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🎯 ShotGrid MCP Server

🎯 ShotGrid MCP Server

ローカル
loonghao.github.io生産性671 週間前に更新

🎯 ShotGrid MCP Server について

Autodesk ShotGrid(Flow Production Tracking)向けの MCP サーバーで、CRUD と一括データ操作の幅広い機能を提供します。ShotGrid で制作進行を管理するチームが、AI アシスタントからデータに直接アクセスする場合を想定しています。

主な機能

  1. 01CRUD 操作を含む 40 以上のツール
  2. 02エンティティの一括作成、更新、削除
  3. 03サムネイル、ノート、プレイリストの操作
  4. 04stdio と HTTP のトランスポート対応
  5. 05インタラクティブなステータスダッシュボードの MCP App

活用シーン

  1. 01過去 1 週間に更新されたショットの検索
  2. 02アセットの一括作成とタスクの割り当て
  3. 03タイムログの集計と可視化レポートの作成

MCP 対応

本プロジェクトは MCP サーバーであり、ShotGrid のエンティティと操作をツールとして Claude Desktop、Cursor、VS Code などの MCP クライアントに公開します。リモートの HTTP アクセスにも対応します。

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。

インストール方法は未掲載です

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。

リポジトリ

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

ShotGrid MCP サーバーのロゴ

ShotGrid MCP Server

AI アシスタントが Autodesk ShotGrid(Flow Production Tracking)にシームレスにアクセスできる Model Context Protocol(MCP) サーバーです。

英語 | 简体中文

Python Version PyPI version License codecov Downloads Downloads Downloads

📖 ドキュメント | 中文文档

概要

ShotGrid MCP Server を使うと、Claude、Cursor、VS Code Copilot などの AI アシスタントが、ShotGrid(Flow Production Tracking)のデータを直接操作できます。FastMCP を基盤として構築されており、AI ツールと制作トラッキングのワークフローをつなぐ高性能なブリッジを提供します。

デモ
0. コードエディターで ShotGrid MCP を設定する

コードエディターで ShotGrid MCP を設定する

1. タスクスケジュールの照会と作業負荷の可視化

タスクスケジュールの照会と作業負荷の可視化

プロンプト: Query the team's task schedule for the past week, calculate workload rate based on 8 hours per day, and visualize it in web format

2. アセットの一括作成とタスクの割り当て

アセットの一括作成とタスクの割り当て

プロンプト: Batch create the recommended hero characters in the shotgrid Demo:Animation project, categorize them as characters, use the FilmVFX-CharacterAsset task template, assign tasks to Yang Zhuo, with start and end dates set to next week

3. タイムログの統計と可視化

タイムログの統計と可視化

プロンプト: Query timelog data from shotgrid and visualize it in web format

4. 部門の効率統計と WeCom への送信

部門の効率統計と WeCom への送信

プロンプト: Calculate department efficiency and send the data to WeCom. Efficiency formula: Efficiency = Task bid / Timelog hours

その他の例

ShotGrid MCP Server のデモ

機能

カテゴリー主な機能
40 以上のツールCRUD 操作一式、一括処理、サムネイル、ノート、プレイリスト
トランスポートstdio(ローカル)、HTTP(リモート)、ASGI(本番環境)
パフォーマンスコネクションプーリング、スキーマキャッシュ、遅延初期化
スキルMCP 経由で Agent Skills をバンドル(io.modelcontextprotocol/skills)
デプロイFastMCP Cloud、Docker、uvicorn/gunicorn、任意の ASGI サーバー
プラットフォームWindows、macOS、Linux

クイックスタート

インストール
# Using uv (recommended)
uv pip install shotgrid-mcp-server

# Or using pip
pip install shotgrid-mcp-server
設定

ShotGrid の認証情報を設定します。

export SHOTGRID_URL="https://your-site.shotgunstudio.com"
export SHOTGRID_SCRIPT_NAME="your_script_name"
export SHOTGRID_SCRIPT_KEY="your_script_key"
使用方法
stdio トランスポート(デフォルト)— Claude Desktop、Cursor など向け
uvx shotgrid-mcp-server
HTTP トランスポート — リモートアクセス向け
uvx shotgrid-mcp-server http --host 0.0.0.0 --port 8000

