あらゆるビジネスプロセスを記述しましょう。Claude、Cursor、Windsurf、ターミナル、またはMCP互換クライアント内で、編集、エクスポート、共有が可能な視覚的なAI自動化ワークフローを取得できます。
このMCPサーバーは、あなたのAIアシスタントやコーディングエージェントをObscura AIのワークフロービルダーに接続します。ビジネスの自動化をマップ化するように指示すると、インタラクティブな視覚的ワークフローを生成し、それを開いて編集・共有するためのリンクを提供します。
APIキーは不要。登録も不要。費用もかかりません。
あなた: 「ホテルのゲストチェックインの自動化をマップ化して」
Claude / Cursor / あなたのエージェント: ワークフローを作成しました。予約確認から滞在後のレビューまでをカバーする6つのステップです。
ワークフローを開く: https://obscuraai.xyz/builder?d=eJxVjk...
リンクを開くと、ノードのドラッグ、ラベルの編集、フローのエクスポートや共有ができる視覚的なキャンバスが表示されます。
Related MCP server: task-orchestrator
クライアント | タイプ |
Claude Desktop | デスクトップアプリ |
Claude Code | CLI / ターミナル |
Cursor | IDE |
Windsurf | IDE |
Cline | VS Code拡張機能 |
Continue.dev | VS Code / JetBrains |
Zed | エディタ |
Any MCP stdio client | CLI / カスタムエージェント |
HTTP direct | LangChain, CrewAI, カスタムLLM |
業界 | ワークフローの例 |
ホスピタリティ | ゲスト対応、テーブル予約、サプライヤー調整、イベント企画 |
不動産 | 物件パイプライン、テナント管理、ドキュメント処理 |
エージェンシー | クライアントオンボーディング、コンテンツパイプライン、リード選別 |
法律 | ドキュメントインテリジェンス、案件受付、コンプライアンス |
金融 | KYCチェック、報告パイプライン、請求書自動化 |
業界に応じたラベルのカスタマイズが可能な14の事前構築済みワークフローテンプレートを用意しています。
設定ファイルに追加してください:
macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"obscura": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@obscuraai/mcp-server"]
}
}
}Claude Desktopを再起動します。接続されたツールの中に「obscura」が表示されます。
claude mcp add obscura -- npx -y @obscuraai/mcp-serverMCP設定（通常は mcp.json または同等のファイル）に追加してください:
{
"mcpServers": {
"obscura": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@obscuraai/mcp-server"]
}
}
}npx -y @obscuraai/mcp-serverこのサーバーはstdin/stdout経由でJSON-RPCを使用します。あらゆるエージェントから直接メッセージをパイプしてください。
POST https://obscuraai.xyz/api/mcp
Content-Type: application/json認証は不要です。HTTP対応のエージェントやLLMフレームワークから呼び出してください。
generate_obscura_workflow視覚的なワークフローを生成し、インタラクティブなキャンバスへの共有可能なリンクを返します。
パラメータ | タイプ | 必須 | 説明 |
| string | はい | 自動化するビジネスプロセス |
| string | いいえ |
|
エージェントに以下のように聞いてみてください:
「エージェンシーのリード選別のための自動化をマップ化して」
「ドバイのホテルのためのゲストコミュニケーションワークフローを設計して」
「法律事務所のためのドキュメント処理パイプラインを構築して」
「不動産管理のためのテナントメンテナンスリクエストフローを作成して」
Obscura AIは、現代のビジネス向けにカスタムAIワークフロー、エージェント、自動化を構築しています。数ヶ月ではなく、数日でシステムを導入します。
創業者: Prince Adza
ウェブサイト: obscuraai.xyz
メール: prince@obscuraai.xyz
WhatsApp: +447466314822
対象市場: ドバイ、モンテカルロ、南アフリカ、シンガポール、ロンドン、および北米・ヨーロッパ全域へ拡大中。
MIT
Generate a visual AI automation workflow for a business process. Returns a shareable link to an interactive canvas on obscuraai.xyz where the workflow can be viewed, edited, and exported. Use when a user wants to map out an automation, workflow, or AI system for their business.
| Name | Required | Description | Default |
|---|---|---|---|
| description | Yes | Describe the business process to automate. Include the industry and specific pain point if possible. | |
| industry | No | Primary industry (optional) |
Does the description disclose side effects, auth requirements, rate limits, or destructive behavior?
