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1. kintone MCP Serverより便利な kintone-cliを作った 2026/07/11 吉越　勲@たまさかシステムズ　 （CLI環境では）
2. 自己紹介 • 吉越　勲（よしこし　いさお） ◦ Github: https://github.com/yoshkosh • フリーランスエンジニア • 「kintoneまわりでコードを書く」エンジニアを7年 • プラグイン、kintoneカスタマイズ + システム連携などの開発 • Claude Code（2024年8月〜） ◦ コード手書きは激減
3. kintone MCP Server、便利ですよね • 非公式のMCPサーバーを利用させていただいていました（感謝） ◦ https://github.com/r3-yamauchi/kintone-mcp-server • 公式MCPサーバーのリリース後はそちらを利用（感謝） • 開発でもアプリ運用でも重宝していた、が • 現在はほとんど使っていない（ここからが本題）
4. ”MCP is Dead”という議論があった • 2026年2、3月くらい ◦ https://zenn.dev/hiraly/articles/3409b886607274 • モデルが進化したことで、MCPの優位性が下がった • Claude CodeなどCLI環境下ではCLIツールにメリットがある ◦ ex: Github MCP Server → ghコマンド • 「kintoneにもREST APIをラップしたCLIツールがほしい…」
5. 作ってみっか、と思ったきっかけ • AIエージェント向けのCLIの設計指針のブログ記事が話題に ◦ “You Need to Rewrite Your CLI for AI Agents” ▪ https://justin.poehnelt.com/posts/rewrite-your-cli-for-ai-agents/ ◦ 作者: Justin Poehneltさん（Googleの人） ◦ 同時にGoogle WorkspaceのCLIをリリース ▪ Google公式ではない • 具体的な設計指針を惜しみなく提示した神記事（感謝） • 設計指針 + kintone REST APIの仕様 + Claude Code = さくっと生成できるんじゃ？？ ◦ そんなことは全然なかった
6. できた • 2026年5月公開 ◦ https://www.npmjs.com/package/@yoshkosh/kintone-cli ◦ Qiitaに紹介記事を書いた ▪ https://qiita.com/yoshkosh/items/1e74759c16a3d1a68b8b ▪ いいねが1件（大感謝） • kintone REST APIを薄くラップしたコマンドラインツール • Justinさんの設計指針を参考に（というか、ほぼそのまんま） • Skillファイルを同梱 ◦ AIエージェントからすぐに使える • ほとんどのエンドポイントを網羅
7. 大量レコード処理：kintone MCP server • MCP のツール結果（＝取得データ）は AI のコンテキストに入る • 1 回の取得は最大 500 件。件数に比例して呼び出し回数が増える • 読む量が増えるほど、精度が低下しコストと応答時間が悪化 • コンテキスト上限に達すると処理が打ち切られる • ツール結果をファイルに退避して回避しても、呼び出し回数とページング制御の 負担は残る kintone → MCP server → AI のコンテキスト （500 件ずつ、レコードがトークンとして流れ込む）
8. 大量レコード処理：kintone-cli • CLI の出力先はシェル（パイプやファイル） • 絞り込みと集計を済ませてから、最終結果だけを AI が読む • --fields : 取得する列を最初から限定 • --page-all : 全件を 1 行 1 レコードの NDJSON でストリーム出力 • 何万件でも流せる • パイプとファイル: jq で条件抽出、head で先頭だけ、> でファイル保存して再 利用 kintone → kt（CLI）→ jq / head / ファイル→ AI のコンテキスト （外側で絞り込み） （必要な分だけ）
9. 対決: レコード50,000件のアプリで売上集計 プロンプト 「kintoneアプリ（1416）の売上データについて、 　2024年の受注を対象に、月別売上合計と件数、 　およびカテゴリ別売上を集計して」
10. 対決の結果：kintone MCP Server • 12分53秒、コンテキスト（1M）の残量：78% • kintone-get-recordsを計36回実行、すべて一時ファイルに保存 • 全ファイルを読み込んで集計するPythonスクリプトを生成して実行、集計
11. 対決の結果：kintone-cli • 57秒、コンテキスト（1M）の残量：95％ • シェルコマンド一発 で取得と集計を処理 ◦ --page-allオプションで全レコードを自動ページングしながら JSONL形式で取得 ◦ JSONLストリームをjqコマンドにパイプして集計 • 集計結果は両者で完全一致 ◦ 13,241件・593,884,100円 • 差は正確さではなく、時間とコンテキスト消費
12. （自分では）かなり重宝してます • 不具合調査と対処のおともに ◦ 対象レコードの集計 ◦ 修正すべき内容を整理してドキュメント化、一括実行 ◦ dry-run モードで書き込みも安全に • アプリの設定の取得、更新に ◦ 権限周りにも対応 • kintone環境を作業ディレクトリごとに切り替え ◦ direnv + macOS KeyChainでセキュアに
13. 気軽に使ってみてください https://www.npmjs.com/package/@yoshkosh/kintone-cli ご清聴ありがとうございました。