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ギークボットMCP

Geekbot MCPロゴ ライセンス: MIT Python 3.10以上 PyPIバージョン 鍛冶屋のバッジ

LLM アプリケーション内で Geekbot データのロックを解除します 🚀

Geekbot MCP(Model Context Protocol)サーバーはブリッジとして機能し、LLMクライアントアプリケーション(Claude、Cursor、Windsurfなど)をGeekbotワークスペースに直接接続します。これにより、スタンドアップミーティング、レポート作成、チームメンバーとの会話の中で、自然言語によるシームレスなやり取りが可能になります。

主な機能 ✨

  • スタンドアップとアンケートの情報にアクセス: Geekbot ワークスペース内のすべてのスタンドアップとアンケートを一覧表示します。📊

  • スタンドアップ レポートと投票結果の取得: 特定のスタンドアップ、ユーザー、または日付範囲のフィルターを使用して、レポートと投票結果を取得します。📄

  • チームメンバーの表示: Geekbot で共同作業するメンバーのリストを取得します。👥

  • スタンドアップ レポートを投稿する: Geekbot にスタンドアップ レポートを投稿します。📝

Related MCP server: MCP Gemini Server

インストール💻

Smithery経由でインストール

Smithery経由で Geekbot MCP をリモート サーバーとしてインストールするには:

npx -y @smithery/cli install @geekbot-com/geekbot-mcp --client claude

リモート サーバーは、リリースごとに自動的に最新バージョンに更新されます。

Smitheryのデータポリシーに関する詳細情報

手動インストール

Python 3.10+ とuvが必要です。

  1. Python 3.10+ をインストールします (まだインストールしていない場合)。

  2. uv をインストールします (まだインストールしていない場合)。

    • **macOS/Linux:**ターミナルで次のコマンドを実行します。

      curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
    • Windows: PowerShell で次のコマンドを実行します。

      powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"

    (詳細なオプションについては、 UV インストール ドキュメントを参照してください。)

  3. Geekbot MCPのインストール/アップグレード:

    • **macOS/Linux:**ターミナルで次のコマンドを実行します。

      uv tool install --upgrade geekbot-mcp
    • Windows: PowerShell で次のコマンドを実行します。

      uv tool install --upgrade geekbot-mcp

設定 ⚙️

Geekbot MCP をインストールしたら、LLM クライアント デスクトップ アプリケーション (Claude Desktop、Cursor、Windsurf など) に接続できます。

  1. Geekbot API キーを取得します。Geekbot API/Webhooks 設定で見つけます🔑。

  2. uv

  • **Linux/macOS:**ターミナルで、次のコマンドを実行します。

    which uv
  • Windows: PowerShell で次のコマンドを実行します。

    (Get-Command uv | Select-Object -ExpandProperty Path) -replace '\\', '\\'
  1. LLM クライアント デスクトップ アプリケーションを構成します。MCPをサポートする各 LLM クライアントには、Geekbot MCP サーバーを追加するために編集できる構成ファイルが用意されています。

別の LLM クライアントを使用している場合は、クライアントのドキュメントを参照して、MCP サーバーを構成する方法を確認してください。

設定ファイルを見つけたら、それを編集して Geekbot MCP サーバーを追加します。

{ "mcpServers": { "geekbot-mcp": { "command": "UV-PATH", "args": [ "tool", "run", "geekbot-mcp" ], "env": { "GB_API_KEY": "YOUR-API-KEY" } } } }

必ず置き換えてください:

  • UV-PATHはステップ 2 のuv実行ファイルへのパスです。

  • YOUR-API-KEYステップ1のGeekbot APIキーに置き換えます

使用方法💡

設定が完了すると、LLM クライアント アプリケーションは次のツールとプロンプトにアクセスして、Geekbot データを操作できるようになります。

ツール 🛠️

list_standups

目的: APIキーでアクセスできるすべてのスタンドアップを一覧表示します。概要を確認したり、特定のスタンドアップIDを見つけたりするのに役立ちます。

プロンプトの例: 「ねえ、私の Geekbot スタンドアップをリストしてもらえますか?」

返されるデータフィールド:

  • id : 一意のスタンドアップ識別子。

  • name : スタンドアップの名前。

  • channel : 関連付けられている通信チャネル (例: Slack チャネル)。

  • time : スタンドアップレポートのスケジュールされた時間。

  • timezone : スケジュールされた時間のタイムゾーン。

  • questions : スタンドアップで尋ねられた質問のリスト。

  • participants : スタンドアップに参加しているユーザーのリスト。

  • owner_id : スタンドアップ所有者の ID。

  • confidential : スタンドアップが機密かどうか。

  • anonymous : スタンドアップが匿名かどうか。

list_polls

目的: APIキーでアクセスできるすべてのアンケートを一覧表示します。概要を確認したり、特定のアンケートIDを見つけたりするのに役立ちます。

プロンプトの例: 「ねえ、私の Geekbot のアンケートをリストしてもらえますか?」

返されるデータフィールド:

