Productplan Mcp Server について
Productplan Mcp Serverは、AIアシスタントから自然言語でProductPlanのロードマップ、アイデア、OKR、ローンチを照会・管理できるようにします。プロダクトマネージャーやチームリーダーがローカルプロセス経由で実データにアクセスし、検証付きの一括編集も行えます。
主な機能
- 01ロードマップと項目の照会
- 02項目の作成、編集、削除
- 03アイデア、機会、OKRの管理
- 04ローンチとタスクの表示・管理
- 05検証付き項目の一括編集
活用シーン
- 01ロードマップの最近の変更をまとめて定例会を準備
- 02目標の進捗を確認して関係者向けの報告を作成
- 03顧客アイデアを絞り込んでトリアージ
- 04ローンチの未完了タスクを確認
MCP 対応
このローカルMCPサーバーはクライアントのリクエストをProductPlan API呼び出しに変換し、AIアシスタントにロードマップ、アイデア、OKR、ローンチデータの照会・管理ツールを提供します。
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。
このサーバーのパッケージやリモートエンドポイントはまだ取得できていません。プロジェクトの README の手順に従ってください。
ghcr.io/olgasafonova/productplan-mcp-server:6.0.0stdioツール
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
ProductPlan MCP サーバー
AI を使ってロードマップについて話しましょう。 Claude、Cursor、その他の AI アシスタントとの自然な会話を通じて、質問したり、アイデアを作成したり、OKR の進捗を確認したり、ローンチを管理したりできます。
これを使うと何ができますか?
ProductPlan の画面をクリックして回る代わりに、次のように尋ねるだけです。
「第 1 四半期のロードマップには何がありますか?」
「スケジュールが遅れている目標をすべて表示して」
「モバイルアプリの改善について新しいアイデアを作成して」
「今月予定されているローンチは何ですか?」
「
customer-requestタグが付いたアイデアをすべて一覧表示して」
「Customer satisfaction の凡例を使って、すべての eFormidling バーに色を付けて」
「この 10 個のバーを Platform レーンに移動し、Q3 のタグを付けて」
AI が ProductPlan の実データを取得し、数秒で応答します。複数のバーへの変更は、検証済みの 1 回の呼び出しで行われます。書き込みを行う前に各バーを確認し、最初にドライランを依頼することもできます。
対象ユーザー
- プロダクトマネージャー:ロードマップデータにすばやくアクセスしたい方
- チームリーダー:コンテキストを切り替えずに、すぐに状況を確認したい方
- AI アシスタント(Claude、Cursor など)を使っていて、ワークフローに ProductPlan を統合したい方
コーディングは不要です。ファイルをコピーして、設定を貼り付けるだけです。
クイックスタート(5 分)
ステップ 1:ProductPlan API トークンを取得する
- ProductPlan にログインします
- Settings → API に移動します(またはこのリンクに直接アクセスします)
- API トークンをコピーします
ステップ 2:アプリをダウンロードする
Releases ページにアクセスし、お使いのコンピューターに合ったファイルをダウンロードします。
| お使いのコンピューター | ダウンロードするファイル |
|---|---|
| Mac(M1、M2、M3、M4) | productplan-darwin-arm64 |
| Mac(Intel) | productplan-darwin-amd64 |
| Windows | productplan-windows-amd64.exe |
| Linux | productplan-linux-amd64 |
Mac/Linux の場合、ターミナルを開き、次の 2 つのコマンドを実行します(ファイル名はダウンロードしたものに置き換えてください)。
chmod +x ~/Downloads/productplan-darwin-arm64
sudo mv ~/Downloads/productplan-darwin-arm64 /usr/local/bin/productplan
パスワードの入力を求められます。これは正常です。
Windows の場合:
-
バイナリを保存するフォルダーを作成します(まだ存在しない場合):
mkdir C:\Tools -
ダウンロードした
.exeをそのフォルダーに移動し、名前を変更します:move %USERPROFILE%\Downloads\productplan-windows-amd64.exe C:\Tools\productplan.exe -
AI アシスタントの設定(ステップ 3 で説明)では、フルパス
C:\Tools\productplan.exeを使用します
注:PATH への追加は省略できます。設定ではファイルのフルパスを使用してください。
ステップ 3:AI アシスタントに接続する
使用するツールを選択してください:
Claude Desktop(クリックして展開)
-
設定ファイルを探します:
- Mac:
~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json - Windows:
%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
- Mac:
-
任意のテキストエディターで開き、次の内容を追加します(
your-tokenを実際の API トークンに置き換えてください):
Mac/Linux:
{
"mcpServers": {
