事前構築済みMCPサーバー ​

MCP（Model Context Protocol）サーバーにより、LLMは外部のツールやサービスとやり取りできます。 Workatoの事前構築済みMCPサーバーは、AI対応ツールをDevelopment、自動化、および運用ワークフローに統合するための信頼できるフレームワークと、セキュリティおよびコンプライアンス制御を提供します。 Workatoの事前構築済みMCPサーバーは、静的なAPIモデルを、実際の作業を実行できるアクティブなエージェントに変換します。

ベンダー提供のMCPサーバーの多くは、基本的には固定された一連のアクションを公開するAPIラッパーであり、ビジネスロジックを追加したり、カスタムチェックを適用したり、ツールをワークフローに適応させたりすることはできません。 Workatoの事前構築済みMCPサーバーは、異なるアプローチを採用しています。 事前構築済みMCPサーバーのコレクションは数分でデプロイでき、特定のユースケースに合わせて完全にカスタマイズできます。 スキルレシピを使用してツールを追加、変更、または削除し、検証ステップ、条件付きルーティング、承認フローなどのロジックを組み込むことができます。 アクセスはユーザープロビジョニングとレート制限によって制御され、各エージェントアクションは完全な追跡可能性のために認証済みユーザーに関連付けられます。

事前構築済みMCPサーバーの使用 ​

事前構築済みMCPサーバーは、WorkatoおよびCursor、ChatGPT、ClaudeなどのMCPクライアントに追加する必要があります。

カスタムコネクターの前提条件 ​

カスタムコネクターを使用する事前構築済みMCPサーバーは、事前構築済みMCPサーバーをインストールする前にワークスペースにインストールする必要があります。

MCPサーバーのカスタムコネクターをインストールするには、次の手順を実行します。

Workatoでの事前構築済みMCPサーバーのインストール ​

Workatoプロジェクトに事前構築済みMCPサーバーをインストールするには、次の手順を実行します:

LLM向けMCPサーバー説明 ​

事前構築済みMCPサーバーには、詳細情報を含むデフォルトのMCPサーバー説明が含まれています。 この説明は、MCPサーバーを接続するとLLMと自動的に共有されます。 特定のユースケースに合わせて、また実行するツールのカスタマイズを含めるために、説明を更新できます。

LLM向けMCPサーバー説明の編集 ​

LLMと共有されるMCPサーバーの説明を編集するには、次の手順を実行します。

AIモデルへの事前構築済みMCPサーバーの追加 ​

Cursor、Claude、ChatGPTなどのAIモデルでMCPサーバーを追加および設定する手順については、AIモデル設定を参照してください。

MCPサーバーツールの管理 ​

MCP serverのツールは、Overviewページのツールセクションで表示および管理できます。 ツール管理では、次の機能を利用できます：

• ツールを開始
• ツールを削除
• ツールを編集
• ツールを追加
• LLM向けMCP serverの説明を編集

MCPサーバーへのユーザーの追加 ​

エンドユーザーにMCPサーバーへのアクセスをプロビジョニングできます。 詳細については、Workato Identityを参照してください。

MCPサーバー制限の設定 ​

MCPサーバーにカスタムレート制限、利用状況クォータ、およびIP制限を追加できます。

レート制限はリクエスト頻度を制御し、トラフィックの急増を防止します。

詳細については、MCPサーバー制限の設定を参照してください。