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PopNx MCPAIを使う人のためのMCPサーバー · やさしい言葉で解説
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Mattermost

作者：mattermostバージョン 2.12.0i★ –iクラウドで動く
レジストリ名io.github.mattermost/mattermost-plugin-agents

インストール

概要

作者による説明（英語の原文）

Official Mattermost MCP server, built into the Mattermost Agents plugin. Read, search and post.

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: クラウドで動く
  • トランスポート: Streamable HTTP
  • カテゴリ: 検索・AIの記憶
  • 入力が必要なもの：Authorization

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

「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

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。

このアドレスはリクエストの header にキーが必要ですが、コネクタを追加するメニューでは設定できません。代わりにClaude Code、Cursor、VS Codeを使ってください。

ターミナルでこれを実行します

claude mcp add --transport http mattermost-plugin-agents 'https://{mattermost_host}/plugins/mattermost-ai/mcp-server/mcp' --header 'Authorization: Bearer {personal_access_token}'

動かす前に、空欄の値を入力してください。

アドレスには、あなたしか知らない {…} の部分（アカウントなど）があるので、コピーして書き換えてください。

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": {
    "mattermost-plugin-agents": {
      "url": "https://{mattermost_host}/plugins/mattermost-ai/mcp-server/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer {personal_access_token}"
      }
    }
  }
}

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。

アドレスには、あなたしか知らない {…} の部分（アカウントなど）があるので、コピーして書き換えてください。

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": {
    "mattermost-plugin-agents": {
      "type": "http",
      "url": "https://{mattermost_host}/plugins/mattermost-ai/mcp-server/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer {personal_access_token}"
      }
    }
  }
}

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。

このアドレスはリクエストの header にキーが必要ですが、コネクタを追加するメニューでは設定できません。代わりにClaude Code、Cursor、VS Codeを使ってください。

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

  • Authorization 秘密 HTTP header
    Optional. OAuth 2.0 with dynamic client registration is the default and needs no header. To use a Mattermost Personal Access Token instead, set this to Bearer followed by the token.

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

このサーバーのツール一覧はまだ読み取っていません。エンドポイントは順番にチェックしています。

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6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 mattermost 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

    アドレスにあなた自身のアカウント情報が必要なため、代わりにチェックできません

  • – 対象外

    OAuthでサインイン

    アドレスにあなた自身のアカウント情報が必要なため、代わりにチェックできません

  • … 未チェック

    ツールの説明に隠れた指示がない

    まだチェックしていません。エンドポイントをチェックするときにツール一覧を読み取ります

検索・AIの記憶のほかのサーバーとの比較i

  • このカテゴリのほかの7229件のうち0%よりスターが多い
  • このカテゴリのほかの7229件のうち93%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7229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

Mattermost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：Authorization

パソコンで動きますか、それともクラウドですか？

作者のクラウドで動きます。インストール不要でインターネット経由でつながりますが、送った内容は作者のサーバーを通ります。

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（2.12.0）がレジストリに届いたのは一昨日です。

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。URLでつながるので、リモートMCPサーバーに対応したアプリ（開発者モードのChatGPTなど）でも使えます。

代わりに使えるものは？

同じカテゴリには：Context7, Codebase Memory, Exa

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

Context7

作者：upstash

Up-to-date docs for AI agents

パソコンでもクラウドでも★ 64,224MIT3 日前更新
インストール

Codebase Memory

作者：DeusData

Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.

パソコンで動く★ 48,148MIT20 日前更新
インストール

Exa

作者：exa-labs

Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.

クラウドで動く★ 5,213MIT44 日前更新
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。

Mattermost Agents Plugin

Self-hosted AI agents for Mattermost that act on your behalf through tools and MCP servers, plus a built-in Mattermost MCP server for external AI clients such as Claude Code, Claude Desktop, Cursor, and VS Code.

Mattermost Agents (plugin ID mattermost-ai) adds AI agents to a Mattermost server. You talk to an agent in a direct message, the Agents pane, or a channel. The agent can search and post in Mattermost, call tools on other systems through the Model Context Protocol (MCP), and work with files, all with the permissions of the person it is acting for. You choose the LLM, including models that run on your own infrastructure, so with a self-hosted model, conversations and data stay in your environment.

Does Mattermost have an official MCP server? Yes. It is built into this plugin and needs no separate installation. After an admin enables it, MCP clients connect to /plugins/mattermost-ai/mcp-server/mcp on your Mattermost server and sign in as a Mattermost user. See Mattermost MCP Server.

Key Features

  • Agents that act on your behalf: Chat with a personal agent that searches and reads Mattermost, posts and sends messages, schedules posts and reminders, and uses tools from other systems. Configure multiple agents with their own instructions, models, and tool access. See Use Mattermost Agents as your personal AI assistant.
  • Tools and MCP: Agents use built-in Mattermost tools, remote MCP servers with per-user OAuth (with a Connect card in the conversation), and tools registered by other Mattermost plugins. Dynamic tool loading keeps large tool catalogs out of the model's context.
  • Built-in Mattermost MCP server: Connect Claude Code, Claude Desktop, Cursor, VS Code, or any MCP client that supports streamable HTTP to Mattermost, using OAuth with dynamic client registration or a personal access token. Over 100 tools run with the signed-in user's own permissions. See Mattermost MCP Server.
  • Governance: Per-tool approval policies, user, team, and channel access controls for agents, attribute-based access control, server audit logging, token usage tracking, and OpenTelemetry tracing. Admins decide which tools exist and which need approval. See the Admin Guide.
  • Bring your own LLM: Use local models through OpenAI-compatible APIs (Ollama, vLLM), or OpenAI, Anthropic, AWS Bedrock, Azure OpenAI, Google Gemini and Vertex AI, Cohere, Mistral, and Scale AI. See LLM Provider Configuration and Implementing Sovereign AI.
  • Summaries, search, and meetings: Summarize threads, unread messages, and channels; ask questions about a channel; search with keyword and semantic search; and summarize Mattermost Calls and Zoom meeting recordings.
  • Files and artifacts: Agents create text files attached to their replies, read attachments, analyze images with vision-capable models, and render HTML artifacts in the conversation.
  • Channel use: @mention an agent in a channel, or set a channel to auto-reply. Tool results in channels can be shared or kept private by the person who asked.
  • Custom prompts: Save reusable prompts, pin them in the Agents pane, and share them with your team.