"productplan": {
"command": "/usr/local/bin/productplan",
"env": {
"PRODUCTPLAN_API_TOKEN": "your-token"
}
}
}
}
Windows:
{
"mcpServers": {
"productplan": {
"command": "C:\\Tools\\productplan.exe",
"env": {
"PRODUCTPLAN_API_TOKEN": "your-token"
}
}
}
}
- Claude Desktop を再起動します
Claude Code(ターミナル)
設定ファイルに追加します:
- Mac/Linux:
~/.claude.json - Windows:
%USERPROFILE%\.claude.json
Mac/Linux:
{
"mcpServers": {
"productplan": {
"command": "/usr/local/bin/productplan",
"env": {
"PRODUCTPLAN_API_TOKEN": "your-token"
}
}
}
}
Windows:
{
"mcpServers": {
"productplan": {
"command": "C:\\Tools\\productplan.exe",
"env": {
"PRODUCTPLAN_API_TOKEN": "your-token"
}
}
}
}
Cursor
- Cursor を開きます
- Settings → MCP Servers に移動します
- 次の設定を追加します:
Mac/Linux:
{
"productplan": {
"command": "/usr/local/bin/productplan",
"env": {
"PRODUCTPLAN_API_TOKEN": "your-token"
}
}
}
Windows:
{
"productplan": {
"command": "C:\\Tools\\productplan.exe",
"env": {
"PRODUCTPLAN_API_TOKEN": "your-token"
}
}
}
Windows ユーザー向け:パスには二重のバックスラッシュ(
\\)を使用してください。JSON ではバックスラッシュがエスケープ文字として扱われるため、これが必要です。
VS Code + Cline
- Cline 拡張機能をインストールします
- VS Code の設定(JSON)を開き、次の内容を追加します:
Mac/Linux:
{
"cline.mcpServers": {
"productplan": {
"command": "/usr/local/bin/productplan",
"env": {
"PRODUCTPLAN_API_TOKEN": "your-token"
}
}
}
}
Windows:
{
"cline.mcpServers": {
"productplan": {
"command": "C:\\Tools\\productplan.exe",
"env": {
"PRODUCTPLAN_API_TOKEN": "your-token"
}
}
}
}
VS Code + Continue
- Continue 拡張機能をインストールします
- 設定ファイルに追加します:
- Mac/Linux:
~/.continue/config.json - Windows:
%USERPROFILE%\.continue\config.json
- Mac/Linux:
Mac/Linux:
{
"mcpServers": [
{
"name": "productplan",
"command": "/usr/local/bin/productplan",
"env": {
"PRODUCTPLAN_API_TOKEN": "your-token"
}
}
]
}
Windows:
{
"mcpServers": [
{
"name": "productplan",
"command": "C:\\Tools\\productplan.exe",
"env": {
"PRODUCTPLAN_API_TOKEN": "your-token"
}
}
]
}
n8n(ワークフロー自動化)
- n8n インスタンスに環境変数を設定します:
N8N_COMMUNITY_PACKAGES_ALLOW_TOOL_USAGE=true - ワークフローに MCP Client ノードを追加します
- 次のように設定します:
- コマンド:
- Mac/Linux:
/usr/local/bin/productplan - Windows:
C:\Tools\productplan.exe
- Mac/Linux:
- 環境変数:
PRODUCTPLAN_API_TOKEN=your-token
- コマンド:
- AI Agent ノードに接続します
ワークフローの例:Slack Trigger → AI Agent (with MCP Client) → Slack Response
ステップ 4:質問してみる
AI アシスタントを開いて、次の質問を試してみてください:
- 「ProductPlan のロードマップを一覧表示して」
- 「ロードマップ[名前]にはどのバーがありますか?」
- 「OKR を表示して」
- 「ディスカバリーにはどのアイデアがありますか?」
実際のユースケース
朝会の準備
「過去 1 週間に Product Roadmap で変更された内容を要約して」
ステークホルダーへの進捗報告
「第 1 四半期の目標と進捗状況をすべて一覧表示して」
アイデアの優先順位付け
「「enterprise」タグが付いていて、優先度が設定されていないアイデアをすべて表示して」
リリースの調整
「1 月のリリースに向けて、まだ完了していないタスクは何ですか?」
簡単な確認
「「Mobile App v2」のバーはいつ開始予定ですか?」
どのような ProductPlan データにアクセスできますか?
