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。
- 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)。
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 |
https://api.synqlet.com |
API のベースURL。通常は指定不要です |
Claude Code への登録
Section titled “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_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
Section titled “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_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。
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、リビジョンの一覧・公開・アクティブ化、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、リビジョンの一覧・公開・アクティブ化
- 認証情報: 一覧・作成(APIキー方式。公開鍵で暗号化して登録)・更新・削除、認証情報の鍵 / 認証情報タイプの一覧
- 環境変数: 一覧・作成・更新・削除
- データベース: テーブルの一覧・詳細・作成・更新・削除、行の一覧・詳細・作成・更新・削除、複数テーブルをまたぐ一括操作
- ランナー: 一覧・作成・削除
- ジョブ: 一覧、結果の確認、定期実行のスケジュール一覧
- ログ: 実行したスクリプトの
console.log/console.errorの出力と警告メッセージの全文取得・検索(種別・文字列・期間で絞り込み) - 結果メール設定 / メール履歴: 結果メール設定の一覧・作成・削除、送信済みメールの一覧、メールの配信状況の確認、メールの再送信
- コンテキスト確認:
get_context(組織・ランナー・認証情報・テーブルの状況)、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
Section titled “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。
- APIキーの発行 — MCP の接続に必要なAPIキーを作成します。
- API の概要 — MCP がラップしている REST API の概要です。
- データベースの API — MCP のデータベース関連ツールがラップしている REST API です。
- ランナー — フロー・ファンクションを実行する環境です。