mcpField
C
Clockify MCP Server

Clockify MCP Server

ローカル
github.com/inakianduaga生産性1577 週間前に更新

Clockify MCP Server について

Clockify MCP Server は LLM を Clockify ワークスペースに接続し、時間記録の操作やレポート作成を可能にします。時間エントリー、ユーザーとプロジェクトの情報、期間指定の集計に対応します。

主な機能

  1. 01ワークスペースのプロジェクトとユーザーの一覧
  2. 02時間エントリーの表示と追加
  3. 03ユーザーのタイムシート取得
  4. 04ユーザー別・プロジェクト別の時間集計

活用シーン

  1. 01LLM を介したプロジェクト時間の記録
  2. 02期間を指定したユーザーのタイムシート確認
  3. 03月次または任意期間の時間内訳の作成

MCP 対応

Clockify のプロジェクト、ユーザー、時間エントリー、集計レポートの操作を、Cursor や Claude などの MCP クライアント向けツールとして公開します。

設定

ローカルサーバーの設定はどのクライアントでも共通です。コピーしてクライアントの MCP 設定ファイルに貼り付けてください。

mcp.json · 共通設定
{
"mcpServers": {
"clockify": {
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"-e",
"CLOCKIFY_API_KEY",
"ghcr.io/inakianduaga/clockify-mcp:latest"
],
"env": {
"CLOCKIFY_API_KEY": "<CLOCKIFY_API_KEY>"
}
}
}
}
起動コマンドdocker run -i --rm -e CLOCKIFY_API_KEY ghcr.io/inakianduaga/clockify-mcp:latest
設定が必要な環境変数
CLOCKIFY_API_KEYシークレット

ローカルサーバーにはマシン上の実行環境(Node.js 18 以上など)が必要です。設定ファイルの場所はクライアントごとに異なります。

パッケージ
ocighcr.io/inakianduaga/clockify-mcp:latest

ツール

ツール一覧はまだ取得されていません

ローカルサーバーのツールはマシン上で起動して初めて取得できます。メンテナーはまだツール一覧を提供していません。

詳細

Build Status Docker Image

Clockify MCP サーバー

Clockify MCP サーバー

この MCP サーバーを使用すると、LLM(Cursor や Claude など)が Clockify ワークスペースを操作できるようになり、高度な時間追跡の自動化とレポート作成が可能になります。このサーバーでは、次のことができます。

  • ワークスペース内のすべてのプロジェクトを一覧表示する
  • ワークスペース内のすべてのユーザーを一覧表示する
  • 自分自身または任意のユーザーの時間エントリーを追加、検索する(権限がある場合)
  • すべてのプロジェクトにわたる任意のユーザーのタイムシートを取得する
  • Clockify のサマリーレポート API を使用して、ユーザーとプロジェクトごとの時間を月別または任意の日付範囲で集計する
  • LLM と連携して、時間追跡データの自動化、要約、分析を行う

Clockify の例

機能

  • listProjects: 認証済みユーザーのすべてのプロジェクトを一覧表示する
  • getTimeEntries: 認証済みユーザーの時間エントリーを一覧表示する(日付による絞り込みは任意)
  • addTimeEntry: プロジェクトに時間エントリーを追加する
  • listUsers: ワークスペース内のすべてのユーザーを一覧表示する
  • getUserTimeEntries: 任意のユーザーの時間エントリーを一覧表示する(日付による絞り込みは任意)
  • getSummaryReport: 日付範囲内のユーザー/プロジェクトごとの時間のサマリーレポートを取得する(userIds/projectIdsによる絞り込みは任意)。任意のユーザーまたはプロジェクトの月別/時間別の集計を行えます。

クイックスタート(Docker — 推奨)

Cursor/Claude の MCP サーバー設定

settings.json に以下を追加します(YOUR_API_KEY を置き換えてください)。

{
  "mcpServers": {
    "clockify-mcp": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "-e", "CLOCKIFY_API_KEY=<YOUR_API_KEY>",
        "ghcr.io/inakianduaga/clockify-mcp:latest"  
      ],
      "disabled": false,
      "autoApprove": []
    }
  }
}

Clockify API キーの取得方法

  1. Clockify アカウントにログインします。
  2. プロフィールアイコン(右上)をクリックし、Profile を選択します。
  3. API セクションまでスクロールします。
  4. API キーをまだ持っていない場合は Generate をクリックするか、既存のキーをコピーします。

貢献と CI/CD

このプロジェクトでは GitHub Actions を使用して、main へのプッシュごとに Docker イメージを自動的にビルドし、GitHub Container Registry(GHCR)に公開します。

  • イメージ URL: ghcr.io/inakianduaga/clockify-mcp:latest
  • イメージの取得方法:
    docker pull ghcr.io/inakianduaga/clockify-mcp:latest
    

公開済みのイメージは、GitHub プロフィールまたはリポジトリの「Packages」セクションで確認できます。

メモリバンクと最適化

開発には最適化されたルールとともに cursor を使用しています。詳細はこちらをご覧ください:https://github.com/Bhartendu-Kumar/rules_template

ライセンス

このプロジェクトは MIT License の下でライセンスされています。詳細は LICENSE ファイルをご覧ください。

コメント

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。