MCP統合

概要

Jinba Toolboxは、ToolSetをMCP互換サーバーとして公開するネイティブな**Model Context Protocol（MCP）**エンドポイントを提供します。これにより、Claude Desktop、Cursor、カスタムエージェントフレームワークなどのAIエージェントやLLMベースのアプリケーションが、標準化されたJSON-RPCインターフェースを通じてToolを検出・実行できます。 MCP対応の各ToolSetがMCPサーバー（Streamable HTTPトランスポート）となります。エンドポイントはMCP仕様に準拠したJSON-RPCリクエストを受け付け、Tool定義の返却とToolの実行を行います。配信されるのはToolSetのアクティブな公開Versionです。先にVersionを公開してください。

MCPエンドポイント

Jinba Toolboxは2種類のMCPエンドポイントを提供しています：

組織MCP

組織内部での使用向け。自組織のAPIキー（またはサインイン済みセッション）が必要です。環境にアクティブVersionがない場合は最新Versionにフォールバックします。

POST /v1/orgs/:orgId/toolsets/:slug/mcp

パブリックMCP

公開ToolSetにアクセスする外部利用者向け。有効な任意のAPIキーが必要で、クレジットは呼び出し元の組織に課金されます。:orgId はプロバイダー組織の正規のIDです。

POST /v1/public/:orgId/:toolsetSlug/mcp

ToolSetのMCPを有効化する

MCPはToolSetごとに有効化する必要があります。WebコンソールまたはAPIで切り替えることができます：

curl -X PATCH https://toolbox-api.jinba.io/v1/orgs/{orgId}/toolsets/slack-tools \
  -H "Authorization: Bearer jtb_xxxxxxxxxxxx" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{ "mcpEnabled": true }'

またはSDK経由：

await client.updateToolSet("slack-tools", { mcpEnabled: true });

AIエージェントの接続

Claude Desktop

コンソールのMCP Connectionカード（MCP対応ToolSetのToolsタブ）には、Streamable HTTPエンドポイントをsupergatewayのstdioブリッジ経由で接続するClaude Desktop設定が用意されています。claude_desktop_config.jsonに追加し、$JINBA_API_KEYを自分のキーに置き換えてください：

{
  "mcpServers": {
    "my-org-slack-tools": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "supergateway",
        "--streamableHttp",
        "https://toolbox-api.jinba.io/v1/orgs/{orgId}/toolsets/slack-tools/mcp",
        "--header",
        "Authorization: Bearer $JINBA_API_KEY"
      ]
    }
  }
}

公開ToolSetの場合、カードは代わりに /v1/public/{orgId}/slack-tools/mcp のURLを使用します。

Cursor

CursorのMCP設定で、Streamable HTTPトランスポートを使用して新しいサーバーを追加します：

{
  "mcpServers": {
    "slack-tools": {
      "url": "https://toolbox-api.jinba.io/v1/public/{orgId}/slack-tools/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer jtb_xxxxxxxxxxxx"
      }
    }
  }
}

Jinba App

同じカードのConnect with JinbaAppボタンは、選択した環境用のAPIキーを作成（または再利用）し、MCPサーバーが設定済みの状態でJinba Appを開きます。

カスタムエージェント統合

カスタムエージェントを構築する場合は、MCP互換のクライアントライブラリを使用してMCPエンドポイントに接続します。エンドポイントはHTTP上のJSON-RPCをサポートしています。 MCP TypeScript SDKを使用した例：

import { Client } from "@modelcontextprotocol/sdk/client/index.js";
import { StreamableHTTPClientTransport } from "@modelcontextprotocol/sdk/client/streamableHttp.js";

const transport = new StreamableHTTPClientTransport(
  new URL("https://toolbox-api.jinba.io/v1/public/{orgId}/slack-tools/mcp"),
  {
    requestInit: {
      headers: {
        Authorization: "Bearer jtb_xxxxxxxxxxxx",
      },
    },
  }
);

const client = new Client({ name: "my-agent", version: "1.0.0" });
await client.connect(transport);

