MCPテクメトリック

AIアシスタントとTekmetricを統合するために設計されたモデルコンテキストプロトコル（MCP）サーバー。このプロジェクトにより、AIツールがTekmetricデータと連携できるようになり、AIアシスタントから直接自動化とインテリジェントなワークフローを実現できます。

現在、この統合は読み取り専用アクションをサポートしており、AI が Tekmetric インスタンスから情報を取得できます。

使用例

AI アシスタントを活用して Tekmetric データを操作します。

• 📅 予約の詳細を確認する: 「明日の予約の詳細は何ですか?」

• 🚗 ショップ情報の取得： 「ショップの連絡先情報を検索します。」

• 📊 修理注文ステータスの取得: 「修理注文番号 12345 の現在のステータスは何ですか?」

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🔐 認証設定

Tekmetric APIで認証するには、Tekmetric APIキーが必要です。Tekmetricアカウント設定からAPIキーを取得してください。

API キーをシステム環境変数として設定します。

export TEKMETRIC_API_KEY="your_tekmetric_api_key"

🚀 クイックスタートガイド

オプション 1: ローカルで実行 (Python)

1. このリポジトリをクローンします:

   git clone https://github.com/patclarke/mcp-tekmetric.git
   cd mcp-tekmetric

2. 依存関係をインストールします:

   pip install -e .

3. サーバーを起動します:

   uvicorn mcp_tekmetric.servers.main:asgi_app --host 0.0.0.0 --port 8080

オプション2: Dockerで実行する

1. このリポジトリをクローンします:

   git clone https://github.com/patclarke/mcp-tekmetric.git
   cd mcp-tekmetric

2. Dockerイメージをビルドします。

   docker build -t mcp-tekmetric .

3. コンテナを実行します(Tekmetric API キーを渡します)。

   docker run -e TEKMETRIC_API_KEY=your_tekmetric_api_key -p 8080:8080 mcp-tekmetric

これにより、サーバーがhttp://localhost:8080に公開されます。

🤖 AIアシスタントを接続する

VS Code Copilot または MCP をサポートする他の AI アシスタントの場合:

.mcp.json構成の例:

{
  "servers": {
    "local-tekmetric": {
      "type": "sse",
      "url": "http://localhost:8080/sse"
    }
  }
}

🧪 健康チェック

サーバーが実行中であることを確認するには:

curl http://localhost:8080/healthz

次のように表示されます。

{"status": "ok"}

📄 ライセンス

MITライセンス