| 機能 | 表示 | 作成 | 編集 | 削除 |
|---|---|---|---|---|
| ロードマップ | はい | - | - | - |
| ロードマップのコメント | はい | - | - | - |
| バー(ロードマップ項目) | はい | はい | はい | はい |
| バーの一括編集(1 回の呼び出しにつき最大 100 件) | - | はい | はい | はい |
| バーのコメント | はい | - | - | - |
| バーの関連付け | はい | はい | - | はい |
| バーのリンク | はい | はい | - | はい |
| レーン(カテゴリ) | はい | はい | はい | はい |
| 凡例(バーの色) | はい | - | バーに割り当て | - |
| マイルストーン | はい | はい | はい | はい |
| アイデア(ディスカバリー) | はい | はい | はい | - |
| アイデアの顧客 | はい | - | - | - |
| アイデアのタグ | はい | - | - | - |
| オポチュニティ | はい | はい | はい | - |
| アイデアフォーム | はい | - | - | - |
| 目標(OKR) | はい | はい | はい | はい |
| キーリザルト | はい | はい | はい | はい |
| ローンチ | はい | はい | はい | はい |
| ローンチのセクション | はい | はい | はい | はい |
| ローンチのタスク | はい | はい | はい | はい |
| ユーザー | はい | - | - | - |
| チーム | はい | - | - | - |
一覧表示ツールではフィルターを指定できるため、必要な情報だけを取得できます。名前、日付、レーン、凡例、タグでバーを絞り込んだり、名前やステータスでアイデア、オポチュニティ、ローンチ、ロードマップを絞り込んだりできます。
ProductPlan API 自体が許可していない操作もあり、ツールでは実行できません。凡例の作成、レーンの色の設定、コメントの書き込み、入れ子になったバーをコンテナから削除すること、Azure DevOps または Jira の連携リンクの作成(API 経由で作成されるリンクは通常のウェブリンクです)はできません。
仕組み
┌─────────────────┐ spawns ┌─────────────────┐ API calls ┌─────────────────┐
│ AI Assistant │ ───────────────── │ MCP Server │ ─────────────────▶ │ ProductPlan │
│ (Claude, Cursor)│ ◀───────────────▶ │ (this binary) │ ◀───────────────── │ API │
└─────────────────┘ stdin/stdout └─────────────────┘ JSON data └─────────────────┘
your computer your computer cloud
なぜコンピューター上で実行する必要があるのですか?
