave SERVICENOW_MODE=mock for a no-setup demo
# 4. Run the web client (it launches the MCP server automatically)
streamlit run client/app.pyhttp://localhost:8501 を開いて、以下を試してください:
「ラップトップが起動しません。1時間後にクライアントデモがあります。チケットを開いてください。」
「最近のインシデントを5件表示して。」
「INC0010001 を In Progress に移動して、技術者が向かっているという作業メモを追加して。」
「電源が入らないラップトップに関する KB 記事はありますか？」
「それで解決しました。INC0010001 を解決済み（恒久的な解決）にして、充電器を交換しました。」
https://developer.servicenow.com で無料の Personal Developer Instance (PDI) をリクエストします（約2分かかります）。
.env で SERVICENOW_MODE=live を設定し、SERVICENOW_INSTANCE、SERVICENOW_USER、SERVICENOW_PASSWORD を入力します。
アプリを再起動します。作成されたインシデントは PDI の Incident > All に表示されます。デモ中に実際の ServiceNow UI でチケットを表示するのに最適です。
PDI は非アクティブになると休止状態になります。面接の約15分前に起動し、フォールバックとして
mockモードを維持してください。
search_knowledge_articlesは PDI のkb_knowledgeテーブルを直接クエリします。ライブモードでデモする前に、デモシナリオに一致するタイトルの公開済み KB 記事を2〜3件シードしてください（例：「ラップトップの電源が入らない」）。そうしないと、ライブ検索は空の結果を返します。モックモードにはすでに3件のシード記事が含まれているため、そのまま動作します。
MCP Inspector は、サーバーが単独で動作することを証明する最速の方法です:
npx @modelcontextprotocol/inspector python server/servicenow_server.pyサーバーを Claude Desktop に追加することもできます（claude_desktop_config.json）:
{
"mcpServers": {
"servicenow": {
"command": "python",
"args": ["/absolute/path/to/server/servicenow_server.py"]
}
}
}servicenow-mcp-demo/
├── server/servicenow_server.py # FastMCP server: 6 tools + 1 resource, mock/live backends
├── client/app.py # Streamlit web app: MCP client + Claude agent loop
├── requirements.txt
├── .env.example
├── PROJECT_PLAN.md # Phase-by-phase build plan and status
└── DEMO_SCRIPT.md # 5-minute recorded-demo scriptサーバー — FastMCP で構築：型付きパラメータと docstring 駆動のスキーマを持つツール
リソース（servicenow://reference/priority-matrix）— ツールとは異なる読み取り専用コンテキスト
stdio トランスポート — クライアントがサーバーのサブプロセスを起動し、JSON-RPC で通信
機能の検出 — クライアントはツールをハードコードせず、tools/list を呼び出す
エージェントループ — 最終的なテキスト回答が得られるまで Claude との複数ラウンドのツール使用
関心の分離 — 同じサーバーが、この Web クライアント、Claude Desktop、MCP Inspector のいずれでも変更なしで動作
This server cannot be deployed
Build and manage AI-native customer support agents from Claude or any MCP client.
A Model Context Protocol (MCP) application for automated GitHub PR analysis and issue management.…
Enable secure connectivity between Sentry issues and debugging data, and LLM clients, using a Model Context Protocol (MCP) server.
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