esa公式のローカルMCPサーバーを公開しました

今回のリリース内容

esa公式の STDIO transport版 MCP サーバー(以後、ローカルMCPサーバーと呼びます)公開しました 🤖

今回のリリースにより、ご利用中の AI エージェント・AIアシスタントから簡単にesa上の情報を利用したり、esaに投稿したりできるようになりました。

esa公式 ローカルMCPサーバの主な機能

esa でご利用いただける、具体的な機能を紹介します。
今後も、随時追加を予定しております 🤖

Claude 等の AIアシスタントを通して、チャットベースでこのようなイメージで利用が可能です 🤖💬

利用可能な Tool

チーム管理

• アクセス可能なチームの取得 (esa_get_teams)
• チーム統計情報(メンバー数、記事数、コメント数など)の表示 (esa_get_team_stats)
• タグ一覧の取得(使用回数付き) (esa_get_team_tags)
• チームメンバーの役割・プロフィール情報の取得 (esa_get_team_members)

記事管理

• 記事の検索(esa_search_posts)
• 記事の取得 (esa_get_post)
• 記事の作成 (esa_create_post)
• 記事の更新 (esa_update_post)
• 記事のアーカイブ (esa_archive_post)
• 記事のShip(WIPステータスをfalseに変更) (esa_ship_post)
• 記事の複製準備 (esa_duplicate_post)

コメント管理

• コメントの取得 (esa_get_comment)
• コメントの作成 (esa_create_comment)
• コメントの更新 (esa_update_comment)
• コメントの削除 (esa_delete_comment)
• 記事ごとのコメント一覧表示 (esa_get_post_comments)
• チームごとのコメント一覧表示 (esa_get_team_comments)

カテゴリ管理

• 特定パスのカテゴリ・サブカテゴリ取得 (esa_get_categories)
• トップレベルカテゴリの一覧表示 (esa_get_top_categories)

ヘルプ・ドキュメント

• esa検索構文のヘルプ表示 (esa_get_search_options_help)
• Markdownシンタックスのドキュメント表示 (esa_get_markdown_syntax_help)
• esaドキュメントの検索機能 (esa_search_help)

Resource

• 最近更新された記事の取得機能 (esa_recent_posts)

Prompt

• 記事内容の要約プロンプト (esa_summarize_post)

インストール方法

ここでは、Claude Desktopを例とします。他の設定方法は、それぞれのアプリケーションのMCP設定方法をご確認ください 💡

方法1: Docker(推奨)

• 事前に、Dockerのインストールが必要です

MCPサーバーの設定に以下を追加

{
  "mcpServers": {
    "esa": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "-e",
        "ESA_ACCESS_TOKEN",
        "-e",
        "LANG",
        "ghcr.io/esaio/esa-mcp-server"
      ],
      "env": {
        "ESA_ACCESS_TOKEN": "your_personal_access_token",
        "LANG": "ja"
      }
    }
  }
}

方法2: npx経由

• 事前に Node.js と npm のインストールが必要です

AI エージェントのMCPサーバーの設定に以下を追加

{
  "mcpServers": {
    "esa": {
      "command": "/Users/your-username/.nodenv/shims/npx",
      "args": ["-y", "@esaio/esa-mcp-server"],
      "env": {
        "ESA_ACCESS_TOKEN": "your_personal_access_token",
        "LANG": "ja"
      }
    }
  }
}

{
  "mcpServers": {
    "esa": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@esaio/esa-mcp-server"],
      "env": {
        "ESA_ACCESS_TOKEN": "your_personal_access_token",
        "LANG": "ja",
        "PATH": "/your-node-path/node/bin:/usr/local/bin:/usr/bin:/bin:/usr/sbin:/sbin"
      }
    }
  }
}

認可方式

https://modelcontextprotocol.io/specification/2025-06-18/basic/authorization#authorization-flow-steps
Implementations using an STDIO transport SHOULD NOT follow this specification, and instead retrieve credentials from the environment.

公式の推奨に従い、ローカルMCPサーバーでは、環境変数ESA_ACCESS_TOKENを利用することにしました。
(※現在開発中のリモートMCPサーバーでは OAuth2.1 のフローを採用しております。)

🤖 コラム: MCPって何？（わかりやすく解説）

MCP(Model Context Protocol) は、AIアシスタント（Claude等）が外部のツールやサービスと連携するためのプロトコルです。

身近な例で理解するMCP

普段の仕事で、以下のような経験はありませんか？

💭 「AIアシスタントに質問したいけど、社内の情報は知らないから答えられない」
💭 「AIに資料を作ってもらいたいけど、esaの既存記事を参照できない」
💭 「データ分析をお願いしたいけど、手元のファイルを見せられない」

MCPは、こうした「AIと自分の作業環境の壁」を取り払う仕組みです。

✅ MCPで可能になること

MCPを使うと、AIアシスタントが以下のような作業を直接行えるようになります：

🔎 esaの記事検索・作成・更新 💬 「esaに先月の会議録を探して要約して」
📃 ファイル操作 💬 「このCSVファイルを分析して、esaのmermaidでグラフを作って」
☁️ API連携 💬 「esaに進捗報告を投稿して」
📊 データベース操作 💬 「esaの◯◯の記事にある売上データから月次レポートを生成して」

従来の方法 vs MCP

従来の方法

1. AIアシスタントに質問 -> 手動でesaを検索 -> 情報をコピペして再質問 -> まとまった情報をesaへ投稿
2. データを手動でアップロード -> 分析依頼 -> 結果をコピペしてesaへ投稿

MCPを使った方法
「esaの◯◯チームで、△△について調べて、分析して、新しい記事として投稿して」

一連の作業を自然な会話で依頼できるようになります 💡

今回リリースするesa MCPでできること

• esa内の記事を検索・閲覧
• 新しい記事の作成・既存記事の更新
• カテゴリやタグの確認

などなど、AIアシスタントとの会話の中で自然に行えるようになります。