MCP(Model Context Protocol)は、サブプロセスモデルを通じて動作します。AI アシスタントはリモートサーバーに接続するのではなく、バイナリをローカルプロセスとして起動し、stdin/stdout を介して通信します。このアーキテクチャには、次のような特徴があります。
- バイナリがローカルに存在する必要があります。AI アシスタントはバイナリを子プロセスとして実行するためです
- API トークンはお使いのコンピューターに保持されます。サードパーティのサーバーを経由することはありません
- リアルタイムの同期通信が可能で、AI と MCP サーバー間のネットワーク遅延がありません
- キャッシュ済みデータはオフラインでも利用できます(ただし、ProductPlan API の呼び出しにはインターネット接続が必要です)
「Q1 のロードマップには何が載っていますか?」と尋ねると、次のように処理されます。
- AI アシスタントが ProductPlan のデータが必要だと判断します
- MCP サーバープロセスに構造化されたリクエストを送信します
- バイナリがリクエストを ProductPlan API の呼び出しに変換します
- ProductPlan が JSON データを返します
- バイナリが結果を整形して AI に返します
- AI が自然な言葉で回答を提示します
エージェントスキル
AI アシスタントが ProductPlan ツールを効果的に使う方法を学ぶための、あらかじめ用意されたワークフローガイドです。各スキルは、特定のペルソナに合わせたワークフローを提供します。
| スキル | 対象 | 主な内容 |
|---|---|---|
| productplan-workflows | 全般 | 基本的なパターンとツールのリファレンス |
| productplan-pm | プロダクトマネージャー | ロードマップ、OKR、アイデア、ローンチを網羅するツールキット |
| productplan-leadership | 経営幹部 | ポートフォリオの健全性、複数ロードマップを横断したビュー |
| productplan-customer-facing | 営業・カスタマーサクセス | 顧客向けロードマップのタイムライン |
共通の原則
すべてのスキルで、次の出力規則に従います。
- 生の JSON は出力しません - 読みやすいテキストや表で回答します
- 人が読みやすい日付を使います - 「March 2025」や「Q1 2025」を使い、「2025-03-15」は使いません
- 大規模なリストは要約します - 50 項目を一度に提示せず、詳細を表示するか尋ねます
ペルソナごとの違い:
- PM はフォローアップアクションに
bar_idを含めます - リーダーシップ はエグゼクティブサマリーから始め、実装の詳細は表示しません
- 顧客向け では、内部 ID、レーン名、OKR を一切含めません
スキルを使用するには、SKILL.md ファイルを Claude Code のスキルディレクトリにコピーします。
# Copy a skill (example: PM skill)
cp skills/productplan-pm/SKILL.md ~/.claude/skills/productplan-pm.md
または、プロンプトでスキルを直接指定します。
"Use the productplan-pm workflow to show me our Q1 roadmap"
トラブルシューティング
「Command not found」または「spawn ENOENT」
AI アシスタントがバイナリを見つけられません。原因は次のとおりです。
- Mac/Linux:ファイルが
/usr/local/bin/productplanにないか、chmod +xの実行を忘れています - Windows:設定のパスが
.exeの保存先と一致していません
解決方法:設定に記載されたパスにバイナリが存在することを確認します。ls -la /usr/local/bin/productplan を実行するか(Mac/Linux)、C:\Tools\productplan.exe が存在することを確認します(Windows)。
Windows のパスに関する問題
Windows でよくある間違い:
| 誤り | 正しい |
|---|---|
/usr/local/bin/productplan | C:\\Tools\\productplan.exe |
C:\Tools\productplan.exe(JSON 内でバックスラッシュが 1 つ) | C:\\Tools\\productplan.exe |
productplan(パスなし) | C:\\Tools\\productplan.exe |
.exe 拡張子がない | パスに .exe を含める |
Windows のパスではバックスラッシュ(\)を使用しますが、JSON ではバックスラッシュはエスケープ文字として扱われます。設定ファイルでは 2 つ重ねて(\\)記述する必要があります。
「Invalid API token」
ProductPlan Settings → API でトークンを再確認してください。トークンは期限切れになるか、再生成されている場合があります。余分なスペースを入れず、トークン全体をコピーしたことを確認してください。
「No roadmaps found」
API トークンでアクセスできるのは、ProductPlan で表示権限を持つデータのみです。探しているロードマップにアカウントがアクセスできることを確認してください。
AI アシスタントに ProductPlan のツールが表示されない
MCP サーバーは設定の変更時ではなく、AI アシスタントの起動時に読み込まれます。設定ファイルを編集した後、アプリケーションを完全に終了して再起動してください。Mac では、ウィンドウを閉じるだけでなく Cmd+Q を使用してください。
バーの色が変わらなかった
色は ID ではなく、凡例の 名前(「Committed」など)で設定されます。まず、ロードマップの凡例を一覧表示するようアシスタントに依頼してください。6.0.0 より前のバージョンでは legend_id が送信されていましたが、ProductPlan はこれを「色の削除」として扱います。色が消え続ける場合は、アップグレードしてください。
「unknown argument」エラー
6.0.0 以降、サーバーはツールにない引数を拒否し、最も近い有効な引数を提案します(「did you mean legend?」)。通常は、アシスタントがパラメーター名を推測したことが原因です。提案された引数で再試行できます。
Mac/Linux での「Permission denied」
バイナリに実行権限が必要です。次を実行してください。
