Systemonomic — Work Domain Analysis & AI Task Suitability

Systemonomic MCP サーバー

Systemonomic の Work Domain Analysis、ATSS アセスメント、組織設計機能を AI エージェント（Claude Desktop、Cursor、Claude Code など）に公開する MCP（Model Context Protocol）サーバーです。

クイックスタート

1. インストール

pip install systemonomic-mcp

2. API キーを取得する

1. Systemonomic にログインします
2. Profile → API Keys に移動します
3. Generate API Key をクリックします
4. キー（sk_sys_ で始まります）をコピーします。キーが表示されるのは一度だけです

3. 設定する

環境変数を設定します。

export SYSTEMONOMIC_API_KEY="sk_sys_your_key_here"

必要に応じて、別の API エンドポイントを指定します（デフォルトは本番環境です）。

export SYSTEMONOMIC_API_URL="https://your-dev-backend.up.railway.app"

4. Claude Desktop に追加する

claude_desktop_config.json に追加します。

{
  "mcpServers": {
    "systemonomic-wda": {
      "command": "python",
      "args": ["-m", "systemonomic_mcp.wda_server"],
      "env": {
        "SYSTEMONOMIC_API_KEY": "sk_sys_your_key_here"
      }
    },
    "systemonomic-atss": {
      "command": "python",
      "args": ["-m", "systemonomic_mcp.atss_server"],
      "env": {
        "SYSTEMONOMIC_API_KEY": "sk_sys_your_key_here"
      }
    },
    "systemonomic-org": {
      "command": "python",
      "args": ["-m", "systemonomic_mcp.org_server"],
      "env": {
        "SYSTEMONOMIC_API_KEY": "sk_sys_your_key_here"
      }
    }
  }
}

5. Cursor に追加する

Cursor Settings → MCP Servers で、各サーバーを追加します。

• Name: systemonomic-wda
• Command: python -m systemonomic_mcp.wda_server
• Environment: SYSTEMONOMIC_API_KEY=sk_sys_...

atss_server と org_server についても同じ手順を繰り返します。

利用可能なサーバー

systemonomic-wda — Work Domain Analysis

ツール	説明
list_projects	すべてのプロジェクトを一覧表示します
get_project_state	プロジェクトの完全な状態を取得します
create_project	新しいプロジェクトを作成します
get_project_stats	プロジェクトの統計情報を取得します
list_wda_nodes	WDA ノードを一覧表示します
create_wda_node	WDA のレベルにノードを作成します
update_wda_node	ノードのラベル／レベル／説明を更新します
delete_wda_node	ノードを削除します
list_wda_links	手段と目的のリンクを一覧表示します
create_wda_link	2 つのノードをリンクします
delete_wda_link	リンクを削除します
generate_wda	テキストによる説明から、WDA 全体を AI で生成します
export_project	プロジェクトを JSON としてエクスポートします
import_wda	ノードとリンクをインポートします

systemonomic-atss — アセスメントとタスク

ツール	説明
list_tasks	プロジェクトのタスクを一覧表示します
create_task	タスクを作成します
generate_tasks_from_wda	WDA の Objects からタスクを自動生成します
derive_task_suggestions	AI によるタスクの提案を生成します
list_suggestions	保留中の提案を一覧表示します
accept_suggestions	提案をタスクに昇格させます
run_atss_batch	すべてのタスクに対して ATSS アセスメントを実行します
get_atss_results	保存済みのアセスメント結果を取得します
persist_atss_results	アセスメント結果を保存します
list_atss_runs	アセスメントの実行履歴を一覧表示します

systemonomic-org — 組織設計

ツール	説明
get_org_design	現在の役割、組織単位、割り当てを取得します
persist_org_design	組織設計を保存します
propose_restructure	AI が組織再編案を生成します
apply_proposal	組織再編案を適用します
validate_raci	RACI マトリックスを検証します
create_org_snapshot	バージョンのスナップショットを作成します
list_org_snapshots	スナップショットを一覧表示します
export_org_design_json	JSON としてエクスポートします
generate_pdf_report	包括的な PDF レポートを生成します
get_report_status	レポートの準備状況を確認します

会話例

「調達プロセスのモデル化を手伝ってください」

You: 大学の調達部門の WDA を生成してください。購入申請、ベンダー管理、契約交渉、政府規制の遵守を担当しています。

Claude: create_project → generate_wda を使用し、生成された階層を返します

「自動化できるタスクを評価してください」

You: 調達プロジェクトについて、WDA からタスクを導出し、自動化アセスメントを実行してください。

Claude: generate_tasks_from_wda → run_atss_batch を使用し、自動化候補を要約します

「完全なレポートを生成してください」

You: 調達プロジェクトの PDF レポートを作成してください。

Claude: generate_pdf_report を使用し、PDF を保存します

開発

# Run a server locally for testing
cd mcp
pip install -e .
SYSTEMONOMIC_API_KEY=sk_sys_... python -m systemonomic_mcp.wda_server

# Use the MCP inspector
SYSTEMONOMIC_API_KEY=sk_sys_... mcp dev src/systemonomic_mcp/wda_server.py