Coupler Io MCP Server

🚀 Coupler.io公式MCPサーバー

Coupler.io MCPサーバーは、Model Context Protocol (MCP) サーバーであり、Coupler.io APIとのシームレスな統合を提供します。このサーバーを使用することで、Coupler.ioのデータフローに接続することにより、Claude内でマルチチャネルマーケティング、金融、販売、電子商取引などのさまざまなビジネスデータを分析できます。数百のソースからマーケティング、販売、財務の指標をクエリし、Google Ads、Facebook、HubSpot、Salesforceなどのプラットフォームからの生データを取得して変換し、正確で最新のビジネス情報を元に、より賢く迅速な意思決定を行うための実行可能な情報を得ることができます。

🚀 クイックスタート

前提条件

1. サーバーをコンテナで実行するために、Docker をインストールします。
2. Dockerが実行中であることを確認します。
3. Coupler.ioの個人用アクセストークン を取得します。

または

以下のコマンドを使用して .dxt ファイルを作成し、ローカルのMCPをインストールするために使用します。

サーバーの実行

Claude Desktop

{
  "mcpServers": {
    "coupler": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "--pull=always",
        "-e",
        "COUPLER_ACCESS_TOKEN",
        "--rm",
        "-i",
        "ghcr.io/railsware/coupler-io-mcp-server"
      ],
      "env": {
        "COUPLER_ACCESS_TOKEN": "<your_token>"
      }
    }
  }
}

⚠️ 重要提示

"--pull=always" は、レジストリから最新のイメージを取得することを保証します。オフラインの場合、または以前に取得したイメージを使用する場合は、この行を削除してください。

✨ 主な機能

ユースケース

Coupler.ioのデータフローからデータを取得し、AIツールに質問を投げかけることができます。

マーケティング

1. 今四半期のすべての有料チャネルを通じた全体的な顧客獲得コストは、前四半期と比較してどうなっていますか？これは取締役会議に必要です。
2. 過去6か月間のマーケティングチャネル別のROI内訳を表示してください。年間予算を再配分する必要があります。
3. どのキャンペーンがパイプライン収益に最も貢献していますか？うまくいっているものに注力したいです。

販売

1. 今月の販売パイプラインレポートを取得できますか？各段階にいる取引の数と各段階の合計金額を確認する必要があります。
2. 前四半期のリードから機会、機会から契約成立までのコンバージョン率はどれくらいですか？目標と比較してどうですか？
3. 確率スコアに基づいて、今月はどれくらいの取引が成立すると予想されますか？予測収益と月間目標はどうなっていますか？

財務

1. 今四半期の利益を確認し、前四半期と比較し、部署別の内訳を提供してください。
2. 過去30日間のキャッシュフローレポートを提供できますか？すべての入出金取引を含めて。
3. 現在の売掛金の状況を共有し、期限切れの請求書の数と最も多く借金している顧客を教えてください。

📦 インストール

開発環境のセットアップ

NodeJSのインストール

asdf plugin add nodejs https://github.com/asdf-vm/asdf-nodejs.git
asdf install

依存関係のインストール

npm install

Gitフックのインストール

lefthook install

環境変数の設定

cp .env.example .env.local

💻 使用例

基本的な使用法

生のサーバーでの作業

MCPサーバーを実行します。

# `--silent` フラグを使用して、NPMのログがSTDOUTに出力されるのを防ぎます。これはサーバーのトランスポートを破壊する可能性があります。
npm run --silent dev

デバッグ用の MCPサーバーインスペクター の実行

⚠️ 重要提示

このインスペクターのバグ が修正されるまで、常に1つのインスペクタータブのみを開いたままにしてください。

# これを実行し、指示に従ってインスペクターを表示します。
npm run inspect:node

ログの監視

ローカルのMCPサーバーはSTDIOトランスポートを使用するため、ログはファイルに出力されます。これはデバッグ時に便利です。

tail -f log/development.log | npx pino-pretty

サーバーを実行する際に LOG_STDIO=1 を設定することで、ログファイルにSTDIOメッセージをキャプチャすることもできます。コンテナ化されたサーバーをデバッグする場合は、生成されたログにアクセスできるように、 /app/log にディレクトリをマウントすることをお勧めします。

