「Shortcut」MCPサーバーは何をするのか?
Shortcut MCP(Model Context Protocol)サーバーは、AIアシスタントとShortcutプロジェクト管理プラットフォームの橋渡しを担い、ShortcutのデータやワークフローをAI駆動の開発環境にシームレスに統合します。AIエージェントとShortcutなどの外部データソースを接続することで、MCPサーバーはプロジェクト管理タスクの自動化、ストーリーの取得や更新、チケット管理、Shortcut APIとのやり取りを、好みの開発ツール内から実現します。これにより、AIアシスタントがShortcutのプロジェクト状況の照会やストーリー詳細の管理など、複雑な操作を標準MCPプロトコル経由で実行できるため、生産性が向上します。開発者やチームはワークフローを効率化し、プロジェクトコンテキストを常に最新に保ち、さらに新たな自動化の可能性を開拓できます。すべて開発環境を離れることなく実現します。
プロンプト一覧
情報はありません。
リソース一覧
情報はありません。
ツール一覧
情報はありません。
このMCPサーバーのユースケース
- プロジェクト管理の自動化:ShortcutのタスクやストーリーをAI支援ワークフローに統合し、日常的な管理作業を自動化
- チケットやストーリーの取得:AIエージェントがShortcutチケットデータを取得・表示し、プロジェクト状況や更新情報にすばやくアクセス
- ストーリーやチケットの作成:ユーザーのコマンドやワークフロートリガーに基づき、AIが新しいShortcutストーリーやチケットを生成
- AIによるプロジェクトインサイト:ShortcutデータをAIがレポートや要約に活用し、より良い計画や振り返りをサポート
- ワークフローのオーケストレーション:AIがストーリーの状態遷移やタスク割り当てなど、Shortcutワークフローを自動で制御・管理
セットアップ方法
Windsurf
Windsurf MCP設定パネルを開きます。Add custom serverをクリックします。- 以下の内容を入力し、ファイルを保存してください:
{ "mcpServers": { "shortcut": { "command": "npx", "args": [ "-y", "@shortcut/mcp@latest" ], "env": { "SHORTCUT_API_TOKEN": "<YOUR_SHORTCUT_API_TOKEN>" } } } } - 必要に応じてWindsurfを保存・再起動します。
- 設定パネルでサーバーステータスを確認し、セットアップを検証します。
Cursor
mcp.jsonファイル(~/.cursor/mcp.jsonまたは<project-root>/.cursor/mcp.json)を開くか作成します。- 以下の内容を入力し、ファイルを保存してください:
{ "mcpServers": { "shortcut": { "command": "npx", "args": [ "-y", "@shortcut/mcp@latest" ], "env": { "SHORTCUT_API_TOKEN": "<YOUR_SHORTCUT_API_TOKEN>" } } } } - 必要に応じて保存後、Cursorを再起動します。
- Cursorの設定画面でMCPサーバーが認識されているか確認します。
Claude Code
- Claude Codeの設定ファイル
~/.claude.jsonを開きます。 projects>mcpServersセクション内に、以下を追加します:{ "projects": { "mcpServers": { "shortcut": { "command": "npx", "args": [ "-y", "@shortcut/mcp@latest" ], "env": { "SHORTCUT_API_TOKEN": "<YOUR_SHORTCUT_API_TOKEN>" } } } } }- ファイルを保存します。
- 必要に応じてClaude Codeを再起動します。
- Claude CLIまたはUIからセットアップを確認します。
Cline
特別な手順はありません。
APIキーのセキュリティ管理
SHORTCUT_API_TOKENなどの機密キーは、MCPサーバー設定内のenvオブジェクトに保存してください。
例:
{
"mcpServers": {
"shortcut": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@shortcut/mcp@latest"
],
"env": {
"SHORTCUT_API_TOKEN": "<YOUR_SHORTCUT_API_TOKEN>"
}
}
}
}
フロー内でのMCP利用方法
FlowHuntでMCPを使う
FlowHuntワークフローにMCPサーバーを統合するには、MCPコンポーネントをフローに追加し、AIエージェントと接続してください。

MCPコンポーネントをクリックして設定パネルを開きます。[システムMCP設定]セクションに、下記のJSONフォーマットでMCPサーバー情報を入力します。
{
"shortcut": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
設定が完了すると、AIエージェントはこのMCPをツールとして利用でき、すべての機能や能力にアクセス可能となります。“shortcut"は実際のMCPサーバー名に、URLもご自身のMCPサーバーのURLに置き換えてください。
概要
| セクション | 利用可否 | 詳細・備考 |
|---|---|---|
| 概要 | ✅ | |
| プロンプト一覧 | ⛔ | リポジトリなし |
| リソース一覧 | ⛔ | リポジトリなし |
| ツール一覧 | ⛔ | リポジトリなし |
| APIキーのセキュリティ管理 | ✅ | Envベース |
| サンプリング対応(評価上はあまり重要でない) | ⛔ | 未記載 |
当社の見解
Shortcut MCPサーバーは主要開発プラットフォームでのセットアップや連携は十分にドキュメント化されていますが、AIクライアント向けの具体的なツールやプロンプトテンプレート、リソースについての公開情報が不足しています。プロジェクト管理自動化への注力は明確ですが、プロンプトやリソース、ツールに関する詳細がないため、高度なMCPワークフローでの即時活用性は限定的です。
MCPスコア
| ライセンスあり | ✅ (MIT) |
|---|---|
| ツールが少なくとも1つ | ⛔ (不明) |
| フォーク数 | 16 |
| スター数 | 38 |
総合評価: 4/10
セットアップが簡単で用途は明確ですが、プロンプト・リソース・ツールに関する情報不足が、全体的な有用性や発見性を下げています。
