プロトタイプ · プレビュー版:公式レジストリのすべてのサーバーを掲載し、30分ごとに同期しています。レビューとアカウント機能は今後のステップで始まります。
PopNx MCPAIを使う人のためのMCPサーバー · やさしい言葉で解説

Outflow MCP

作者:laurellsバージョン 0.1.1i★ –iパソコンで動く
レジストリ名io.github.laurells/outflow-mcp

インストール

概要

作者による説明(英語の原文)

MCP server exposing an Outflow workspace's live architecture graph as context for AI coding agents

PopNx MCPの3つの柱

この3つを1つのスコアにまとめることはしません。意見、測定、人気はそれぞれ別のものだからです。

できること

このサーバーのやさしい解説はまだ書いていません。以下はレジストリから読み取った事実です。

  • 接続方法: パソコンで動く
  • トランスポート: stdio
  • カテゴリ: その他
  • 入力が必要なもの:OUTFLOW_API_KEY, OUTFLOW_WORKSPACE_ID

インストール

使っているAIアプリを選んで、設定をコピーしてください。

インストールの前に

  • 基本チェック:1項目中1項目に合格
  • あなたのパソコンで、あなたのユーザーと同じ権限(ファイル、ネットワーク、アプリ)で動きます。
  • 自分で入力するもの: OUTFLOW_BASE_URL, OUTFLOW_API_KEY, OUTFLOW_WORKSPACE_ID

「秘密」と表示された値は、あなたのアカウントの鍵です。絶対に人に教えたり、チャットに貼り付けたりしないでください。

必要なもの

  • npmNode.jsのインストール(npxコマンドに必要)

どのアプリを使っていますか?

上でアプリを選んでください。選んだアプリを覚えておくので、次からはボタンに「…にインストール」と表示されます。

Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config を開き、claude_desktop_config.json にこれを貼り付けます

{
  "mcpServers": {
    "outflow": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "outflow-mcp"
      ],
      "env": {
        "OUTFLOW_BASE_URL": "your-value",
        "OUTFLOW_API_KEY": "your-value",
        "OUTFLOW_WORKSPACE_ID": "your-value"
      }
    }
  }
}

ターミナルでこれを実行します

claude mcp add outflow --env OUTFLOW_BASE_URL=your-value --env OUTFLOW_API_KEY=your-value --env OUTFLOW_WORKSPACE_ID=your-value -- npx -y outflow-mcp

動かす前に、空欄の値を入力してください。

Cursorで開く

または、設定を自分でコピーする

プロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます

{
  "mcpServers": {
    "outflow": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "outflow-mcp"
      ],
      "env": {
        "OUTFLOW_BASE_URL": "your-value",
        "OUTFLOW_API_KEY": "your-value",
        "OUTFLOW_WORKSPACE_ID": "your-value"
      }
    }
  }
}

ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。

VS Codeで開く

または、設定を自分でコピーする

プロジェクトの .vscode/mcp.json に貼り付けます

{
  "servers": {
    "outflow": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "outflow-mcp"
      ],
      "env": {
        "OUTFLOW_BASE_URL": "your-value",
        "OUTFLOW_API_KEY": "your-value",
        "OUTFLOW_WORKSPACE_ID": "your-value"
      }
    }
  }
}

ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。

これはパソコンで動くサーバーですが、ChatGPTがつなげるのはインターネット上のサーバーだけです。ほかのアプリを選んでください。

選んだアプリは、この端末のCookieに保存されます。アカウントは不要です。

自分で入力する値

  • OUTFLOW_BASE_URL env
    Base URL of your running Outflow instance. Defaults to http://localhost:3000 if omitted.
  • OUTFLOW_API_KEY 秘密 必須 env
    API key for the workspace to expose. Create one from workspace settings in Outflow (Settings → API Keys) — the raw key (ofk_...) is shown once.
  • OUTFLOW_WORKSPACE_ID 必須 env
    ID of the workspace to expose. Found in the workspace URL (.../workspace/ /...) or workspace settings.

この設定は、作者のレジストリ登録情報から作成しています。READMEと違う場合は、READMEに従ってください。

できること

パソコンで動くサーバーです。インストールすると、ツール一覧がAIアプリに表示されます。

基本チェックi

誰でも見られる情報をチェックしており、コードは読んでいません。当てはまらない項目は数に入れていません。 · 2026年11月7日にチェック

  • ✓ 合格

    作者とリポジトリが一致

    レジストリ名は、リポジトリを所有するGitHubアカウント laurells で確認済みです

  • … 未チェック

    今もメンテナンスされている

    このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません

  • … 未チェック

    ライセンスがある

    このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません

  • – 対象外

    エンドポイントが応答する

    これはパソコンで動くため、インターネット上のエンドポイントはありません

  • – 対象外

    OAuthでサインイン

    パソコンで動き、代わりにローカルの設定を使います

  • … 未チェック

    ツールの説明に隠れた指示がない

    パソコンで動くサーバーです。ツール一覧を読み取れるのは、インターネット上のエンドポイントがある場合だけです

その他のほかのサーバーとの比較i

  • このカテゴリのほかの32700件のうち0%よりスターが多い
  • このカテゴリのほかの32700件のうち18%より最近レジストリに公開
  • 基本チェックの結果が、このカテゴリのほかの32700件のうち100%と同じかそれ以上

レジストリでこのカテゴリにある有効なすべてのサーバーと比較しています。スターは、公開者がリポジトリの所有者である場合だけ数えます。

よくある質問

Outflow MCPは安全ですか?

