ローカルMCP

Synqlet は、MCP（Model Context Protocol）サーバー を提供しています。これを使うと、Claude のような MCP 対応の生成AIエージェントから、自然言語の指示でフローやファンクション・認証情報・環境変数などの作成・テスト実行・リビジョン公開ができます。

MCP サーバーは Synqlet の REST API を APIキーでラップしたもので、お手元のマシンで動かす「ローカルMCP」として提供しています。

前提

Synqlet の APIキー（sk_synqlet_<id>_<secret> 形式）。発行方法は APIキーの発行を参照してください。
Node.js（npx が使えること）。
MCP に対応した生成AIクライアント（Claude Code または Claude Desktop など）。

環境変数

MCP サーバーは次の環境変数で接続先と認証を設定します。

環境変数	必須	既定値	説明
`SYNQLET_API_KEY`	✅	—	APIキー（`sk_synqlet_<id>_<secret>`）
`SYNQLET_API_URL`		`http://localhost:4000`	API のベースURL。本番は `https://api.synqlet.com`
`SYNQLET_ORGANIZATION_ID`		自動解決	操作する組織のID。未指定の場合は APIキーに紐づくユーザーの組織から自動で解決します。複数の組織に所属している場合は明示すると確実です

Claude Code への登録

claude mcp add で登録します。SYNQLET_API_KEY には発行したAPIキーを指定してください。

claude mcp add synqlet \
  --env SYNQLET_API_URL=https://api.synqlet.com \
  --env SYNQLET_API_KEY=sk_synqlet_xxxxxxxx_xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx \
  -- npx -y @synqlet/mcp

登録できたら、まず get_context と get_scripting_guide を呼んでもらうと、組織・ランナー・認証情報の状況や、スクリプトの書き方が分かります。

Claude Desktop への登録

Claude Desktop の設定ファイル claude_desktop_config.json に、次のように追記します。

macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "synqlet": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@synqlet/mcp"],
      "env": {
        "SYNQLET_API_URL": "https://api.synqlet.com",
        "SYNQLET_API_KEY": "sk_synqlet_xxxxxxxx_xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"
      }
    }
  }
}

追記したら Claude Desktop を再起動すると、Synqlet のツールが使えるようになります。

できること

MCP サーバーからは、画面と同じ操作の多くを AI エージェント経由で行えます。

フロー: 一覧・詳細・作成・更新・削除、リビジョンの公開、テスト実行、Webフックの発火、ジョブの確認
ファンクション: 一覧・詳細・作成・更新・削除、テスト実行、リビジョンの公開
認証情報: 一覧、APIキー方式の認証情報の作成（公開鍵で暗号化して登録）
環境変数: 一覧・作成・更新・削除
ランナー / ジョブ: 一覧、ジョブの結果・ログの確認
コンテキスト確認: get_context（組織・ランナー・認証情報の状況）、get_scripting_guide（スクリプトの書き方ガイド）

スクリプト内で他リソースを参照する synqlet: の import 文も、各ツールがそのまま使える形で返します。

利用イメージ

たとえば次のように指示すると、エージェントが MCP のツールを順に呼び出して実装します。

「毎朝9時に外部APIからデータを取得して、Googleスプレッドシートに書き込むフローを作って」

フローやファンクションを作成し、テスト実行で動作を確認し、問題なければリビジョンを公開する——という一連の流れを、対話しながら進められます。