No annotations are provided, so the description carries the full burden of behavioral disclosure. It mentions the output ('shareable link') and that the workflow can be 'viewed, edited, and exported,' but lacks details on permissions, rate limits, error handling, or whether the generation is idempotent. For a tool with no annotations, this leaves significant gaps in understanding its behavior.
Agents need to know what a tool does to the world before calling it. Descriptions should go beyond structured annotations to explain consequences.
Is the description appropriately sized, front-loaded, and free of redundancy?
The description is concise and front-loaded, stating the purpose and output in the first sentence. The second sentence adds usage context without redundancy. Both sentences earn their place, but minor improvements in clarity could push it to a perfect score.
Shorter descriptions cost fewer tokens and are easier for agents to parse. Every sentence should earn its place.
Given the tool's complexity, does the description cover enough for an agent to succeed on first attempt?
Given no annotations and no output schema, the description partially compensates by explaining the output format and usage. However, it lacks details on behavioral traits like error conditions or performance, and does not fully address the complexity of a workflow generation tool. It is minimally adequate but has clear gaps.
Complex tools with many parameters or behaviors need more documentation. Simple tools need less. This dimension scales expectations accordingly.
Does the description clarify parameter syntax, constraints, interactions, or defaults beyond what the schema provides?
The description does not explicitly discuss parameters, but the input schema has 100% description coverage, clearly documenting both parameters. The description implies parameter use through 'Describe the business process to automate' but adds no additional meaning beyond the schema. With high schema coverage, the baseline score of 3 is appropriate.
Input schemas describe structure but not intent. Descriptions should explain non-obvious parameter relationships and valid value ranges.
Does the description clearly state what the tool does and how it differs from similar tools?
The description clearly states the tool's purpose: 'Generate a visual AI automation workflow for a business process.' It specifies the verb ('Generate') and resource ('visual AI automation workflow'), and mentions the output ('Returns a shareable link to an interactive canvas on obscuraai.xyz'). However, since there are no sibling tools, it cannot distinguish from alternatives, preventing a perfect score.
Agents choose between tools based on descriptions. A clear purpose with a specific verb and resource helps agents select the right tool.
Does the description explain when to use this tool, when not to, or what alternatives exist?
The description provides some usage guidance: 'Use when a user wants to map out an automation, workflow, or AI system for their business.' This implies the context but does not explicitly state when not to use it or compare to alternatives. Since there are no sibling tools, the lack of alternatives is understandable, but the guidance remains basic.
Agents often have multiple tools that could apply. Explicit usage guidance like "use X instead of Y when Z" prevents misuse.
Recent tool additions, removals, and schema changes observed during successful MCP inspections.
v1.0.4generate_obscura_workflowScored across 1 tool
With only one tool, there is no possibility of ambiguity or overlap between tools, as there are no other tools to compare it to. The tool's purpose is clearly defined and distinct by default.
Since there is only one tool, naming consistency is inherently perfect. The tool name 'generate_obscura_workflow' follows a clear verb_noun pattern, but there are no other tools to assess consistency across a set.
A single tool is too few for the server's apparent purpose of generating and managing visual AI automation workflows, as it lacks operations for viewing, editing, or exporting workflows beyond the initial generation. This minimal scope will likely cause agent failures due to incomplete functionality.
The tool surface is severely incomplete for the domain of workflow automation; it only provides generation without any CRUD operations (e.g., no tools to list, update, delete, or retrieve existing workflows), leaving significant gaps that will hinder agent effectiveness.
MCP server unifying ERPs, CRMs, APIs and knowledge base for Claude, ChatGPT and Gemini.
MCP server for secureFlows: token-free URL builders and integration-linting tools for AI agents.
Create and manage Mermaid.js flowcharts and diagrams with AI agents via MCP.
An agent-first office suite Claude & ChatGPT read and write over one MCP URL.
