MCPユースケース

MCPユースケースでは、次のMCP機能を実装する手順を説明します：

MCPサーバーは、APIレシピコレクションとAIゲートウェイコレクションを使用して、一意の認証済みMCP URLを生成します。このMCP URLをLLM設定に追加すると、AIエージェントがAPIエンドポイントコレクションを使用してユーザープロンプトに回答できるようになります。
MCPローカルサーバーは、通常のAPI platformユーザーとして機能し、すべてのAPI platform認証方法をサポートします。これにより、リモートセットアップなしで標準認証情報を使用して、MCPクライアントを任意のAPIコレクションに安全に接続できます。これにより、AIモデルはファイル、データベース、APIなどのデータソースにアクセスして操作できます。
Workato Developer API MCPにより、Claude DesktopやCursorなどのAI搭載開発EnvironmentがWorkatoワークスペースにプログラムでアクセスし、プラットフォームと対話できるようになります。
MCPアプリは、ツールが画像、テーブル、フォーム、ボタン、ダッシュボードなどのインタラクティブな要素を、埋め込みアプリケーションとしてLLMチャット内に直接返せるようにするオープンスタンダードです。

Workato MCPサーバーの使用は、AI Hub（AIハブ）＞MCP servers（MCPサーバー）で開始してください。

ユースケースは例示のみを目的としています

ユースケースは例として使用することを目的としています。アクセス方法、ツール設定、条件付きロジックなど、MCPサーバーおよびツールの変更では、これらのMCPツールを独自のワークフローに含める場合に調整が必要になることがあります。

このユースケースでは、LLM、GitHub、およびWorkato Developer APIを統合し、チャットでエージェントに与えた指示に基づいて新しいGitHub issueを作成します。

このユースケースでは、LLM、Snowflake、およびWorkato Developer APIを統合し、チャットでエージェントに与えた指示に基づいてSnowflakeデータを分析します。

このユースケースでは、カスタムGitHub MCPアプリを統合し、GitHubリポジトリのパン操作およびズームが可能な画像をチャット内に直接レンダリングします。

その他のリソース

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