当てはまる基本チェック1項目のうち1項目に合格しました。コードは読んでいません。キーやトークンを追加する前に、サーバーがどんなアクセスを求めているかを確認し、必要な権限だけを持つキーを使ってください。

どんなキーやコードが必要ですか?

入力が必要なもの:OUTFLOW_API_KEY, OUTFLOW_WORKSPACE_ID

パソコンで動きますか、それともクラウドですか?

あなたのパソコンで動きます。必要なときにAIアプリが起動し、データは作者のサーバーを通りません(サーバー自体がオンラインサービスを呼び出す場合を除きます)。

今もメンテナンスされていますか?

GitHubリポジトリの最終更新は–、最新バージョン(0.1.1)がレジストリに届いたのは4 か月前です。

どのアプリで使えますか?

Claude Desktop、Claude Code、Cursor、VS CodeなどのMCP対応アプリで使えます。パソコンにNode.jsも必要です。

代わりに使えるものは?

同じカテゴリには:Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Agent Data Tools: Utilities

代わりの候補

同じカテゴリで、ほかの作者が作ったサーバー。スターの多い順。

カードの見方:★ GitHubスターi3つの柱:レビュー · チェック · 利用状況i更新=最新バージョンをレジストリに公開した日i

Remote Desktop Commander

作者:desktop-commander

Remote Desktop Commander: use files, terminal and processes on your own computers from any AI app.

クラウドで動く★ 211一昨日更新
インストール

作者のREADME

READMEを開く

作者のリポジトリから書かれたとおりにコピーしたものです。PopNx MCPは内容を確認・推奨していません。HTML、画像、スクリプトは取り除いています。リンクはこのサイトの外へ移動します。

outflow-mcp

An MCP (Model Context Protocol) server that exposes a live Outflow architecture graph as context for AI coding agents — Claude Code, Claude Desktop, or any other MCP-compatible client. Lets an agent ask "what does this file depend on", "what breaks if I change this", or "did my last batch of edits introduce a circular dependency" against your workspace's real, currently-live graph.

It's a thin client over Outflow's existing /api/v1 REST API and the workspace graph routes — no graph logic is duplicated here.

This package is developed inside the main Outflow monorepo but published

from a standalone public mirror: https://github.com/laurells/outflow-mcp

— that's the repo MCP registries/crawlers point at, and where npm publish

runs from. Changes here get synced there before each release.

Setup

  1. Create an API key for the workspace you want to expose. In Outflow, go to workspace settings → API Keys → create one. The raw key (ofk_...) is shown once — copy it.
  2. Find your workspace ID — it's in the workspace URL (.../workspace/ /...) or workspace settings.
  3. Build the server:
   cd packages/mcp-server

npm install npm run build

4. **Add it to your MCP client config.** For Claude Code, add to your MCP

settings (claude mcp add or the equivalent config file):

   {

"mcpServers": { "outflow": { "command": "node", "args": ["/absolute/path/to/outflow/packages/mcp-server/dist/index.js"], "env": { "OUTFLOW_BASE_URL": "https://your-outflow-domain.com", "OUTFLOW_API_KEY": "ofk_...", "OUTFLOW_WORKSPACE_ID": "your-workspace-id" } } } }

   For local development, `OUTFLOW_BASE_URL` defaults to `http://localhost:3000`

if omitted.

Tools

ToolUse it to ask
find_nodeIs this file tracked? What's its ID?
list_nodesWhat's deprecated / low health / a given type?
get_dependenciesWhat does this file rely on?
get_impactWhat breaks if I change this file? (blast radius)
find_pathHow are these two files connected?
get_architecture_healthWhat's the overall health grade and at-risk nodes?
find_architecture_smellsAny circular deps, god nodes, or dead code right now?
get_architecture_graphGive me the whole graph at a zoom level.
get_last_session_recapWhat happened in my last coding session?

All tools that take a path accept a partial match (e.g. "ApiClient" will match src/ApiClient.ts) — you never need to know Outflow's internal file::/method:: ID format. An ambiguous partial match returns an error listing the candidates instead of guessing.

Notes

  • This package is standalone — it is never bundled into server/ or web/, and has no build-time dependency on them. It only talks to a running Outflow instance over HTTP using an API key, so it works equally well pointed at localhost or a deployed instance.
  • get_dependencies/get_impact and find_architecture_smells/find_path call workspace graph routes that (as of this package's introduction) were extended to accept Authorization: Bearer ofk_... alongside the existing cookie-session auth — see server/src/graph/pathRouter.ts and smellsRouter.ts.
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