MCP 経由で Doppler を Gemini に接続する方法

💡 インストール不要? cloud.anythingmcp.com を直接利用してください。 サインインし、Connectors → Doppler をクリック、認証情報を貼り付け、MCP API キーを発行すれば完了です。Docker も git clone もローカルサーバーも不要。

Doppler + Gemini

あらゆる AI エージェントから Doppler シークレットマネージャー：プロジェクト、環境、コンフィグ、シークレットの名前と値（読み取り、更新、ダウンロード）、コンフィグの変更ログとロールバック、ワークプレースのアクティビティログ、メンバー、グループ、サービスアカウント、インテグレーション、サービストークン。3 つのツールはシークレットの値を平文で返します。

前提条件

完全なセットアップ手順はコネクタ自体に組み込まれています (ストアでコネクタを選択すると表示)。必要な環境変数:

DOPPLER_TOKEN

ステップ 1 — 認証情報を取得

設定は約 2 分です。Doppler アカウントとトークンが必要です。

シークレットは AI から見えます。 doppler_list_secrets、doppler_get_secret、doppler_download_secrets はシークレットの値を平文で返します。値は会話、AI プロバイダーのコンテキスト、クライアントのチャット履歴に入ります。masked や restricted の可視性設定は Doppler ダッシュボード上で値を隠すだけで、API は読み取り権限のあるどのトークンにも値を返します。コンフィグの中身を確認するとき、AI は doppler_list_secret_names を使い、値はあなたが求めたときだけ読み、求められない限り値を繰り返しません。AI に名前とメタデータだけを見せたい場合は、ワークスペース管理者がこの 3 つのツールをオフにします。

1. https://dashboard.doppler.com でトークンを選びます:
   • サービスアカウントトークン（dp.sa.、Team プランと Enterprise プラン）: Team、Service Accounts で、ワークプレースのロールと、AI に必要な範囲に限ったプロジェクトアクセスを持つサービスアカウントを作り、API トークンを作成します。最もおすすめです。
   • サービストークン（dp.st.）: プロジェクトでコンフィグを開き、Access、Generate を選びます。AI に書き込ませない限り読み取り権限を選びます。そのコンフィグにしか届かず、ワークプレース、プロジェクト、アクティビティログ、インテグレーションは 403 を返します。
   • パーソナルトークン（dp.pt.）: アカウント設定の Tokens。あなたができることをすべてのプロジェクトで実行できます。
2. Doppler に表示されたとおりのトークンを、Bearer もスペースも付けずに DOPPLER_TOKEN に貼り付けます。Authorization: Bearer <token> として送信されます。
3. doppler_get_me を実行します。トークンの種類とワークプレースが表示されます。

構成とメンバー: doppler_get_workplace、doppler_list_workplace_users、doppler_list_groups、doppler_list_service_accounts（メタデータのみで、トークンは返しません）、doppler_list_projects、doppler_get_project、doppler_list_project_members、doppler_list_environments、doppler_get_environment、doppler_list_configs、doppler_get_config。これらはどれもシークレットの値を返しません。

シークレット: まず doppler_list_secret_names を使います。値を含まない名前だけを返します。値は求められたときだけ読みます。1 件なら doppler_get_secret、複数なら doppler_list_secrets（secrets で絞り込み）、コンフィグ全体を JSON、.env、YAML、Docker、.NET 形式のファイルにするなら doppler_download_secrets です。

変更: doppler_update_secrets は値を作成または上書きし、指定しなかったシークレットはそのまま残ります。doppler_update_secret_note はプロジェクトのすべての環境でそのシークレット名に適用されるメモを設定します。doppler_create_project（Doppler が dev、stg、prd を追加）、doppler_update_project、doppler_create_environment、doppler_create_config（空のブランチコンフィグ）、doppler_clone_config（シークレットを含むコピー）で構成を整えます。doppler_update_secrets に渡す値も会話を通ります。AI は書き込む前に、名前、値、コンフィグをあなたと確認します。prd のコンフィグでは特に慎重に確認します。

履歴と監査: doppler_list_config_logs と doppler_get_config_log は、コンフィグで何が変わったかを、追加、変更、削除されたシークレット名付きで、値は含めずに示します。doppler_rollback_config_log は変更前の状態に戻します。ロールバック自体も新しいログエントリになるので、同じ方法で取り消せます。doppler_list_activity_logs と doppler_get_activity_log はワークプレースの監査証跡です。doppler_list_integrations と doppler_get_integration は AWS、GitHub、Vercel、Kubernetes などへの同期を示し、doppler_list_service_tokens はコンフィグのサービストークンを値なしで一覧にします。

