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Works with modern AI clients that support MCP, including ChatGPT, Claude, Cursor, and more.
AIが仕事をこなします。私たちが安全に守ります。
他のAIツールではこれは手に入りません。ワークフローはお気に入りのクライアントで動き、アカウントは守られ、エージェントに何を許すかはあなたが決めます。これこそ乗り換えるべき理由です。
すべてのConnectorは当社のインフラストラクチャの中、あなたのワークフローが動くのと同じ場所にあります。下の3つはすでにその一部で、背景で静かに働き、あなたが意識する必要がないようにしてくれます。追加するものも、設定するものも、心配することもありません。
各Connectorは独自の密閉された環境内で実行されます。
各Connectorは独自の封印されたV8ランタイムで実行され、ファイル、システム、他のサーバーへのアクセスはありません。Connectorが自身のリクエストを超えて中身を見ることはありません。
1つのスイッチで全エージェントを停止。即座に。
1つのアクションで全Connectorを無効化し、全トークンを失効させ、全セッションを終了します。AI Governanceが記録を保持します。
驚きではなく、一時停止する支出制限。
各ユーザーは自身の接続と認証情報を持ち、他から隔離されています。支出制限を超える操作は課金されず、あなたの承認を待ちます。
3つのコントロールが、AIが接続するレイヤーに 組み込まれています。
厳選セット · 7機能
届けるのは、本当に必要な動作だけです。
01-04
このセットには4機能あります。
Flowiseで使える7機能の一部です。
- 01
実行履歴の取得
チャットの実行履歴を取得します。
- 02
認証情報のリスト表示
保存されている認証情報のリストを表示します。
- 03
チャットフロー詳細の取得
指定したチャットフローの詳細情報を取得します。
- 04
エージェントフロー一覧表示
構成されているエージェントフローの一覧を表示します。
05-07
このセットには3機能あります。
Flowiseで使える7機能の一部です。
- 05
チャットフロー一覧表示
デプロイされているチャットフローの一覧を表示します。
- 06
利用可能なツールの確認
設定されているカスタムツールや外部連携ツールの一覧を取得します。
- 07
予測の実行
チャットフローに対してユーザーの質問を送信し、AIの回答をリアルタイムで取得します。
実際の業務
チームが実際に回している作業
Rapid Prototyping
Test how a new RAG pipeline responds to different prompts without leaving your IDE.
Logic Debugging
Analyze execution history to find exactly where a multi-step agentflow failed.
Capability Auditing
Quickly check which capabilities and credentials are active to ensure an agent has the right permissions.
Workflow Monitoring
Verify the health and availability of your Flowise orchestration layer.
タスクを自動化
Flowiseを一つのタスクに働かせる。
このConnector経由でAIが実行するステップバイステップの自動化：ワークフロー、始めるためのプロンプト、そして一つひとつの動きの裏にある正確な機能。
1つのConnector、すべてのAI
Flowiseは、最も人気のあるAIクライアントで動きます。
これは最も人気のあるクライアントで、それぞれにステップバイステップのガイドがあります。リンクは1つ、設定は一度、ガバナンスと可視性は最初から組み込み。しかもすべてMCP標準で動くため、同じ接続は他の対応クライアントでもそのまま使えます。作り直す必要はありません。
実測値、推定値ではない
平均866ms。本番環境で高速。
Flowiseは本番サービスに対して毎日チェックされています。
- 最速日
- 685ms
- 最遅日
- 1000ms
- 14日間の傾向
- 安定-3%
クライアントを接続
1つのURL。すべてのクライアント。
Connectorを有効化し、リンクをコピーして、いつも使うクライアントに貼り付けるだけ。7個の機能がすぐに使えます。
プレビューアクセス · プロバイダー認証ではありません
vk_preview_* トークンは Vinkius のプレビューインフラに属します。Claude が Flowise のケイパビリティを検出して表示できるようにし、AI の中でその体験を確認できます。
このトークンは Flowise のアカウントを認証するものではありません。認証情報や実際のアカウントデータが必要なアクションは、Connector を有効化してサービスを承認するまで実行されない場合があります。
Flowise Connector
準備完了です。MCPクライアントを選択し、セットアップ手順に従ってください。
https://edge.vinkius.com/vk_preview_x0CXvywaUNOIkFSe5hI4681xfnamFZZaTdsop8is/mcpClaude Desktop
以下の手順で数秒で接続できます。
- 1In Claude Desktop, open Settings → Connectors.
- 2Click “Add custom connector” and paste the connector link above as the remote MCP server URL.
- 3Click Add and start a new chat — Flowise capabilities are ready to use.
{
"mcpServers": {
"flowise-mcp": {
"url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_x0CXvywaUNOIkFSe5hI4681xfnamFZZaTdsop8is/mcp"
}
}
}- Claude
- ChatGPT
- Cursor
VS Code
Windsurf- Claude Code
JetBrains
Cline
各クライアントの手順ガイドはこちらです。 接続方法
Claude向けのガイド付きセットアップ？ FlowiseをClaudeや他のAIに設定する
対象ユーザー
Flowiseユーザーが任せたい仕事のために。
AI開発から運用まで、ワークフローの制御を効率化したいプロフェッショナル向けです。
- 01
AIデベロッパー
開発環境を離れることなく、チャットフローやエージェントフローのテストとデバッグを行いたい方。
- 02
オートメーションエンジニア
自然言語を使用してAIの予測を実行したり、実行履歴を監視したりしたい方。
- 03
プロダクトチーム
利用可能なAIツールを監査し、会話ログをリアルタイムで検証したいチーム。
FAQ
Flowiseユーザーからのよくある質問。
- 01
How do I connect this MCP to my Flowise instance?
You just need to provide your Flowise Base URL and your API Key, which you can find in your Flowise Settings menu.
- 02
Which AI clients can I use with this MCP?
This MCP works with any compatible client, including Claude, Cursor, and Windsurf.
- 03
Can I run tests on my flows through my AI agent?
Yes, you can use the predict capability to send questions to specific chatflows and get responses in real-time.
- 04
How do I debug a failed agentflow?
You can ask your agent to retrieve the execution history for that specific flow to inspect the logs and traces.
- 05
Does this MCP host my Flowise instance?
No, this MCP connects to your existing Flowise instance. Vinkius manages the connection and the MCP itself so it is ready to use in your client.
- 06
Can my agent run a prediction against a specific Flowise chatflow?
Yes. Use the 'predict' capability. Provide the 'chatflow_id' and your question. The agent will command the Flowise backend to process the logic chain and return the AI-generated response directly in your chat.
- 07
How do I see the past conversational logs for a chatflow via chat?
Use the 'get_history' capability with the 'chatflow_id'. Your agent will retrieve the past execution traces and logs, helping you understand how users have interacted with that specific logic chain natively.
- 08
Can I list all custom capabilities configured in my Flowise instance through the agent?
Absolutely. Use the 'list_tools' capability. Your agent will retrieve custom capabilities and integrations configured in your environment, allowing you to audit available capabilities through natural conversation.
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