  • id : 一意のポーリング識別子。

  • name : 投票の名前。

  • time : 投票の予定時刻。

  • timezone : スケジュールされた時間のタイムゾーン。

  • questions : アンケートで尋ねられる質問のリスト。

  • participants : 投票に参加するユーザーのリスト。

  • creator : 投票の作成者。

fetch_reports

**目的:**特定のスタンドアップレポートを取得します。スタンドアップ、ユーザー、日付範囲でフィルタリングできます。

プロンプトの例:

  • 「Retrospective で昨日送信されたレポートを取得します。」

  • 「「Weekly Sync」スタンドアップのユーザー John Doe からのレポートを表示してください。」

  • 「2024 年 6 月 1 日以降に Daily Standup スタンドアップに送信されたすべてのレポートを取得します。」

利用可能なフィルター:

  • standup_id : 特定のスタンドアップ ID でフィルタリングします。

  • user_id : 特定のユーザー ID でレポートをフィルタリングします。

  • after : この日付 (YYYY-MM-DD) 以降に送信されたレポートを取得します🗓️。

  • before : この日付 (YYYY-MM-DD) より前に送信されたレポートを取得します🗓️。

返されるデータフィールド:

  • id : 一意のレポート識別子。

  • reporter_name : レポートを送信したユーザーの名前。

  • reporter_id : レポートを送信したユーザーの ID。

  • standup_id : レポートが属するスタンドアップの ID。

  • created_at : レポートが送信されたときのタイムスタンプ。

  • content : レポートの実際の回答/内容。

post_report

目的: Geekbot にレポートを投稿します。

プロンプトの例: 「Daily Standup スタンドアップのレポートを投稿してもらえますか?」

返されるデータフィールド:

  • id : 一意のレポート識別子。

  • reporter_name : レポートを送信したユーザーの名前。

  • reporter_id : レポートを送信したユーザーの ID。

  • standup_id : レポートが属するスタンドアップの ID。

  • created_at : レポートが送信されたときのタイムスタンプ。

  • content : レポートの実際の回答/内容。

list_members

目的: Geekbot ワークスペース内でスタンドアップを共有するすべてのチーム メンバーを一覧表示します。

プロンプトの例: 「私の Geekbot ワークスペースのメンバーは誰ですか?」

返されるデータフィールド:

  • id : 一意のメンバー識別子。

  • name : メンバーのフルネーム。

  • email : メンバーのメールアドレス。

  • role : Geekbot 内でのメンバーの役割 (例: 管理者、メンバー)。

fetch_poll_results

**目的:**特定の投票結果を取得します。投票IDと、オプションで日付範囲を指定する必要があります。

プロンプトの例: 「ねえ、Geekbot の投票で新しいロゴについて何が決まりましたか?」

返されるデータフィールド:

  • total_results : 結果の合計数。

  • question_results : 質問結果のリスト。

プロンプト💬

weekly_rollup_report

**目的:**チームのスタンドアップ応答を要約し、主要な更新を強調し、リスクと軽減戦略を特定し、次のステップの概要を示し、今後のリリースを追跡する包括的な週次ロールアップ レポートを生成します。

ヒント💡

  • ツールの使用状況を確認:エージェントがツール操作を行うたびに明示的な承認を求め、自動的なツール呼び出しを許可しないようにします。この安全機能により、特にGeekbotにレポートを送信する際など、機密性の高い操作を確実に制御できます。ツール呼び出しを実行する前に、各ツール呼び出しの確認と承認を求めるプロンプトが表示されるため、意図しないデータの送信を防ぐことができます。

  • プレビューを依頼する:レポートを投稿する前に、エージェントにレポートをプレビューするよう依頼してください。ただし、実際には投稿しないでください。これにより、Geekbotに投稿する前にレポートを確認し、正確性を確認したり、修正を加えたりすることができます。

  • 取得fetch_reportsデータの量を制限してください。fetch_reportsツールを使用する場合は、日付範囲を適切な期間に制限してください。これにより、エージェントが大量のデータを取得し、パフォーマンスの問題が発生するのを防ぐことができます。エージェントは取得できるレポートの数に制限を設けることにご注意ください。

引数:

  • standup_id : ロールアップ レポートに含めるスタンドアップの ID。

開発🧑‍💻

貢献したり、ローカルでサーバーを実行したりすることに興味がありますか?

開発環境のセットアップ

# 1. Clone the repository git clone https://github.com/geekbot-com/geekbot-mcp.git cd geekbot-mcp # 2. Install uv (if needed) # curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh # 3. Create a virtual environment and install dependencies uv sync

テストの実行 ✅

# Ensure dependencies are installed (uv sync) pytest

貢献中🤝

貢献を歓迎します!リポジトリをフォークし、変更を加えたプルリクエストを送信してください。

ライセンス📜

このプロジェクトはMIT ライセンスに基づいてライセンスされています。

謝辞🙏

One-click Deploy
A
security – no known vulnerabilities
A
license - permissive license
A
quality - confirmed to work

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curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/geekbot-com/geekbot-mcp'

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