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Ganty MCP

Ganty MCP

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Ganty MCP について

Ganty MCP は、ホスト型ガントチャートサービスを通じて、AIクライアントをGantyのプロジェクト、タスク、マイルストーンに接続します。クリティカルパスや日程変更の影響もサーバー側で計算し、LLMに日付計算を任せず依存関係を反映した結果を返します。

主な機能

  1. 01ワークスペース、プロジェクト、タスクの一覧
  2. 02プロジェクトデータの作成と更新
  3. 03クリティカルパスと余裕時間の計算
  4. 04タスク日程変更の試算または確定
  5. 05依存関係に沿った日程変更の反映

活用シーン

  1. 01タスクとプロジェクトのマイルストーン確認
  2. 02プロジェクトのクリティカルパス特定
  3. 03タスク遅延によるリリースへの影響予測
  4. 04固定タスクを維持した日程調整

MCP 対応

ホスト型のStreamable HTTP MCPサーバーが、Gantyの読み取り・書き込みツールを提供します。Bearerトークンには読み取りまたは書き込みの権限があり、クリティカルパス分析などはサーバー側で実行されます。

設定

リモートサーバーはインストール不要です。クライアントを選んで設定をコピーするか、ワンクリックで導入できます。

エンドポイントhttps://ganty.app/api/mcp
インストールコマンドをコピー
Claude CodeTerminal
Cursor.cursor/mcp.json
VS Code.vscode/mcp.json
Claude Desktopclaude_desktop_config.json
Windsurf~/.codeium/windsurf/mcp_config.json

コマンドはターミナルで実行し、JSON は各クライアントの MCP 設定に貼り付けて再起動します。認可が必要なサーバーは初回接続時にログインを求めます。

ツール

15

このツールにパラメーターはありません。

詳細

Ganty MCP

Ganty は、組み込みの Model Context Protocol(MCP) サーバーを備えたガントチャート SaaS です。Claude Desktop や Claude Code などの AI クライアントを使って、自然言語でプロジェクトを操作できます。また、クリティカルパスやシフトの影響を LLM に計算させるのではなく、サーバー側で算出します。

ステータス:v1.0.0 — 本番エンドポイントは https://ganty.app/api/mcp(Streamable HTTP)です。 Free を含むすべての Ganty プランで無料です。

他との違い

多くの MCP サーバーは、既存の API に対する CRUD を公開しています。Ganty はさらに、サーバー側で計算して JSON を返す計算ツールも公開しているため、LLM が日付、依存関係、クリティカルパスについて推論する必要はありません。

  • get_critical_path — 進捗を考慮した残り期間を使って、CPM の順方向パスと逆方向パスを計算します。クリティカルパス上のタスクを順番に返し、タスクごとの最早開始/終了、最遅開始/終了、余裕時間、予測終了日を示します。計算前に循環依存を検出し、停止したり推測したりするのではなく、error: 'cyclic_dependency' を返します。
  • reschedule_and_propagate — タスクのシフトをシミュレーションまたは確定します。デフォルトモードは dry_run(データベースへの書き込みなし)です。前方のみのカスケード処理では、固定されたタスク(progress=100 または pinned_task_ids に含まれるタスク)を尊重し、上書きせずに conflicts を報告します。commit モードでは、すべてを全か無かのトランザクションで処理します。

クイックスタート

  1. Ganty で MCP トークンを発行します:ダッシュボード → Settings → MCP Integration → 「Issue new token」。
  2. Claude Desktop(claude_desktop_config.json)または Claude Code(プロジェクトのルートにある .mcp.json)を設定します:
    {
      "mcpServers": {
        "ganty": {
          "url": "https://ganty.app/api/mcp",
          "headers": { "Authorization": "Bearer YOUR_TOKEN" }
        }
      }
    }
    
  3. Claude を再起動して、プロンプトを試します:
    • 「Ganty のプロジェクトを一覧表示して」
    • 「e-commerce rebuild プロジェクトのクリティカルパスは何ですか?」
    • 「payments タスクを 3 日後ろ倒しにした場合、リリース日はいつになりますか?」

設定手順の全体については、こちらをご覧ください:https://ganty.app/guide/mcp-integration

ツール

読み取りツール(読み取り専用トークンと書き込みトークンで使用可能)
ツール説明
list_workspacesトークンのユーザーが所属するワークスペース
list_projectsワークスペース内のプロジェクト
list_tasksプロジェクト内のタスク(名前/ステータス/担当者で絞り込み)
get_task担当者と依存関係を含む単一タスク
list_milestonesプロジェクト内のマイルストーン
get_critical_path余裕時間と合計期間を含むサーバー側 CPM
書き込みツール(書き込みスコープのトークンのみ)
ツール説明
create_project, delete_projectプロジェクトのライフサイクル
create_task, update_task, delete_taskタスクのライフサイクル
set_task_progressタスクの進捗を更新(ステータスを自動設定)
add_dependency2 つのタスク間の終了-開始依存関係
create_milestoneマイルストーンを追加
reschedule_and_propagateタスクをシフトし、依存関係を通じてカスケード処理を実行。ドライランまたは確定に対応

reschedule_and_propagate は、dry_run モードでも書き込みツールに分類されます(確定時と同じ計算処理を共有しており、読み取り専用トークンで無制限のシミュレーションが実行されないようにするためです)。

v1 の対象範囲と制限事項

誤った回答を黙って返すより、明示的に未対応とする方針です。計算ツールからのすべての応答には、limitations 配列が含まれます。

  • 依存関係の種類:終了-開始のみ(Ganty のスキーマでは SS/FF/SF をモデル化していません)
  • カレンダー:デフォルトでは暦日です。business_days: true にすると土曜と日曜のみを除外します(祝日テーブルはありません)
  • v1 ではリソースカレンダーはありません
  • **複数期間のタスク(extraSegments)**は v1 では無視されます。計算では各タスクのメインの開始日と終了日のみを使用します
  • 固定されたタスク:progress=100 のタスクは自動的に固定されます。追加で固定する場合は pinned_task_ids を指定してください
  • 前方のみのカスケード処理:必要に応じて後続タスクを後ろ倒しにしますが、前倒しにはしません

アーキテクチャ

  • トランスポート:Streamable HTTP(HTTP POST 経由の JSON-RPC 2.0)— https://ganty.app/api/mcp
  • 認証:Ganty ダッシュボードで発行される Bearer トークン(gnty_...)。トークンのスコープは read または write です。
  • レート制限:read は 120 リクエスト/分、write は 30 リクエスト/分(トークンごと)
  • 監査ログ:すべての書き込み呼び出しについて、操作、実行者、IP、引数の概要を記録します。
  • アトミック性:reschedule_and_propagate の commit モードは Prisma トランザクションでラップされます。競合が発生した場合は書き込みを行わず中断します。

計算ロジックは純粋な TypeScript 関数で構成され、具体的な日付と日数を検証する 28 件のゴールデンテストで裏付けられています(直線的なチェーンのシフト、ダイヤモンド型のマージ、2 秒以内のサイクル検出、進捗を考慮した残り期間、手計算で検証した CPM とスラック、営業日モード、ラグ日数の処理、プッシュのみのカスケード)。

リンク

ライセンス

このドキュメントリポジトリは MIT ライセンスです。 Ganty サーバー自体はホスト型 SaaS であり、MCP エンドポイントはすべての Ganty ワークスペースで利用できる機能です。

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MCP は初めてですか?

プロトコルの概要から最初のサーバーの導入まで、よくある疑問にまとめて答えます。

AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。