framedeck-mcp
framedeck-mcp
Framedeck用MCPサーバー — あらゆるAIアシスタントをコンテンツ制作パイプラインに接続します。
Claude、ChatGPT、Gemini、Copilot、およびMCP互換クライアントで動作します。
クイックスタート
framedeck.app > Settings > API Keys でAPIキーを取得します
AIアシスタントの設定に追加します(下記参照)
Related MCP server: Calq MCP
セットアップ
Claude Code
claude mcp add framedeck -e FRAMEDECK_API_KEY=your_key_here -- npx -y framedeck-mcpClaude Desktop
claude_desktop_config.json に以下を追加します:
{
"mcpServers": {
"framedeck": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "framedeck-mcp"],
"env": {
"FRAMEDECK_API_KEY": "your_key_here"
}
}
}
}その他のMCPクライアント
環境変数 FRAMEDECK_API_KEY を設定し、以下を実行します:
npx framedeck-mcp使用例
AIアシスタントと自然に対話できます。以下は3つのエンドツーエンドのワークフロー例です:
例1 — アイデアのキャプチャと昇格
あなた: 「動画のアイデアが3つ浮かんだ:包丁研ぎのチュートリアル、Sony A7IVのレビュー、Vlogの日常。これらをアイデアプールに追加して。」
Claude (MCP経由): 3つのタイトルで
create_multiple_cardsを呼び出します。これらはアイデアプールの「アイデア」ステージに追加されます。あなた: 「包丁研ぎの動画は採用。本格的な制作プロジェクトに昇格させて。」
Claude:
graduate_to_productionを呼び出し、全ステージ(アイデア → 台本作成 → 撮影 → 編集 → 公開)を備えた新しい専用プロジェクトを作成し、アイデアカードを移動させます。
例2 — 制作日の計画
あなた: 「Sonyのレビュー動画にサブタスクを追加して:イントロ作成、製品ショット撮影、ナレーション録音、Bロール編集、カラーグレーディング、最終書き出し。」
Claude:
set_active_boardで「Sony A7IVレビュー」を選択し、6つのサブタスクすべてを「撮影」ステージにcreate_multiple_cardsで追加します。あなた: 「イントロと製品ショットを完了にして。」
Claude:
move_cardを2回呼び出し、それらを「完了」ステージに移動させます。
例3 — プロジェクトの概要を取得
あなた: 「チャンネルの状況はどう?期限を過ぎているものはある?」
Claude: 各制作プロジェクトに対して
get_board_overviewを呼び出します。ステージごとのカード数、赤色で強調された期限超過アイテム、注意が必要なプロジェクトを示す概要を返します。あなた: 「今、私に割り当てられているタスクは何?」
Claude:
get_my_cardsを呼び出し、ボードとステータスごとにグループ化された担当タスクをリストアップします。
ツール (32)
ツール | 説明 |
| アクティブな制作プロジェクトのコンテキストを設定 |
| 現在アクティブな制作プロジェクトを表示 |
| すべての制作プロジェクトを一覧表示 |
| 新しい制作プロジェクトを作成 |
| ボード内のステージを一覧表示 |
| 新しいステージを作成 |
| ステージを削除 |
| フィルターを使用してカード/フレームを一覧表示 |
| カード/フレームを作成 |
| 一括作成(最大50件) |
| タイトル、説明、優先度、期限を更新 |
| 別のステージに移動 |
| 完全に削除 |
| ソフト削除(復元可能) |
| チェックリストとラベルを含めて複製 |
| カードを色分け |
| コメントを追加 |
| サブタスクを追加 |
| サブタスクのチェック/解除 |
| カードにラベルを追加 |
| ラベルを削除 |
| カードの詳細情報を取得 |
| キーワードで検索 |
| チームメンバーを割り当て |
| ステータスごとにグループ化されたカードを取得 |
| 期限超過アイテムを含むボードの概要を取得 |
| すべてのラベルを一覧表示 |
| ラベルを作成 |
| Gitコミットをカードにリンク |
| 作業時間を記録 |
| アクティビティの概要を取得 |
| アイデアを本格的な制作プロジェクトに昇格 |
デュアルモード
Framedeckは2つのボードモードをサポートしています:
クリエイターモード: 制作、ステージ、フレーム — コンテンツパイプライン向け
クラシックモード: プロジェクト、ステージ、カード — 標準的なプロジェクト管理向け
MCPサーバーは、各ボードのモードに基づいて自動的に適切な用語を使用します。
アイデアプール
ボードを指定せずにアイデアを追加すると、自動的に「アイデアプール」に保存されます。アイデアが準備できたら、graduate_to_production を使用して、全ステージ(アイデア > 台本作成 > 撮影 > 編集 > 公開)を備えた専用の制作プロジェクトを作成してください。
安全アノテーション
すべてのツールにはMCP安全アノテーション(readOnlyHint、destructiveHint、idempotentHint、openWorldHint)が含まれており、AIクライアントは delete_card、delete_column、archive_card などの破壊的な操作を行う前にユーザーに警告を表示できます。
プライバシーとサポート
プライバシーポリシー: https://framedeck.app/privacy
サポート: support@framedeck.app
ライセンス
MIT
Tool Schema Changelog
Recent tool additions, removals, and schema changes observed during successful MCP inspections.
