shotlog について
shotlog は、ウィンドウのスクリーンショットを順序付けて説明付きで記録する macOS 向け MCP サーバーです。画像を Markdown レポートにまとめ、実験記録、QA 証跡、チュートリアル、手順書、バグ報告に使えます。
主な機能
- 01指定ウィンドウのキャプチャ
- 02連番と説明の付与
- 03説明の後編集
- 04SCP によるリモート画像の取り込み
- 05順序付き Markdown レポートの出力
活用シーン
- 01大学の実験手順の記録
- 02QA 証跡の収集
- 03スクリーンショット付きチュートリアルの作成
- 04手順書やバグ報告の準備
MCP 対応
MCP サーバーは、ウィンドウ一覧、スクリーンショットの撮影と管理、SCP によるリモート画像の取り込み、Markdown レポートの出力ツールを提供します。Claude Code や Claude Desktop などの MCP クライアントに接続できます。
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。
ツール
6掲載時のツール一覧 · 3 日前に更新
このツールにパラメーターはありません。
詳細
shotlog-mcp
AI アシスタントに、レポート用のスクリーンショットを撮ってもらいましょう。
macOS 用の MCP サーバーです。指定したウィンドウをキャプチャし、連番とキャプション(作業内容、コマンド、結果)を付けて保存します。さらに、すべてをまとめた Markdown レポートを作成し、PDF に変換できます。
Mac と Windows のノート PC を同時に使い、すべての手順をスクリーンショットで記録する必要があった、大学の OS 実習のために作られました。QA の証跡、チュートリアル、運用手順書、バグレポートにも同じように使えます。

できること
| ツール | 説明 |
|---|---|
list_windows | 表示中のウィンドウ(アプリ、タイトル、サイズ)を一覧表示します。 |
save_screenshot | アプリ名やタイトルで指定したウィンドウ(デフォルトでは最前面のウィンドウ)を1 つキャプチャし、キャプションとともに 001_name.png として保存します。 |
update_caption | 後からキャプションを入力または修正します。 |
list_screenshots | ログを順番に表示します。 |
pull_remote_screenshots | SCP 経由で別のマシン(例:Windows の Pictures\Screenshots)から新しいスクリーンショットを取得し、同じ連番で番号を付けます。 |
export_report | 各スクリーンショットとキャプションを順番に並べた report.md を書き出します。 |
あとは、次のように頼むだけです。「ターミナルで ssh -V を実行し、そのスクリーンショットを撮って、手順 3 としてキャプションを付けてください。」
インストール
macOS、Python 3.11+、uv が必要です。
Claude Code
claude mcp add shotlog -- uvx shotlog-mcp
Claude Desktop/その他の MCP クライアント
{
"mcpServers": {
"shotlog": { "command": "uvx", "args": ["shotlog-mcp"] }
}
}
最初にキャプチャする際は、サーバーを実行するアプリ(Terminal、iTerm、VS Code、Claude…)に画面収録のアクセス許可が必要です。システム設定 → プライバシーとセキュリティ → 画面収録 を開いてください。
設定
| 変数 | デフォルト | |
|---|---|---|
SHOTLOG_DIR | ~/shotlog | スクリーンショット、manifest.json、report.md の保存先です。 |
プロジェクトごとにフォルダーを 1 つ使います。claude mcp add shotlog -e SHOTLOG_DIR=~/lab3/shots -- uvx shotlog-mcp
リモートスクリーンショット(任意)
pull_remote_screenshots を使用するには、もう一方のマシンで SSH サーバー(Windows の場合:設定 → オプション機能 → OpenSSH Server)を有効にし、パスワードを求められないように、Mac から鍵認証でログインできるようにする必要があります。
レポートを PDF に変換
cd ~/shotlog && pandoc report.md -o report.pdf
開発
uv run --group dev pytest
ライセンス
MIT
コメント
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。