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Gitscrum Studio Mcp Server

Gitscrum Studio Mcp Server

ローカル
github.com/gitscrum-core生産性53 週間前に更新

Gitscrum Studio Mcp Server について

Gitscrum Studio MCP Serverは、AIアシスタントをGitScrumワークスペースに接続し、プロジェクトや顧客業務を扱います。29個のツールで計画、協業、請求、レポートを支援し、OAuthデバイス認証を備えています。

主な機能

  1. 01タスク、スプリント、ワークフローの管理
  2. 02工数とプロジェクト予算の追跡
  3. 03ディスカッション、Wiki、ノートの利用
  4. 04顧客、請求書、提案書の管理
  5. 05分析、アクティビティ、スタンドアップの確認
  6. 06OAuthデバイス認証

活用シーン

  1. 01スプリントの作成とバックログタスクの割り当て
  2. 02プロジェクト予算と工数レポートの確認
  3. 03顧客の請求書と提案書の管理
  4. 04ブロッカーとチームの動向の確認

MCP 対応

ホスト型SSEまたはローカルstdioトランスポートを通じて、GitScrumワークスペースの操作をMCPクライアントに公開します。OAuth 2.0デバイス認可グラントで認証します。

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": {
"gitscrum-core": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@gitscrum-studio/mcp-server"
]
}
}
}
起動コマンドnpx -y @gitscrum-studio/mcp-server

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
npm@gitscrum-studio/mcp-server

ツール

29

掲載時のツール一覧 · 2 週間前に更新

このツールにパラメーターはありません。

詳細

GitScrum

GitScrum MCP サーバー:AI エージェントをプロジェクトマネージャーに 🚀

npm version MIT License Tests

AI エージェントを本格的なプロジェクトマネージャーに変えましょう。
GitScrum 公式の Model Context Protocol(MCP)サーバーは、AI アシスタント(Claude、Cursor、Windsurf、Copilot)に、プロジェクトスタック全体の詳細なコンテキストと操作アクセスを提供します。

GitScrum MCP サーバー

⚡ ホスティング版(推奨)

インストール不要。どこでも使えます。

https://mcp.gitscrum.com/sse

AWS 上でホスティングされる SSE ベースのサーバーです。AI クライアントに URL とトークンを追加するだけです。

おすすめの用途: Claude Desktop、Cursor、Windsurf、SSE 対応クライアント全般。

→ セットアップガイド

📦 ローカル版(npm)

npx を使用してセルフホスト可能です。

npx -y @gitscrum-studio/mcp-server

stdio トランスポートを使用してローカルで実行されます。Node.js 18 以降が必要です。

おすすめの用途: VS Code、GitHub Copilot、オフライン環境。

→ ローカルセットアップ


概要

GitScrum Studio MCP サーバーは、Model Context Protocol を介して AI アシスタントを GitScrum ワークスペースに接続します。Claude、GitHub Copilot、Cursor、その他の MCP 対応クライアントに、タスク、スプリント、時間記録、ユーザーストーリー、エピック、カンバンワークフロー、チームディスカッション、Wiki、メモ、クライアント CRM、請求書発行、提案書、予算管理、分析ダッシュボード、朝会レポート、アクティビティフィードなど、プロジェクト管理スタック全体への完全な操作アクセスを提供します。

GitScrum のウェブアプリでチームが行うあらゆる作業を、AI アシスタントとの会話を通じて実行できるようになります。

You:    "What's on my plate today?"
Assistant: Fetches your tasks due today across all projects.

You:    "Create a sprint for next week with the top 5 backlog items"
Assistant: Creates the sprint, assigns tasks, and sets the timeline.

You:    "Show me which projects are over budget"
Assistant: Returns burn-down data and flags at-risk projects.

You:    "Send the Q1 proposal to Acme Corp"
Assistant: Creates the proposal, attaches the client, and sends it.

You:    "What did the team ship this week?"
Assistant: Generates a standup digest with completed work and blockers.

