
Secure MCP Framework by Arcade.dev
Arcade.dev · コーディング
Arcade.devのSecure MCP Frameworkは、AIエージェントを実際のツールやアカウントにつなぐMCPサーバーを構築するためのオープンソースフレームワークだ。開発者が普通は避けたい部分、つまりOAuthログイン、シークレット、MCPサーバーのデプロイを引き受けてくれる。読みやすいPythonを数行書いてツールを定義すれば、すぐ公開できる。Google、Slack、Salesforceのような機微なシステムに触れるエージェントツールを作りつつ、認証を毎回作り直したくないチームに向く。要するに、動くサーバーへの最短ルートだ。本当に。

Secure MCP Framework by Arcade.dev について
Arcade.devのSecure MCP Frameworkとは
Arcade.devのSecure MCP Frameworkは、Model Context Protocol(MCP)サーバーを構築するためのAIエージェントツール用フレームワークだ。MCPは、AIエージェントが外部ツールを見つけて呼び出す標準的な仕組みである。Arcadeは自社ツールに使っているのと同じフレームワークとしてこれを開発し、MITライセンスで公開した。つまりベンダーロックインもライセンスの想定外もない。自前のインフラでサーバーを動かすつもりなら、ここは重要だ。わかりやすいトレードオフである。
狙っている問題は認証だ。大半のMCPサーバーは試作は簡単でも、本番化は厄介である。実際のエージェントは、Google Drive、Slack、CRMの中でユーザーの代理として動作する必要があるからだ。その隔たりを埋めるのが、認証重視のMCPフレームワークである。これはOAuth接続を後付けではなく一級の機能として扱う。シークレットはローカルでは.envファイルに、本番では管理されたシークレットに置かれる。鍵の直書きも、深夜の後片付けもない。この設計判断ひとつが、素のサーバーに認証を後付けしようとしたチームが結局乗り換える理由だ。既存ツールにユーザー単位のOAuthを後から組み込むと、たいていは各ツール呼び出しの認可と保存の仕方を書き直す羽目になる。
主な限界は範囲にある。これは開発者向けのツール構築フレームワークであり、ノーコードのプラットフォームではない。Pythonを書き、プロジェクトを管理し、MCPクライアントの接続方法を理解する必要がある。コードを書かずに既存ツールをエージェントにつなぎたいなら、Arcadeのホスト型サービスが速い。決める前に覚えておきたい。
はじめかた
uv tool install arcade-mcpでCLIをインストールする。arcade new my_serverを実行して新しいプロジェクトを作り、フォルダに入る。- 生成された
server.pyを開き、@app.toolデコレータでツールを定義する。 uv run server.pyでローカルにサーバーを起動し、トランスポートはhttpかstdioを選ぶ。arcade configureでサーバーをIDEやエージェントに接続し、ツールを端から端までテストする。
AIツール情報
Secure MCP Framework by Arcade.devの料金、対応プラットフォーム、性能を簡単に確認できます。
こんな人におすすめ
このツールが最も力を発揮するユーザー、タスク、シーン。
ユーザー
- 自前のOAuthフローを書かずにMCPサーバーを公開したいPython開発者。トークンの配線作業は不要。
- Google Workspace、Slack、Salesforceのような社内システムにAIエージェントをつなぐバックエンド/プラットフォームエンジニア。よくあるニーズ。
- 認証情報とツールのコードを自分たちで握るため、オープンソースで自己ホストできる選択肢を求めるチーム。
タスク
- エージェントが実務の流れで呼べるツールを定義する、独自のMCPサーバーの構築。
- OAuthによるユーザー認可を加え、エージェントが特定の個人のアカウント内で動作できるようにする。
- 鍵を直書きせずに、ローカル開発と本番の間でシークレットを管理する。
- コンプライアンス上必要なとき、MCPサーバーをクラウド環境やプライベートVPCにデプロイする。
シーン
- ホスト型プランに決める前に、ノートPCでエージェントツールを試作する。始めるのは無料。
- セキュリティ審査を通す必要がある本番のMCPサーバーを公開する。近道はなし。
- 外部呼び出しが一切許されないエアギャップ環境でエージェントを動かす。コンプライアンスに優しい。
- IDEの中でMCPサーバーをCursor、Claude、その他のMCPクライアントにつなぐ。コマンド1つの仕事。
主な機能
認証重視のツール構築
定義するツールはどれも、実行前にユーザーの認可を要求できる。フレームワークが扱うOAuth接続を使う。ここが素のMCPサーバーとの核心的な違いで、そちらではトークンを自分で配線することになる。エージェントはログイン要求を出し、ユーザーが承認すればそのユーザーのアカウントで動作できる。これが認証重視のMCPモデルの実践であり、接続するプロバイダーごとにトークン保管、リフレッシュの流れ、同意画面を作らずに済む。小さな話ではない。
コマンド1つでのセットアップとローカル実行