chmod +x /usr/local/bin/productplan
コマンドライン(任意)
AI アシスタントを使わず、ターミナルからこのツールを直接使用することもできます。
# First, set your token
export PRODUCTPLAN_API_TOKEN="your-token"
# Then run commands
productplan status # Check connection
productplan roadmaps # List all roadmaps
productplan bars 12345 # List bars in roadmap #12345
productplan objectives # List all OKRs
productplan ideas # List all ideas
productplan opportunities # List all opportunities
productplan launches # List all launches
任意の設定: PRODUCTPLAN_CACHE_TTL は、読み取り結果をメモリにキャッシュする時間を制御します(デフォルトは 60s、0 にするとキャッシュが無効になります)。サーバー経由で変更を行うと、キャッシュはただちにクリアされます。
補足情報
MCP とは?
Model Context Protocol (MCP) は、AI アシスタントが外部ツールに接続できるようにするオープンスタンダードです。Anthropic が開発し、ほかの AI プロバイダーも採用を進めています。このサーバーは MCP を実装しており、AI アシスタントが ProductPlan のデータを読み書きできます。
ProductPlan とは?
ProductPlan は、4,000 を超える製品チームが利用するロードマップソフトウェアです。ロードマップ、OKR、アイデアの発掘、ローンチの調整に対応しています。
開発者向け
プロジェクト構成
productplan-mcp-server/
├── cmd/productplan/main.go # Entry point: token check, then MCP server or CLI
├── internal/
│ ├── api/ # ProductPlan API client
│ │ ├── client.go # HTTP client: auth, rate limiting, error wrapping
│ │ ├── transport.go # Tuned HTTP transport
│ │ ├── cache.go # In-process TTL read cache (singleflight, write invalidation)
│ │ ├── list.go # Paged collection GETs and Ransack query encoding
│ │ ├── ids.go # Typed resource IDs (BarID, RoadmapID, ...), each validated into a path segment
│ │ ├── path.go # Routes and request paths built only from typed IDs
│ │ ├── safeseg.go # Path-segment validation for user-supplied IDs
│ │ ├── endpoints*.go # Endpoint methods (roadmaps, bars, ideas, launches, OKRs)
│ │ ├── bars_read.go # Roadmap bars with lane enrichment and client-side filters
│ │ ├── bar_schema.go # Roadmap legends/lanes/custom fields for bar writes
│ │ └── formatters.go # Response projection for AI
│ ├── mcp/ # MCP wiring over the official go-sdk
│ │ ├── sdk_server.go # Serves the registry via go-sdk (stdio)
│ │ ├── sdk.go # Converts local Tool -> SDK tool
│ │ ├── handler.go # Registry: dispatch and panic recovery
│ │ ├── argkeys.go # Rejects undeclared argument keys (did-you-mean)
│ │ ├── editdistance.go # Levenshtein distance for suggestions
│ │ └── types.go # Tool-authoring types
│ ├── tools/ # Tool definitions and handlers
│ │ ├── registry.go # Tool registration (name -> handler)
│ │ ├── definitions*.go # Tool schemas and descriptions
│ │ ├── helpers.go # typedHandler, manage-action dispatch
│ │ ├── filters.go # List-tool filters -> Ransack predicates
│ │ ├── formatter.go # List/item/action response summaries
│ │ ├── item_type.go # Item nouns for summaries
│ │ ├── bar_planner.go # Validates bar writes against the roadmap
│ │ ├── bar_names.go # Legend/lane/custom field name resolution
│ │ ├── bulk_bars.go # bulk_update/create/delete_bars
│ │ ├── roadmaps.go, bars.go, ideas.go, objectives.go, launches.go, utility.go # handlers
│ │ └── types*.go # Typed argument structs for handlers
│ ├── cli/ # CLI commands (status, roadmaps, etc.)