29 個のツール。160 以上の操作。コンテキスト切り替えは不要です。


クイックスタート

インストール
npx -y @gitscrum-studio/mcp-server
クライアントの設定
Claude Desktop

設定ファイルを編集します:

  • macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
  • Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
{
  "mcpServers": {
    "gitscrum": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@gitscrum-studio/mcp-server"]
    }
  }
}
VS Code / Cursor

.vscode/mcp.json または MCP 設定に追加します:

{
  "servers": {
    "gitscrum": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@gitscrum-studio/mcp-server"]
    }
  }
}
認証

AI アシスタントに次のように伝えます:「GitScrum にログインして」

サーバーは OAuth 2.0 Device Authorization Grant フローを開始します。ブラウザーで認証するため、認証情報が MCP サーバーに共有されることはありません。


ツール

各ツールは統合された action パラメーターを使用し、個別のツール定義と比べて LLM コンテキストトークンを約 80% 削減します。

コア
ツールアクションドキュメント
taskmy today get create update complete subtasks filter by_code duplicate move notificationsタスク
sprintlist all get kpis create update stats reports progress metricsスプリント
workspacelist getプロジェクト
projectlist get stats tasks workflows types efforts labels membersプロジェクト
timeactive start stop logs analytics team reports productivity timeline時間記録
計画
ツールアクションドキュメント
user_storylist get create update allユーザーストーリー
epiclist create updateエピック
labellist create update attach detach toggleラベル
task_typelist create update assignタスクの種類
workflowcreate updateワークフロー
コラボレーション
ツールアクションドキュメント
discussionall channels channel messages send search unread mark_read create_channel update_channelディスカッション
commentlist add updateコメント
wikilist get create update searchWiki
notelist get create update share revisionsNoteVault
note_folderlist create update moveNoteVault
search—検索
ClientFlow CRM
ツールアクションドキュメント
clientlist get create update contacts interactions add_interactionClientFlow
invoicelist get stats create update issue send mark_paidClientFlow
proposallist get stats create update send approve reject convertClientFlow
clientflow_dashboard8 件のレポートClientFlow
clientflow_cross_workspace4 件のレポートClientFlow
インサイト PRO
ツールアクションドキュメント
standupsummary completed blockers team stuck digest contributorsスタンドアップ
analytics10 件のレポートアナリティクス
activityfeed user_feed notifications activities task_workflowアクティビティ
budgetprojects_at_risk overview consumption burn_down alerts events予算
認証
ツール説明ドキュメント
auth_loginデバイスコードフローを開始します認証
auth_complete認証を完了します認証
auth_statusセッションの状態を確認します認証
auth_logout保存済みの認証情報を消去します認証

完全なリファレンス:docs/TOOLS.md


セキュリティ

このサーバーは、最小権限の原則に基づいて設計されています。

レイヤー保護
操作CREATE、READ、UPDATE のみ許可されます。DELETE は MCP と API の両方のレイヤーでブロックされます。
認証OAuth 2.0 デバイスグラント — 認証情報がサーバーに触れることはありません。
トークンの保存制限付きのアクセス許可が設定されたローカルファイルシステムに保存されます。
レート制限認証に失敗すると、自動的にロックアウトされます。

破壊的な操作は、GitScrum Studio で実行する必要があります。

詳細:docs/SECURITY.md

脆弱性を発見した場合は、[email protected] に非公開で報告してください。


ドキュメント

ホスト型サーバーClaude、Cursor、Windsurf など向けの SSE セットアップ
使用ガイド実践的な例と一般的なワークフロー
ツールリファレンス29 個すべてのツールのパラメーターとレスポンス形式
ツール別ガイド各ツールモジュールの詳細
セキュリティセキュリティモデル、トークンの取り扱い、脅威の緩和策
開発ローカルセットアップ、アーキテクチャ、テスト、コントリビューション
変更履歴バージョン履歴と移行に関する注意事項

開発

git clone https://github.com/gitscrum-core/mcp-server.git
cd mcp-server
npm install
npm run build
npm test          # 378 tests across 22 suites

MCP Inspector でローカル環境を確認します:

npx @modelcontextprotocol/inspector node dist/index.js
要件バージョン
Node.js>= 18.0.0
npm>= 8.0.0

詳細なガイド:docs/DEVELOPMENT.md


コントリビューション

ガイドラインについては、CONTRIBUTING.md をご覧ください。

git checkout -b feature/my-feature
# make changes, add tests
npm test
git commit -m "feat: describe your change"

ライセンス

MIT — LICENSE をご覧ください。


ウェブサイト  ·  ドキュメント  ·  課題  ·  変更履歴

GitScrum が開発

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。