CLIはコマンド1つで動くMCPサーバーを立ち上げ、uv run server.pyがローカルで起動する。フラグ1つでトランスポートを切り替えられ、クライアントの接続方法に応じてhttpかstdioを選べる。これが「Pythonで手軽にMCPサーバーを構築する」という言葉の意味であり、昼前にツールを1つ試したいだけのときに手作業でサーバーを組むのとは、実際に差が出る。ツールを反復して調整する間、サイクルを短く保てる。一度試してほしい。
シークレット管理を内蔵
シークレットはローカル開発中は.envファイルに置かれ、本番では管理されたシークレットに移る。開発者は別途ボールトを組む必要も、認証情報をコミットする危険もない。よくある漏洩の元を消す小さな機能だ。本番へ初めてプッシュするときに気づくし、セキュリティ担当者も気づく。楽な勝ち点である。
MITライセンスのオープンソース
フレームワークはMITライセンスで提供されるので、完全な主導権を保ち、必要ならフォークや自己ホストができる。席ごとの課金も、後々のライセンスの想定外もない。ロックインを警戒するチームにとって、これは重い売り材料だ。大きな話である。
本番デプロイの選択肢
ローカル実行のほか、サーバーはArcade Cloud、自前のVPC、完全なエアギャップ環境にデプロイできる。エンタープライズプランはSSO、RBAC、監査ログ、プライベートレジストリを追加する。この幅のおかげで試作が書き直しなしに統制された運用へ育つ。ノートPCで5分で動くフレームワークとしては珍しい。
幅広いクライアントとエージェントの互換性
このフレームワークで作ったサーバーは、Cursor、Claude、LangGraphなどMCPクライアントやエージェントスタックで動く。arcade configureがサーバーをIDEやクライアントに素早くつなぐ。単一のエージェントベンダーに縛られない。スタックは自分で選ぶ。
自前の認証情報によるローカル評価
評価はローカルで実行でき、認証情報も自分で持ち込める。テストがホスト型サービスに依存しない。チームが本番へ出す前にツールの挙動を確かめる助けになる。機微なテストデータを第三者システムの外に置ける。素早いフィードバック、想定外なし。
メリットとデメリット
メリット
- 認証がフレームワークに組み込まれ、OAuthを使うエージェントの動作に独自の配線が要らない。
- MITライセンスとローカル実行で、ベンダーロックインなしに完全な主導権を握れる。
- セットアップはコマンド1つで、ツールは簡潔で読みやすいPythonで定義する。
- シークレット管理はローカルでも本番でも同じように動く。
- デプロイはツールのコードを変えずに、ローカルからVPC、エアギャップへと広がる。
デメリット
- 開発者向けフレームワークであり、実際にコーディングが要る。ノーコードの道はない。
- 無料枠を超えて本番で使うと、認証イベントごと、ツール呼び出しごとに課金され、規模が大きいと積み上がる。
- SSOや監査ログなど大規模チームが必要とするエンタープライズ機能は、セルフサービスの登録ではなく営業との商談の向こう側にある。うんざりする。
よくある質問
MCPサーバーを構築するためのオープンソースのPythonフレームワークだ。MCPサーバーはAIエージェントに呼び出せるツールを与える。Arcade.devが維持し、自社のツール群にも使う。認証とデプロイを簡単にする点に力を入れている。
関連コンテンツ
Secure MCP Framework by Arcade.devに関連するツール、スキル、記事を探す。
Secure MCP Framework by Arcade.devの代替ツール
Forefront
Forefront · コーディングForefrontはオープンソースAIで構築するためのウェブプラットフォームだ。主要なオープンソース言語モデルを自分のデータで微調整し、性能を評価し、API経由で実行したり、エクスポートして自分でホストしたりできる。クローズドなプラットフォームの手軽さを求めつつ、モデルとデータの所有権にはこだわる開発者が対象だ。
Startkit
StartKit.AI · コーディングStartkitは、AI SaaSとAIラッパー製品を作るためのボイラープレートだ。面倒な部分をあらかじめ配線済みにしたAIスタートアップボイラープレートと考えればいい。認証、StripeとLemon Squeezyの決済、利用制限、トランザクションメール、そしてOpenAI、Anthropic、Groq、Llamaと通信するAI APIスターターキットが含まれる。リポジトリをクローンして価格を設定し、ユーザーが実際にお金を払う部分に取りかかれる。ReactとTailwind上のNext.jsで作られているため、ボイラープレートコードの多くはすでに見慣れたものだ。
Testim
Tricentis · コーディングTestimは、Web・モバイル・Salesforceアプリ向けにエンドツーエンドテストを構築して実行するAIテスト自動化プラットフォームだ。機械学習を頼りに、インターフェースが変わってもテストを安定させ、チームが壊れたセレクターの修正に費やす時間を減らす。今日から使い始められる自動テストツールとしては悪くない。ブラウザで操作を録画してテストを作り、より細かい制御が必要なときはJavaScriptを足す。忙しいQAチームにとって堅実な選択肢である。
