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Glama

レンダリングMCPサーバー

AI アシスタントを通じてRender.comに直接デプロイします。

この MCP (Model Context Protocol) サーバーにより、Claude などの AI アシスタントが Render API と対話できるようになり、Render.com でのサービスの展開と管理が可能になります。

特徴

  • Renderアカウント内のすべてのサービスを一覧表示する

  • 特定のサービスの詳細を取得する

  • サービスの展開

  • 新しいサービスを作成する

  • サービスを削除する

  • 展開履歴を取得する

  • 環境変数を管理する

  • カスタムドメインを管理する

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インストール

npm install -g @niyogi/render-mcp

構成

  1. レンダリングダッシュボードからレンダリングAPIキーを取得します

  2. キーを使用して MCP サーバーを構成します。

node bin/render-mcp.js configure --api-key=YOUR_API_KEY

あるいは、 --api-keyフラグを指定せずにnode bin/render-mcp.js configureを実行して、API キーの入力を求めることもできます。

使用法

サーバーの起動

node bin/render-mcp.js start

構成の確認

node bin/render-mcp.js config

診断の実行

node bin/render-mcp.js doctor

注: パッケージをグローバルにインストールした場合は、短いコマンドも使用できます。

render-mcp start
render-mcp config
render-mcp doctor

さまざまなAIアシスタントと併用する

Clineと併用

  1. Cline MCP 設定ファイルに以下を追加します。

    {
      "mcpServers": {
        "render": {
          "command": "node",
          "args": ["/path/to/render-mcp/bin/render-mcp.js", "start"],
          "env": {
            "RENDER_API_KEY": "your-render-api-key"
          },
          "disabled": false,
          "autoApprove": []
        }
      }
    }
  2. 変更を有効にするには、Cline を再起動してください。

  3. Claude を通じて Render と対話できるようになりました。

    Claude, please deploy my web service to Render

Windsurf/Cursorと併用

  1. render-mcp パッケージをインストールします。

    npm install -g @niyogi/render-mcp
  2. API キーを設定します。

    node bin/render-mcp.js configure --api-key=YOUR_API_KEY
  3. 別のターミナルで MCP サーバーを起動します。

    node bin/render-mcp.js start
  4. Windsurf/Cursor 設定で、Render MCP サーバーを追加します。

    • サーバー名: render

    • サーバータイプ: stdio

    • コマンド: ノード

    • 引数: ["/path/to/render-mcp/bin/render-mcp.js", "start"]

  5. AIアシスタントでレンダリングコマンドが使用できるようになりました

Claude API統合の使用

Claude の API を直接使用するカスタム アプリケーションの場合:

  1. render-mcp サーバーが実行中であることを確認します。

    node bin/render-mcp.js start
  2. アプリケーションで、API 経由で Claude にメッセージを送信するときに、リクエストに MCP サーバー接続を含めます。

    {
      "mcpConnections": [
        {
          "name": "render",
          "transport": {
            "type": "stdio",
            "command": "node",
            "args": ["/path/to/render-mcp/bin/render-mcp.js", "start"]
          }
        }
      ]
    }
  3. クロードはRender MCPサーバーと対話できるようになります

プロンプトの例

MCP サーバーが接続されたら、Claude で使用できるプロンプトの例を次に示します。

  • 「Render 上のすべてのサービスを一覧表示する」

  • 「ID srv-123456 の Web サービスをデプロイする」

  • 「GitHub リポジトリから Render に新しい静的サイトを作成する」

  • 「サービスのデプロイメント履歴を表示してください」

  • 「サービスに環境変数を追加する」

  • 「サービスにカスタムドメインを追加する」

発達

ソースから構築

git clone https://github.com/niyogi/render-mcp.git
cd render-mcp
npm install
npm run build

テストの実行

npm test

ライセンス

マサチューセッツ工科大学

Maintenance

ActivityStale
ResponsivenessSyncing

Resources

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    Unified deployment dashboard MCP server for AI agents. 9 tools to manage services across Vercel, Render, Railway, and Fly.io — deploy status, logs, service listing, environment variables, rollback, and health checks from one endpoint. Free tier: 50 requests/IP/day.
    3
    MIT

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curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/niyogi/render-mcp'

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