│ │ └── cli.go
│ └── logging/ # slog JSON handler setup (ts/level/msg)
│ └── logger.go
├── pkg/productplan/ # Reusable utilities
│ ├── retry.go # Exponential backoff with jitter
│ ├── ratelimit.go # Adaptive rate limiting
│ ├── batch.go # Batched operations
│ ├── health.go # Health reporting
│ ├── requestid.go # Request tracing
│ ├── validation.go # ID validation (Field.RequireID)
│ └── errors.go # APIError and error suggestions
└── evals/ # LLM evaluation test suite
├── runner.go, types.go
├── tool_selection.json
├── confusion_pairs.json
└── argument_correctness.json
ソースからビルド
Go 1.26 以降が必要です。
git clone https://github.com/olgasafonova/productplan-mcp-server.git
cd productplan-mcp-server
go build -o productplan ./cmd/productplan
すべてのプラットフォーム向けにビルドします:
# macOS Apple Silicon
GOOS=darwin GOARCH=arm64 go build -o dist/productplan-darwin-arm64 ./cmd/productplan
# macOS Intel
GOOS=darwin GOARCH=amd64 go build -o dist/productplan-darwin-amd64 ./cmd/productplan
# Linux
GOOS=linux GOARCH=amd64 go build -o dist/productplan-linux-amd64 ./cmd/productplan
# Windows
GOOS=windows GOARCH=amd64 go build -o dist/productplan-windows-amd64.exe ./cmd/productplan
テスト
すべてのテストを実行します:
go test ./...
カバレッジ付きで実行します:
go test ./... -cover
ベンチマークを実行します:
go test ./internal/... -bench=. -benchmem
評価スイートを実行します:
./scripts/run-evals.sh
カバレッジ(2026-09-24 測定、go test ./... -cover):
| パッケージ | カバレッジ |
|---|---|
| internal/logging | 100% |
| pkg/productplan | 94.5% |
| internal/mcp | 92.5% |
| internal/cli | 92.3% |
| evals | 89.5% |
| internal/api | 87.4% |
| internal/tools | 82.3% |
| cmd/productplan | 34.9% |
本番環境用のすべてのファイルは、CodeScene Code Health で 10.0 のスコアを獲得しています(型のみのファイル 2 つはスコアを算出できません)。
MCP ツールリファレンス
利用可能なツールは合計 50 個です:READ ツール 35 個と WRITE ツール 15 個(アクションベースの manage_* が 12 個、バー用の bulk_* が 3 個)です。
読み取りツール:
- ロードマップ:
list_roadmaps、get_roadmap、get_roadmap_bars、get_roadmap_lanes、get_roadmap_milestones、get_roadmap_legends、get_roadmap_comments、get_roadmap_complete - バー:
get_bar、get_bar_children、get_bar_comments、get_bar_connections、get_bar_links - OKR:
list_objectives、get_objective、list_key_results、get_key_result - ディスカバリー:
list_ideas、get_idea、list_all_customers、list_all_tags、list_opportunities、get_opportunity、list_idea_forms、get_idea_form - ローンチ:
list_launches、get_launch、get_launch_sections、get_launch_section、get_launch_tasks、get_launch_task - 管理:
check_status、health_check、list_users、list_teams
書き込みツール:
- ロードマップ:
manage_bar、manage_lane、manage_milestone - バーの関連付け:
