Particle MCP Server
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Particle MCP Server

Particle MCPサーバーは、Particle IoTプラットフォーム用に設計されたモデルコンテキストプロトコルサービスで、AIアシスタントが自然言語でParticleデバイスを管理できるようにします。
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6.1K

Particle MCPサーバーとは?

Particle MCPサーバーは、Model Context Protocolに基づくサーバーで、Particle IoTプラットフォーム用に特別に設計されています。これにより、ユーザーは自然言語の命令でAIアシスタントと対話し、複雑なコードを書くことなくParticleデバイスを簡単に管理できます。

Particle MCPサーバーの使い方は?

サーバーをインストールして設定し、MCPプロトコルをサポートするAIアシスタント(Claudeなど)で設定を行えばOKです。その後、自然言語でデバイスの状態を照会したり、デバイスを制御したりできます。

適用シナリオ

スマートホームコントロール、IoTデバイス管理、遠隔監視などのシナリオに適しており、非技術ユーザーが音声やチャットインターフェースでIoTデバイスを管理するのに特に適しています。

主な機能

デバイス管理
デバイスをリストアップ、リネームし、デバイスにメモを追加し、デバイスのオンライン状態を確認する
デバイス制御
デバイスの関数を呼び出して直接デバイスを制御する
デバイス診断
デバイスの稼働状態と健全性指標を取得する
組織管理
組織構造と製品リストを表示する
ファームウェア管理
製品のファームウェアバージョン情報を表示する
利点
IoTデバイスを管理するためにプログラミング知識が不要
自然言語での対話をサポートし、ユーザー体験が良好
Particleプラットフォームの主要なAPI機能をカバー
オープンソースでMITライセンスを採用しており、自由にカスタマイズできる
制限
Particle APIアクセストークンが必要
現在はPython 3.7+環境のみをサポート
一部の高度な機能にはParticleのプロフェッショナル版アカウントが必要

使い方

APIアクセストークンを取得する
Particle CLIをインストールした後、'particle token create'コマンドを実行してアクセストークンを取得します。
環境変数を設定する
.envファイルを作成し、PARTICLE_ACCESS_TOKENを追加します。
AIアシスタントを設定する
ClaudeなどのMCPをサポートするAIアシスタントにサーバー設定を追加します。

使用例

デバイスの状態を確認する
自然言語でデバイスのオンライン状態と稼働状況を照会する
スマートライトを制御する
音声コマンドでスマートライトのオン/オフを制御する

よくある質問

Particle APIアクセストークンをどのように取得できますか?
どのPythonバージョンがサポートされていますか?
複数の組織のデバイスを管理できますか?

関連リソース

Particle公式ドキュメント
ParticleクラウドAPIの完全なリファレンスドキュメント
GitHubリポジトリ
プロジェクトのソースコードと問題追跡
Postman APIコレクション
Particle APIをテストするためのPostmanコレクション

インストール

以下のコマンドをクライアントにコピーして設定
注意:あなたのキーは機密情報です。誰とも共有しないでください。

代替品

N
Next Devtools MCP
Next.js開発ツールのMCPサーバーです。ClaudeやCursorなどのAIプログラミングアシスタントにNext.js開発ツールとユーティリティを提供します。実行時診断、開発自動化、およびドキュメントアクセス機能が含まれています。
TypeScript
9.8K
5ポイント
P
Praisonai
PraisonAIは、自動反省機能を備えた本番環境で使用可能な多AIエージェントフレームワークです。簡単なタスクから複雑な課題まで、様々な問題を自動的に解決するAIエージェントを作成することを目的としています。PraisonAIエージェント、AG2、CrewAIを低コードソリューションに統合することで、多エージェントLLMシステムの構築と管理を簡素化し、簡単さ、カスタマイズ性、および効果的な人間との協働を重視しています。
Python
7.6K
5ポイント
B
Blueprint MCP
Blueprint MCPは、Arcadeエコシステムに基づくチャート生成ツールで、Nano Banana Proなどの技術を利用して、コードベースとシステムアーキテクチャを分析し、アーキテクチャ図、フローチャートなどのビジュアルチャートを自動生成し、開発者が複雑なシステムを理解するのを支援します。
Python
9.1K
4ポイント
K
Klavis
Klavis AIはオープンソースプロジェクトで、Slack、Discord、Webプラットフォームで簡単に使えるMCP(モデルコンテキストプロトコル)サービスを提供します。レポート生成、YouTubeツール、ドキュメント変換などのさまざまな機能があり、非技術ユーザーと開発者がAIワークフローを使用するのをサポートします。
TypeScript
17.8K
5ポイント
D
Devtools Debugger MCP
Node.jsデバッガーMCPサーバーは、Chrome DevToolsプロトコルに基づく完全なデバッグ機能を提供します。ブレークポイントの設定、ステップ実行、変数のチェック、式の評価などが含まれます。
TypeScript
10.7K
4ポイント
M
Mcpjungle
MCPJungleは自ホスト型のMCPゲートウェイで、複数のMCPサーバーを集中的に管理および代理し、AIエージェントに統一されたツールアクセスインターフェースを提供します。
Go
0
4.5ポイント
N
Nexus
NexusはAIツール集約ゲートウェイで、複数のMCPサーバーとLLMプロバイダーの接続をサポートし、統一されたエンドポイントを通じてツール検索、実行、およびモデルルーティング機能を提供し、セキュリティ認証とレート制限をサポートします。
Rust
0
4ポイント
Z
Zen MCP Server
Zen MCPは多モデルAI協調開発サーバーで、ClaudeやGemini CLIなどのAIコーディングアシスタントに強化されたワークフローツールとモデル間のコンテキスト管理を提供します。これは複数のAIモデルのシームレスな協調をサポートし、コードレビュー、デバッグ、リファクタリングなどの開発タスクを実現し、異なるワークフロー間で会話のコンテキストを維持することができます。
Python
17.2K
5ポイント
G
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
16.0K
4.5ポイント
E
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
20.6K
4.8ポイント
C
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
68.1K
4.7ポイント
B
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
32.7K
4.5ポイント
G
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
17.9K
4.3ポイント
U
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#
24.5K
5ポイント
M
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
17.7K
5ポイント
S
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
28.8K
4.5ポイント
AIBase
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