高度な使用法

開発用のDockerイメージでの作業

開発用のDockerイメージをビルドします。

bin/build_image

UIモードでデバッグするために、MCPインスペクター付きでコンテナを実行できます。

npm run inspect:docker

または、プロジェクト内の .env.local ファイルを使用して構成されたClaude Desktop内でコンテナを実行します。 環境ファイルの絶対パスを取得します realpath .env.local。 設定 > 開発者 > 設定の編集に移動します。 claude_desktop_config.json を編集し、サーバーのエントリを追加します。

{
  "mcpServers": {
    "coupler-io-mcp-server-development": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "--env-file",
        "/path/to/your/.env.local",
        "--add-host",
        "storage.test=host-gateway",
        "--add-host",
        "lvh.me=host-gateway",
        "--rm",
        "-i",
        "coupler-io-mcp-server-development"
      ]
    }
  }
}

または、Dockerでイメージを実行します。

docker run --env-file .env.local \
  --add-host storage.test=host-gateway \
  --add-host lvh.me=host-gateway \
  --rm \
  -i \
  coupler-io-mcp-server-development

MCPインスペクターの使用

MCPインスペクターをCLIモードで使用 して、短いフィードバックループでサーバーをスモークテストします。

# ツールの一覧を表示
npx @modelcontextprotocol/inspector --cli npm run dev --method tools/list

# list-dataflowsツールを呼び出す
npx @modelcontextprotocol/inspector --cli npm run dev --method tools/call --tool-name list-dataflows

# get-schemaツールを呼び出す
npx @modelcontextprotocol/inspector --cli npm run dev --method tools/call --tool-name get-schema --tool-arg dataflowId=<your data flow ID>

Coupler.ioステージング環境でのDockerイメージのテスト

main ブランチにプッシュするたびに、edge タグ付きのMCPサーバーのDockerイメージがビルドされ、公開されます。

Claude Desktopを構成して、Coupler.ioステージング環境に対してDockerコンテナを実行します。 設定 > 開発者 > 設定の編集に移動します。 claude_desktop_config.json を編集し、ステージングサーバーのエントリを追加します。

{
  "mcpServers": {
    "coupler-io-mcp-server-staging": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-e",
        "COUPLER_ACCESS_TOKEN",
        "--env",
        "COUPLER_API_HOST=https://app.couplerstaging.dev/mcp",
        "--rm",
        "-i",
        "ghcr.io/railsware/coupler-io-mcp-server:edge"
      ],
      "env": {
        "COUPLER_ACCESS_TOKEN": "<your_coupler_access_token_from_staging>"
      }
    }
  }
}

💡 使用建议

デバッグ用にログを有効にするには、以下の引数を追加します。

        "--env",
        "LOG_LEVEL=debug",
        "--env",
        "LOG_STDIO=1",

リリースイメージのビルドとプッシュ

開発サイクルは以下の通りです。

• 変更を含むPRを作成する
• pr-N タグ付きのイメージを使用して、変更をデバッグおよびテストする
• PRを main ブランチにマージする
• edge イメージをテストする
• latest としてタグ付けされたリリースイメージをビルドしてプッシュする

リリースイメージをビルドしてプッシュするには、以下の手順を実行します。

• 新しいリリース を作成する
• 公開時に作成する新しいタグを指定する。semver を使用する
• ターゲット: main ブランチ
• リリースノートを生成または記述する
• 「リリースを公開」をクリックする
• Dockerイメージのワークフロー の進捗状況を確認する

これで、リリースイメージをスモークテストすることができます。

# `latest` イメージを取得
docker pull ghcr.io/railsware/coupler-io-mcp-server

Claude Desktopや他のサポートされているクライアントでリリースイメージを実行します。

Claude Desktop拡張機能 (DXT)

ビルドと自己署名

bin/build_dxt # => dxt_output/coupler-mcp.dxt
npm run dxt:selfsign

これで、 .dxt ファイルをインストールするか、dxt/ ディレクトリの内容を使用して、開発者メニューからアンパックされた拡張機能を読み込むことができます。

🔧 技術詳細

ツール

データフロー

📄 ライセンス

このプロジェクトは、MITオープンソースライセンスの条件の下でライセンスされています。詳細な条件については、MIT を参照してください。