manage_bar_connection、manage_bar_link - バーの一括操作:
bulk_update_bars、bulk_create_bars、bulk_delete_bars(1 回の呼び出しにつき最大 100 個のバーに対応し、事前検証を行います。dry_runをサポートしています) - OKR:
manage_objective、manage_key_result - ディスカバリー:
manage_idea、manage_opportunity - ローンチ:
manage_launch、manage_launch_section、manage_launch_task
例:
{"tool": "list_roadmaps", "arguments": {}}
{"tool": "manage_bar", "arguments": {"action": "create", "roadmap_id": "123", "lane": "Backend", "name": "New feature", "legend": "Committed"}}
{"tool": "bulk_update_bars", "arguments": {"set": {"legend": "Committed"}, "items": [{"bar_id": "901"}, {"bar_id": "902"}], "dry_run": true}}
{"tool": "manage_idea", "arguments": {"action": "create", "name": "Mobile app improvements"}}
アーキテクチャ
このサーバーは、クリーンなレイヤードアーキテクチャを採用しています:
┌──────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ cmd/productplan │
│ (entry point, DI) │
└──────────────────────────────────────────────────────────────┘
│
┌─────────────────────┼─────────────────────┐
▼ ▼ ▼
┌───────────────┐ ┌───────────────┐ ┌───────────────┐
│ internal/cli │ │ internal/mcp │ │internal/tools │
│ (CLI cmds) │ │ (MCP / SDK) │ │ (handlers) │
└───────────────┘ └───────────────┘ └───────────────┘
│ │
└──────────┬──────────┘
▼
┌───────────────────┐
│ internal/api │
│ (HTTP client) │
└───────────────────┘
│
▼
┌───────────────────┐
│ ProductPlan API │
└───────────────────┘
主要なインターフェース:
// Tool handler interface (internal/mcp)
type Handler interface {
Handle(ctx context.Context, args map[string]any) (json.RawMessage, error)
}
// Logging (internal/logging): a *slog.Logger with a JSON handler on stderr
logger := logging.New(slog.LevelInfo)
ログ形式:
{"ts":"2026-09-24T10:30:00.123456789Z","level":"debug","msg":"API response","endpoint":"/roadmaps/5","status_code":200,"dur_ms":245}
変更履歴
リリース履歴と詳細な変更内容については、CHANGELOG.md をご覧ください。
このプロジェクトを気に入りましたか?
このサーバーが時間の節約に役立った場合は、GitHub で ⭐ を付けることをご検討ください。他の人がこのプロジェクトを見つけやすくなります。
その他の MCP サーバー
私が開発した他の MCP サーバーもご覧ください:
| サーバー | 説明 | スター |
|---|---|---|
| gleif-mcp-server | GLEIF LEI データベースにアクセスします。企業の識別情報を検索し、法人を確認できます。 | |
| mediawiki-mcp-server | AI をあらゆる MediaWiki ウィキに接続します。ウィキのコンテンツを検索、閲覧、編集できます。 | |
| miro-mcp-server | AI で Miro のホワイトボードを操作します。ボード、図、マインドマップなどに対応しています。 | |
| nordic-registry-mcp-server | 北欧の企業登記簿にアクセスします。ノルウェー、デンマーク、フィンランド、スウェーデンの企業を検索できます。 | |
| tilbudstrolden-mcp | 北欧の食料品のお買い得情報を探します。特売品を見つけ、食事を計画し、支出を記録できます。 |
License
MIT License - see LICENSE
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。