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Fibery MCP

作者 fibery-inc · fibery-inc/fibery-mcp-server

Query and update Fibery work-management entities through MCP.

Fibery is a flexible work-management tool (think Notion + Linear + Jira). This MCP exposes any of your Fibery types — Feature, Bug, Customer, Insight — as entities Claude can read, link, and update.

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実際の動作

fibery-mcp.replay ▶ 準備完了
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~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json  · Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
{
  "mcpServers": {
    "fibery-mcp": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "fibery-mcp-server"
      ]
    }
  }
}

Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config を開く。保存後、アプリを再起動。

~/.cursor/mcp.json · .cursor/mcp.json
{
  "mcpServers": {
    "fibery-mcp": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "fibery-mcp-server"
      ]
    }
  }
}

Cursor は Claude Desktop と同じ mcpServers スキーマを使用。プロジェクト設定はグローバルより優先。

VS Code → Cline → MCP Servers → Edit
{
  "mcpServers": {
    "fibery-mcp": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "fibery-mcp-server"
      ]
    }
  }
}

Cline サイドバーの MCP Servers アイコンをクリックし、"Edit Configuration" を選択。

~/.codeium/windsurf/mcp_config.json
{
  "mcpServers": {
    "fibery-mcp": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "fibery-mcp-server"
      ]
    }
  }
}

Claude Desktop と同じ形式。Windsurf を再起動して反映。

~/.continue/config.json
{
  "mcpServers": [
    {
      "name": "fibery-mcp",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "fibery-mcp-server"
      ]
    }
  ]
}

Continue はマップではなくサーバーオブジェクトの配列を使用。

~/.config/zed/settings.json
{
  "context_servers": {
    "fibery-mcp": {
      "command": {
        "path": "uvx",
        "args": [
          "fibery-mcp-server"
        ]
      }
    }
  }
}

context_servers に追加。保存時に Zed がホットリロード。

claude mcp add fibery-mcp -- uvx fibery-mcp-server

ワンライナー。claude mcp list で確認、claude mcp remove で削除。

ユースケース

実用的な使い方： Fibery MCP

Convert customer insights into prioritized feature requests

👤 Product managers using Fibery ⏱ ~15 min intermediate

使うタイミング： You have a stack of Insight entities and need to roll them up into Features.

前提条件
  • Server/skill installed and authenticated — See repo README
フロー
  1. Pull recent insights
    Find Insight entities created this month grouped by theme.✓ コピーしました
    → Themed clusters of insights
  2. Create features
    For the top 3 themes, create a Feature entity linked to all contributing Insights with a 'why now' summary.✓ コピーしました
    → Three new Features with backlinks

結果： Backlog grounded in real user feedback with traceability.

注意点
  • Fibery types are workspace-specific — Fibery types are workspace-specific — always start with describe_schema before assuming a field name.
組み合わせ： filesystem

組み合わせ

他のMCPと組み合わせて10倍の力を

fibery-mcp + filesystem

Pair with filesystem for complementary capabilities

Use this server together with filesystem to complete a multi-step task.✓ コピーしました

ツール

このMCPが提供する機能

ツール入力呼び出すタイミングコスト
describe_schema (none) First — to discover types and fields 1 API call
query_entities type, filter, limit Find entities matching criteria 1 API call
update_entity id, fields Change a field value 1 API call

コストと制限

運用コスト

APIクォータ
See provider docs for rate limits
呼び出しあたりのトークン
Varies by tool
金額
See repo README for pricing details
ヒント
Cache tool results and avoid repeated identical calls.

セキュリティ

権限、シークレット、影響範囲

認証情報の保管： Use environment variables; never commit secrets
データ送信先： Tool calls go to the provider's API as documented

トラブルシューティング

よくあるエラーと対処法

401 Unauthorized

Generate an API token at Fibery workspace settings → API keys. Set FIBERY_HOST and FIBERY_TOKEN.

確認： describe_schema returns types
field not found

Field names in Fibery's API use the type-qualified form (e.g. Workflow/State). Use describe_schema to find the exact name.

確認： Inspect the type's fields

代替案

Fibery MCP 他との比較

代替案代わりに使う場面トレードオフ
Linear MCPEng-onlyFixed schema; less flexible

その他

リソース

📖 GitHub の公式 README を読む

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