Fewsats MCP Server
Fewsats MCPサーバーとは?
Fewsats MCPサーバーは、Fewsatsプラットフォームとやり取りするためのツールで、AIエージェントがこれを通じて支払い操作(商品やサービスの購入など)を行うことができます。Fewsats MCPサーバーの使い方は?
簡単なコマンドを使って、残高の確認、支払い方法の追加、商品の支払い、支払い詳細の閲覧を簡単に行うことができます。適用シーン
このサーバーは、電子商取引やデジタルコンテンツの購入など、迅速かつ安全なオンライン取引が必要なシーンに適しています。主な機能
残高照会現在のユーザーのウォレット残高を確認します。
支払い方法の管理ユーザーが利用可能な支払いオプションを一覧表示します。
商品の支払い提供された商品IDに基づいて支払いを完了します。
支払い詳細の取得特定の支払い記録の詳細情報を閲覧します。
利点と制限
利点
安全で信頼性の高い支払いプロセス。
複数の支払い方法をサポート。
既存のシステムに容易に統合できる。
制限
有効なAPIキーが必要です。
外部ネットワーク接続に依存する可能性があります。
使い方
サーバーのインストール
Python環境がインストールされていることを確認し、pipを使ってfewsats - mcpをインストールします。
サーバーの設定
設定ファイルを編集し、あなたのFewsats APIキーを挿入します。
使用開始
提供されたコマンドを使って操作を実行します。例えば、残高の照会や商品の支払いなどです。
使用例
残高照会現在のユーザーのアカウント残高を取得します。
商品の支払い提供されたOffer IDを使って商品の支払いを完了します。
よくある質問
APIキーを取得するにはどうすればいいですか?
自分のAPIキーを忘れてしまったらどうすればいいですか?
支払い時にエラーが発生したらどうすればいいですか?
関連リソース
Fewsats公式ウェブサイト
詳細情報やサービスを確認します。
GitHubコードリポジトリ
ソースコードとサポートを取得します。
厳選MCPサービス

Edgeone Pages MCP Server
EdgeOne Pages MCPは、MCPプロトコルを通じてHTMLコンテンツをEdgeOne Pagesに迅速にデプロイし、公開URLを取得するサービスです。
TypeScript
260
4.8ポイント

Gmail MCP Server
Claude Desktop用に設計されたGmail自動認証MCPサーバーで、自然言語でのやり取りによるGmailの管理をサポートし、メール送信、ラベル管理、一括操作などの完全な機能を備えています。
TypeScript
288
4.5ポイント

Context7
Context7 MCPは、AIプログラミングアシスタントにリアルタイムのバージョン固有のドキュメントとコード例を提供するサービスで、Model Context Protocolを通じてプロンプトに直接統合され、LLMが古い情報を使用する問題を解決します。
TypeScript
5.2K
4.7ポイント

Baidu Map
認証済み
百度マップMCPサーバーは国内初のMCPプロトコルに対応した地図サービスで、地理コーディング、ルート計画など10個の標準化されたAPIインターフェースを提供し、PythonとTypescriptでの迅速な接続をサポートし、エージェントに地図関連の機能を実現させます。
Python
714
4.5ポイント

Gitlab MCP Server
認証済み
GitLab MCPサーバーは、Model Context Protocolに基づくプロジェクトで、GitLabアカウントとのやり取りに必要な包括的なツールセットを提供します。コードレビュー、マージリクエスト管理、CI/CD設定などの機能が含まれます。
TypeScript
79
4.3ポイント

Unity
認証済み
UnityMCPはUnityエディターのプラグインで、モデルコンテキストプロトコル (MCP) を実装し、UnityとAIアシスタントのシームレスな統合を提供します。リアルタイムの状態監視、リモートコマンドの実行、ログ機能が含まれます。
C#
551
5ポイント

Magic MCP
Magic Component Platform (MCP) はAI駆動のUIコンポーネント生成ツールで、自然言語での記述を通じて、開発者が迅速に現代的なUIコンポーネントを作成するのを支援し、複数のIDEとの統合をサポートします。
JavaScript
1.7K
5ポイント

Sequential Thinking MCP Server
MCPプロトコルに基づく構造化思考サーバーで、思考段階を定義することで複雑な問題を分解し要約を生成するのに役立ちます。
Python
273
4.5ポイント