MCP クライアントの設定

MCP クライアントの設定にサーバーを追加します。

Claude Desktop
{
  "mcpServers": {
    "shotgrid": {
      "command": "uvx",
      "args": ["shotgrid-mcp-server"],
      "env": {
        "SHOTGRID_URL": "https://your-site.shotgunstudio.com",
        "SHOTGRID_SCRIPT_NAME": "your_script_name",
        "SHOTGRID_SCRIPT_KEY": "your_script_key"
      }
    }
  }
}
Cursor / VS Code / その他の MCP クライアント
{
  "mcpServers": {
    "shotgrid": {
      "command": "uvx",
      "args": ["shotgrid-mcp-server"],
      "env": {
        "SHOTGRID_URL": "https://your-site.shotgunstudio.com",
        "SHOTGRID_SCRIPT_NAME": "your_script_name",
        "SHOTGRID_SCRIPT_KEY": "your_script_key"
      }
    }
  }
}
HTTP トランスポート(リモート)
{
  "mcpServers": {
    "shotgrid": {
      "type": "http",
      "url": "http://your-server:8000/mcp"
    }
  }
}

デプロイ

方法コマンド/セットアップ
FastMCP Cloudfastmcp_entry.py を使って fastmcp.cloud 経由でデプロイします
ASGIuvicorn shotgrid_mcp_server.asgi:app --host 0.0.0.0 --port 8000
Dockerデプロイガイドを参照してください

詳しい手順については、デプロイガイドを参照してください。

利用可能なツール

このサーバーは、ShotGrid とやり取りするための40 以上のツールを提供します。

カテゴリツール
CRUDcreate_entity、find_one_entity、search_entities、update_entity、delete_entity
バッチbatch_create、batch_update、batch_delete
メディアdownload_thumbnail、upload_thumbnail
ノートshotgrid.note.create、shotgrid.note.read、shotgrid.note.update
プレイリストcreate_playlist、find_playlists
MCP Appsshotgrid_dashboard(インタラクティブなステータスダッシュボード)
直接 APIsg.find、sg.create、sg.update、sg.batch など

MCP Apps

shotgrid_dashboard は MCP App です。データとインタラクティブな UI を返します。このツールは _meta.ui.resourceUri で ui://shotgrid/dashboard を通知し、ホストはそのリソースをサンドボックス化された iframe で表示します。

MCP Apps に対応していないホストには、同じ概要がプレーンテキストで自動的に返されます。

UI は自己完結型の単一 HTML ファイルにバンドルされているため、本番環境で Node ランタイムは必要ありません。ワイヤーフォーマットと再ビルド手順については、MCP Apps ガイドを参照してください。

python scripts/verify_mcp_app.py

プロンプトの例

接続したら、AI アシスタントに次のように尋ねることができます。

  • 「Project X で先週更新されたショットをすべて探して」
  • 「昨日のライティングレンダーを含むプレイリストを作成して」
  • 「背景のライティングについて SHOT_010 にノートを追加して」
  • 「今月のアニメーション部門のタイムログを要約して」
  • 「Project X のタスクステータスのダッシュボードを表示して」

開発

# Clone and install
git clone https://github.com/loonghao/shotgrid-mcp-server.git
cd shotgrid-mcp-server
pip install -r requirements-dev.txt

# Run tests
nox -s tests

# Development server with hot reload
uv run fastmcp dev src/shotgrid_mcp_server/server.py:mcp

# Verify the Skills extension against a live HTTP server
uv run python scripts/verify_skills_extension.py

ドキュメント

詳細なドキュメントについては、/docs ディレクトリを参照してください。

コントリビューション

コントリビューションを歓迎します!Google Python Style Guideに従い、テストを作成し、Conventional Commitsを使用してください。コミットメッセージはバージョン管理と変更履歴に反映されます。リリースの作成方法については、RELEASE.mdを参照してください。

ライセンス

MIT

アーキテクチャ

flowchart TB
    subgraph Clients["🤖 MCP Clients"]
        direction LR
        CLAUDE["Claude Desktop"]
        CURSOR["Cursor"]
        VSCODE["VS Code"]
        AI["Other AI"]
    end

    subgraph MCP["⚡ ShotGrid MCP Server"]
        direction LR
        TOOLS["40+ Tools"]
        POOL["Connection Pool"]
        SCHEMA["Schema Cache"]
    end

    subgraph ShotGrid["🎬 ShotGrid API"]
        direction LR
        P["Projects"]
        S["Shots"]
        A["Assets"]
        T["Tasks"]
        N["Notes"]
    end

    Clients -->|"MCP Protocol<br/>stdio / http"| MCP
    MCP -->|"REST API"| ShotGrid

    style Clients fill:#2ecc71,stroke:#27ae60,color:#fff
    style MCP fill:#3498db,stroke:#2980b9,color:#fff
    style ShotGrid fill:#e74c3c,stroke:#c0392b,color:#fff

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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。