// 利用可能なToolの一覧を取得
const { tools } = await client.listTools();
console.log(tools);

// Toolを呼び出す
const result = await client.callTool({
  name: "post-message",
  arguments: {
    channel: "#general",
    text: "Hello from my AI agent!",
  },
});
console.log(result);

動作の仕組み

エージェントがToolを検出する

エージェントはMCPエンドポイントに tools/list JSON-RPCリクエストを送信します。Jinba Toolboxは、ToolSet内のToolの一覧を応答します。各Toolは、Slugを name、表示名を title とし、説明、入力スキーマ、出力スキーマを含みます。

エージェントがToolを呼び出す

エージェントがToolの使用を必要とする場合、Tool名と引数を含む tools/call リクエストを送信します。引数はToolの入力スキーマに対してバリデーションされ、呼び出し元組織のクレジット残高が確認されます（1回の呼び出しにつき1クレジット）。

Sandboxでの実行

Jinba Toolboxは、隔離されたSandbox環境（E2BまたはDaytona）でToolコードを実行します。Toolのアクティブな公開Versionが使用され、Runレコードが作成されます。

結果の返却

Toolの出力（またはエラー）が、MCPレスポンスのJSONテキストコンテンツとしてエージェントに返されます。実行が失敗した場合は isError が設定されます。ログはMCPレスポンスには含まれず、Runの詳細ページで確認できます。

組織エンドポイントとパブリックエンドポイントの比較

項目	組織エンドポイント	パブリックエンドポイント
URLパターン	`/v1/orgs/:orgId/toolsets/:slug/mcp`	`/v1/public/:orgId/:toolsetSlug/mcp`
認証	自組織のAPIキーまたはセッション	任意の組織のAPIキー
アクセス範囲	自組織のプライベートおよび公開ToolSet	任意の組織の公開ToolSet（非公開ToolSetは所有組織のキーでのみ）
ユースケース	内部エージェント、CI/CD	外部利用者、共有エージェント

認証

両方のMCPエンドポイントは Authorization ヘッダーにBearerトークンが必要です：

Authorization: Bearer jtb_xxxxxxxxxxxx

APIキーは以下を決定します：

リクエストが関連付けられる組織（Runに記録される呼び出し元組織）
どの組織のクレジットが消費されるか
使用されるToolSet環境（変数とアクティブVersion）

ベストプラクティス

MCPは選択的に有効化する — AIエージェントに公開する予定のToolSetに対してのみMCPを有効にしてください。
パブリックエンドポイントは外部統合に使用する — 内部ワークフローには組織エンドポイントを使用してください。
使用状況を監視する — 実行履歴APIを通じて、エージェントがどのToolをどの頻度で呼び出しているかを追跡してください。
MCPで公開する前にVersionを公開する — エンドポイントは公開Versionを実行します。ドラフトではありません。
Toolの説明を明確にする — AIエージェントはTool名と説明に基づいてどのToolを呼び出すかを判断します。

Docs

概要

MCPエンドポイント

組織MCP

パブリックMCP

ToolSetのMCPを有効化する

AIエージェントの接続

Claude Desktop

Cursor

Jinba App

カスタムエージェント統合

動作の仕組み

組織エンドポイントとパブリックエンドポイントの比較

認証

ベストプラクティス

関連ドキュメント

​概要

​MCPエンドポイント

組織MCP

パブリックMCP

​ToolSetのMCPを有効化する

​AIエージェントの接続

​Claude Desktop

​Cursor

​Jinba App

​カスタムエージェント統合

​動作の仕組み

​組織エンドポイントとパブリックエンドポイントの比較

​認証

​ベストプラクティス

​関連ドキュメント

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MCPエンドポイント

ToolSetのMCPを有効化する

AIエージェントの接続

Claude Desktop

Cursor

Jinba App

カスタムエージェント統合

動作の仕組み

組織エンドポイントとパブリックエンドポイントの比較

認証

ベストプラクティス

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