Some features depend on your Mattermost license level. See the license requirements.

Documentation

Documentation is available in the docs directory:

  • User Guide: Use agents, tools, summaries, search, and meeting summaries
  • Use Mattermost Agents as your personal AI assistant: What a personal agent can do across channels, MCP servers, and integrations
  • Admin Guide: Installation, configuration, MCP servers, tool policies, access control, audit logging, tracing, and license requirements
  • Mattermost MCP Server: Connect Claude Code, Claude Desktop, Cursor, VS Code, and other MCP clients to Mattermost
  • LLM Provider Configuration: Configuration for supported LLM providers
  • AWS Bedrock Setup: Use Amazon Bedrock with IAM instance profiles
  • Implementing Sovereign AI: Deploy agents with local models and data control
  • Usage Tips: Voice dictation, prompting techniques, and workflow tips
  • Upgrading to Agents V2: Upgrade path, automatic migrations, and breaking changes from v1.x
  • Load Testing: Configure the in-process mock LLM and load-test-ng Agents controller
  • Feature documentation:
  • Managing Agents: Create, edit, and version agents and control their access and MCP tools
  • Custom Prompts: Save, share, and pin reusable prompts
  • Channel Summaries: Use the Ask Agents about this channel button to summarize and analyze channel activity
  • Multiplayer Tool Calling: Tool approval, credentials, and result visibility in shared channels

Installation

  1. Download the latest release from the releases page. You can also download the experimental latest master
  2. Upload and enable the plugin through the Mattermost System Console
  3. Configure your desired LLM provider settings
System Requirements
  • Mattermost Server v12.0.0+
  • PostgreSQL database with pgvector extension for semantic search capabilities
  • Network access to your chosen LLM provider

Quick Start

After installation, complete these steps to get started:

  1. Navigate to System Console > Plugins > Agents
  2. Create an agent and configure it with your LLM provider credentials
  3. Set permissions for who can access the agent
  4. Open the Agents panel from any channel using the AI icon in the right sidebar
  5. Start interacting with your AI assistant

For detailed configuration instructions, see the Admin Guide.

Integration

Bridge Client

The plugin provides a Go client library for other Mattermost plugins and the Mattermost server to interact with the AI plugin's LLM Bridge API. This allows you to easily add AI capabilities to your own plugins or server-side features.

See the Bridge Client README for installation and usage instructions.

Development

Prerequisites
  • Go 1.27+
  • Node.js 24.11+
  • Access to an LLM provider (OpenAI, Anthropic, etc.)
Local Setup
  1. Setup your Mattermost development environment by following the Mattermost developer setup guide. If you have a remote mattermost server you want to develop to you can skip this step.
  1. Setup your Mattermost plugin development environment by following the Plugin Developer setup guide.
  1. Clone the repository:
git clone https://github.com/mattermost/mattermost-plugin-agents.git

cd mattermost-plugin-agents

  1. Optional. If you are developing to a remote server, setup environment variables to deploy:
MM_SERVICESETTINGS_SITEURL=http://localhost:8065

MM_ADMIN_USERNAME= MM_ADMIN_PASSWORD=

  1. Run deploy to build the plugin
make deploy
Other make commands
  • Run make help for a list of all make commands
  • Run make check-style to verify code style
  • Run make test to run the test suite
  • Run make e2e to run the e2e tests
  • Run make evals to run prompt evaluations interactively (with TUI)
  • Run make evals-ci to run prompt evaluations in CI mode (non-interactive)
Benchmark Tests

The streaming code has benchmark tests to measure performance and detect regressions:

# Run all streaming benchmarks

go test -bench=. -benchmem ./llm/... ./streaming/...

Run specific benchmark

go test -bench=BenchmarkStreamToPost -benchmem ./streaming/...

Run with CPU profiling

go test -bench=BenchmarkReadAll -cpuprofile=cpu.prof ./llm/...

Benchmarks cover:

  • ReadAll() stream consumption with varying response sizes
  • TokenUsageLoggingWrapper interception overhead
  • StreamToPost() full processing pipeline with WebSocket events
Multi-Provider Evaluation Support

The evaluation system supports testing with multiple LLM providers: OpenAI, Anthropic, and Azure OpenAI. By default, evaluations run against all providers, but you can target specific ones:

# Run with all providers (default)

make evals

Run with only Anthropic

LLM_PROVIDER=anthropic make evals

Run with OpenAI and Azure

LLM_PROVIDER=openai,azure make evals

Use a specific model

ANTHROPIC_MODEL=claude-opus-5-5 make evals

See cmd/evalviewer/README.md for complete documentation on environment variables and configuration options.

License

This repository is licensed under Apache-2, except for the enterprise directory which is licensed under the Mattermost Source Available License. See Mattermost Source Available License to learn more.

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