Bloom Growth

🚀 鲜花 MCP サーバー

このサーバーは、Bloom Growth の GraphQL API とやり取りするための Model Context Protocol（MCP）サーバーです。AIアシスタントが Bloom Growth プラットフォームで操作を実行できるようにします。

🚀 クイックスタート

鲜花 MCP は、Bloom Growth の GraphQL API に接続し、Model Context Protocol（MCP）を介して公開するサーバーです。これにより、AIアシスタントが Bloom Growth プラットフォームで操作を実行できます。

✨ 主な機能

• MCP を通じて Bloom Growth の GraphQL API をクエリする
• クエリとミューテーションの詳細情報を取得する
• MCP ツールを使用して GraphQL クエリとミューテーションを実行する
• 認証済みユーザーの詳細情報を取得する
• 自動化されたスキーマ探索を行う

📦 インストール

前提条件

• Python 3.12 以上
• Bloom Growth API へのアクセス権
• uv（推奨）または pip を使用したパッケージ管理

パッケージ管理

このプロジェクトでは uv の使用を推奨します。uv は高速な Python パッケージインストーラーと解析器で、pip/pip-tools の代替として使用できます。従来のパッケージ管理ツールよりも大幅に高速です。

uv のインストール

curl -sSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

その他のインストール方法については、uv ドキュメントを参照してください。

設定手順

1. このリポジトリをクローンします。

2. Python 仮想環境を設定します。

   python -m venv .venv
   source .venv/bin/activate  # Windows の場合：.venv\Scripts\activate
   

3. 開発モードでパッケージをインストールします。

   pip を使用する場合：

   pip install -e .
   

   uv（推奨）を使用する場合：

   uv pip install -e .
   

   開発用の依存関係をインストールします。

   uv pip install -e ".[dev]"
   

環境変数

以下の変数を含む .env ファイルを作成します。

BLOOM_API_URL=<あなたの Bloom API URL>
BLOOM_API_TOKEN=<あなたの Bloom API Token>

💻 使用例

基本的な使用法

カーソル統合

この MCP サーバーを Cursor（AI 駆動の IDE）と統合するには、以下の手順を実行します。

1. Cursor > Cursor 設定 > MCP に移動します。
2. 「新しい MCP サーバーを追加」をクリックします。
3. サーバーを以下のように構成します。
   • 名前： "Bloom Growth"（または好きな名前）
   • タイプ： コマンド
   • コマンド： uv run --project /path/to/your/repo/ --env-file /path/to/your/repo/.env 鲜花-server

/path/to/your/repo/ を実際のリポジトリのパスに置き換えてください。

MCP サーバーの実行

1. Python がインストールされ、必要なバージョンであることを確認します。
2. 仮想環境をアクティブ化します（使用している場合）。
3. 以下のコマンドを実行します。

   uv run 鲜花-server
   

📚 ドキュメント

鲜花 MCP サーバーのソースコードは GitHub にホストされています。問題の報告やプルリクエストはいつでも歓迎です。