インストール時はオフ: doppler_delete_secret。コンフィグを読むアプリケーションは次の取得時に値を失い、削除は元に戻せないため、チームに必要なときにワークスペース管理者がオンにします。

識別子: project はプロジェクトのスラッグ、environment は環境のスラッグ（dev、stg、prd）、config はコンフィグ名です。ルートコンフィグの名前は環境のスラッグそのもので、ブランチコンフィグはそれで始まります（例: dev_feature_x）。シークレット名は大文字と小文字を区別し、慣例として大文字です。

データ形式: シークレットのエントリには raw（入力どおりで、${OTHER} の参照を含む）と computed（参照を解決済み）があります。doppler_download_secrets に format: json を指定すると、名前から値へのフラットなオブジェクトを返します。時刻は UTC の ISO 8601 です。応答には success: true が含まれ、失敗時は messages が含まれます。

ページング: 一覧ツールは page（1 から）と per_page（既定 20）を受け取ります。満杯のページが返ってくる間、AI は次のページを要求します。

制限: 1 分あたり、Developer プランは読み取り 240 回、シークレット読み取り 120 回、書き込み 60 回、Team は 480、240、120、Enterprise は 480、480、240 です。上限を超えると Doppler は 429 を返します。

よくあるエラー: 401 はトークンが間違っている、期限切れ、または取り消されたこと、403 はそのプロジェクト、コンフィグ、ワークプレースのエンドポイントにトークンがアクセスできないこと（サービストークンは自分のコンフィグにしか届きません）、404 は不明なプロジェクト、コンフィグ、シークレット、ログ ID、400 は無効な名前や本文、429 はレート制限です。

このコネクタは、サービストークンやサービスアカウントトークンの値を決して返さず、プロジェクト、環境、コンフィグを削除せず、インテグレーションやアクセス権を変更しません。

ステップ 2 — アダプターをインストール

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/HelpCode-ai/anythingmcp/main/docker-compose.quickstart.yml -o docker-compose.yml
printf 'JWT_SECRET=%s\nENCRYPTION_KEY=%s\n' "$(openssl rand -hex 32)" "$(openssl rand -hex 32)" > .env
docker compose up -d

ステップ 3 — Gemini にコネクタを追加

サーバーURL: AnythingMCP で MCP Servers を開き、このコネクタがあるサーバーを選んで URL（https://cloud.anythingmcp.com/mcp/…）をコピーします。このガイドで YOUR_SERVER_ID と表示されている箇所に使ってください。

Gemini CLI は ~/.gemini/settings.json（Windows では %USERPROFILE%\.gemini\settings.json）から MCP サーバーを読み込みます。次を追加してください:

{
  "mcpServers": {
    "anythingmcp": {
      "httpUrl": "https://cloud.anythingmcp.com/mcp/YOUR_SERVER_ID",
      "headers": { "X-API-Key": "YOUR_MCP_API_KEY" }
    }
  }
}

1. AnythingMCP の MCP Servers → 対象のサーバー → API keys で MCP API キーを作成し、YOUR_MCP_API_KEY と置き換えます。
2. ファイルを保存し、gemini を再起動します。
3. Gemini CLI で /mcp を実行します（またはシェルで gemini mcp list）。anythingmcp が接続済みとして表示されるはずです。
4. プロンプトを入力しましょう。Gemini CLI が Doppler のツールを呼び出せるようになりました。

利用可能なツール

プロンプトの例

• 「backend プロジェクトの prd コンフィグにはどのシークレットがありますか？名前だけで、値は不要です。」
• 「今週 backend の stg コンフィグで何が変わりましたか？変更したのは誰ですか？」
• 「backend の dev コンフィグで FEATURE_NEW_CHECKOUT を true にしてください。保存前に変更内容を見せてください。」
• 「backend の prd コンフィグへの直近の変更をロールバックしてください。先にそのログエントリを見せてください。」
• 「どのインテグレーションがコンフィグを AWS や Vercel に同期していて、どのコンフィグを送っていますか？」

FAQ

Gemini CLI はどこから MCP サーバーを読み込みますか? ユーザー単位では ~/.gemini/settings.json、プロジェクト単位ではプロジェクト内の .gemini/settings.json です。gemini mcp list で各サーバーと接続状態を確認できます。

次のステップ

• コネクタのランディング
• Claude に接続
• ChatGPT に接続
• Cursor に接続
• Meta Muse に接続
• Microsoft Copilot に接続