ブルーミーMCP

Bloom Growth の GraphQL API と対話するための Model Context Protocol (MCP) サーバー。

概要

Bloomy MCP は、Bloom Growth の GraphQL API に接続し、それをモデルコンテキストプロトコルを通じて公開するサーバーであり、AI アシスタントが Bloom Growth プラットフォームに対して操作を実行できるようにします。

Related MCP server: Flow MCP Server

特徴

• MCP 経由で Bloom Growth GraphQL API をクエリする

• クエリとミューテーションの詳細を取得する

• MCPツール経由でGraphQLクエリとミューテーションを実行する

• 認証されたユーザー情報を取得する

• 自動スキーマイントロスペクション

インストール

前提条件

• Python 3.12以上

• Bloom Growth APIへのアクセス

• パッケージ管理にはuv (推奨) または pip を使用します

パッケージ管理

このプロジェクトでは、pip/pip-toolsの代替として使用できる高速なPythonパッケージインストーラー兼リゾルバーであるuvの使用を推奨しています。従来のパッケージマネージャーよりも大幅に高速です。

uvのインストール

curl -sSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

その他のインストール方法については、 uv ドキュメントを参照してください。

設定

1. このリポジトリをクローンする

2. Python 仮想環境をセットアップします。

   python -m venv .venv
   source .venv/bin/activate  # On Windows: .venv\Scripts\activate

3. 開発モードでパッケージをインストールします。

   pip の使用:

   pip install -e .

   uv を使用する (推奨):

   uv pip install -e .

   開発依存関係の場合:

   uv pip install -e ".[dev]"

環境変数

次の変数を含む.envファイルを作成します。

BLOOM_API_URL=<Your Bloom API URL>
BLOOM_API_TOKEN=<Your Bloom API Token>

使用法

カーソル統合

この MCP サーバーを Cursor (AI 搭載 IDE) で使用するには:

1. カーソル > カーソル設定 > MCP に移動します

2. 「新しいMCPサーバーを追加」をクリックします

3. 次の詳細を使用してサーバーを構成します。

   • 名前: 「Bloom Growth」（または「BG」など、お好きな名前）

   • タイプ: コマンド

   • コマンド: uv run --project /path/to/your/repo/ --env-file /path/to/your/repo/.env bloomy-server

   重要: /path/to/your/repo/ bloomy-mcp リポジトリへの実際のパス (例: /Users/username/workspace/bloomy-mcp/ ) に置き換えます。

サーバーの実行

Bloomy MCP サーバーを起動します。

bloomy-server

開発モード検査

開発とデバッグの目的で、MCP インスペクタ ツールを使用できます。

npx @modelcontextprotocol/inspector bloomy-server

これにより、開発中に MCP サーバーの動作と応答を検査できます。

推奨ツール

最適な開発ワークフローのために:

• direnv : 環境変数を管理し、プロジェクトディレクトリに入るときに自動的に読み込むために使用します。

• uv : 高速で信頼性の高いパッケージ管理に使用します

direnv の設定:

1. direnv をインストールします (例: macOS ではbrew install direnv )

2. プロジェクト ルートに.envrcファイルを作成します。

   export BLOOM_API_URL=your_api_url
   export BLOOM_API_TOKEN=your_api_token

3. direnv allowを実行して環境変数を承認します

このツールの組み合わせ (direnv + uv) は、シークレット管理とパッケージ管理の両方に効率的な環境を提供します。

利用可能なMCPツール

AI アシスタントでは次の MCP ツールが利用できます。

• get_query_details - 特定のGraphQLクエリに関する詳細情報を取得する

• get_mutation_details - 特定のGraphQLミューテーションに関する詳細情報を取得する

• execute_query - GraphQLクエリまたは変数を使用したミューテーションを実行する

• get_authenticated_user_id - 現在認証されているユーザーのIDを取得します

利用可能なMCPリソース

• bloom://queries - 利用可能なすべてのクエリのリストを取得します

• bloom://mutations - 利用可能なすべてのミューテーションのリストを取得します

発達

プロジェクト構造

src/
  └── bloomy_mcp/
      ├── __init__.py        # Package initialization
      ├── client.py          # GraphQL client implementation
      ├── formatters.py      # Data formatting utilities
      ├── introspection.py   # GraphQL schema introspection
      ├── operations.py      # GraphQL operation utilities
      └── server.py          # MCP server implementation

依存関係

• mcp[cli] - モデルコンテキストプロトコルサーバー

• gql - GraphQL クライアントライブラリ

• httpx - HTTPクライアント

• pyyaml - YAML処理