AI Integration
MCP Server
for AI Agents
UPSIDERの金融APIをAIエージェントから直接利用
Model Context Protocol (MCP) に対応したサーバーを提供。 Claude、LangChain、OpenAI Agents など主要なフレームワークからシームレスに接続できます。
What is MCP?
Model Context Protocol (MCP) は、AIモデルが外部ツールやAPIと安全にやり取りするための標準プロトコルです。 Anthropicが策定し、Claude をはじめとするAIエージェントが利用しています。
UPSIDERのMCPサーバーを使うことで、AIエージェントが自然言語の指示を受けて 与信判定・カード発行・決済処理などの金融オペレーションを実行できます。 全ての操作はサンドボックス環境で安全にテスト可能です。
Available Tools
MCPサーバーが提供するツール一覧
ToolDescription
credit_evaluate企業の与信評価を実行company_id, amount, currencycard_create新しいカードを発行type, holder_name, limitcard_listカード一覧を取得status?, page?, limit?transaction_searchトランザクションを検索query?, date_from?, date_to?report_generateレポートを生成type, period_start, period_endpayment_create支払いを作成amount, currency, destinationSetup
Installation
Claude Code
claude mcp add upsider-api \
npx @upsider/mcp-serverClaude Desktop (claude_desktop_config.json)
{
"mcpServers": {
"upsider-api": {
"command": "npx",
"args": ["@upsider/mcp-server"],
"env": {
"UPSIDER_API_KEY": "sk_test_..."
}
}
}
}Configuration
Environment Variables
# Required
UPSIDER_API_KEY=sk_test_xxxxxxxxxxxx
# Optional
UPSIDER_SANDBOX=true # default: true
UPSIDER_API_VERSION=2026-03 # default: latest
UPSIDER_LOG_LEVEL=debug # default: infoNote
サンドボックスモードがデフォルトで有効です。 本番環境で使用する場合は UPSIDER_SANDBOX=false に設定し、本番用APIキー (sk_live_) を使用してください。
Usage Examples
自然言語の指示がどのようにツールコールに変換されるか
“この会社の与信枠を確認して”→ credit_evaluate
// MCP Tool Call
{
"tool": "credit_evaluate",
"arguments": {
"company_id": "comp_abc123",
"amount": 10000000,
"currency": "JPY"
}
}“先月の決済レポートを生成して”→ report_generate
// MCP Tool Call
{
"tool": "report_generate",
"arguments": {
"type": "monthly_transactions",
"period_start": "2026-02-01",
"period_end": "2026-02-28"
}
}“新しいカードを発行して”→ card_create
// MCP Tool Call
{
"tool": "card_create",
"arguments": {
"type": "virtual",
"holder_name": "田中太郎",
"limit": 500000
}
}SDK Integration
主要なAIフレームワークとのインテグレーション
from langchain_upsider import UpsiderToolkit
toolkit = UpsiderToolkit(
api_key="sk_test_xxxxxxxxxxxx",
sandbox=True,
)
tools = toolkit.get_tools()
# [credit_evaluate, card_create, card_list,
# transaction_search, report_generate, payment_create]
agent = create_react_agent(llm, tools)
result = agent.invoke({
"input": "この会社の与信状況を確認して"
})Start Building with AI
サンドボックス環境で今すぐMCPサーバーを試してみましょう。
This is a sample page for demonstration purposes. All content is fictional.