32 tool updates
v0.1.0- First observed
add_checklist_item - First observed
add_comment - First observed
add_labels_to_card - First observed
archive_card - First observed
assign_card - First observed
create_board - First observed
create_card - First observed
create_column - First observed
create_label - First observed
create_multiple_cards - First observed
delete_card - First observed
delete_column - First observed
duplicate_card - First observed
get_active_board - First observed
get_board_overview - First observed
get_card_details - First observed
get_my_cards - First observed
get_sprint_summary - First observed
graduate_to_production - First observed
link_commit - First observed
list_boards - First observed
list_cards - First observed
list_columns - First observed
list_labels - First observed
log_work - First observed
move_card - First observed
remove_label_from_card - First observed
search_cards - First observed
set_active_board - First observed
set_card_color - First observed
toggle_checklist_item - First observed
update_card
TDQS
Scored across 32 tools
Tools are semantically distinct with clear resource targeting (card vs board vs column vs label) and action specificity (create vs duplicate vs graduate, add vs toggle). While the large set creates cognitive load, descriptive prefixes prevent overlap between similar operations like list_cards (filtered) and search_cards (keyword across all boards).
Exemplary consistency across all 32 tools. Every name follows snake_case with standardized verb_object structure (e.g., create_card, add_labels_to_card, set_active_board, toggle_checklist_item). Verbs are uniform throughout the CRUD and lifecycle operations.
32 tools significantly exceeds the threshold for effective agent selection (25+). The surface is overly granular, exposing fine-grained operations (separate tools for color, checklist items, single vs batch create) that could be consolidated into parameters, increasing selection error rates.
Strong coverage of the project management domain including full card lifecycle, board/column management, labeling, assignment, time tracking, and git integration. Minor gaps exist (no delete board, no update/delete comment), but core video production workflows (graduate_to_production, Idea Pool) are well supported.
Maintenance
Related MCP Connectors
Collaborative whiteboard MCP server — create objects, connectors, C4 diagrams, and manage boards
MCP server for progressive tool usage at any scale (see https://klavis.ai)
MCP server for Product Management
Hosted MCP server for AI-driven data ops. Create apps, manage schemas, and CRUD structured data.
Related MCP Servers
- FlicenseNot gradedqualityDmaintenanceA comprehensive Model Context Protocol (MCP) server for Notion integration with enhanced functionality, robust error handling, production-ready features, and bulletproof validation.5-
- FlicenseNot gradedqualityDmaintenanceA comprehensive MCP server for time tracking, project management, and AI-powered memory storage using semantic search. It enables users to log time, manage client billing, and capture shared or personal ideas through integrated tools and team collaboration features.1-
- AlicenseAqualityCmaintenanceMCP server for Fizzy kanban task management with tools for boards, cards, comments, and checklists.725 npm3AGPL 3.0
- AlicenseAqualityCmaintenanceMCP server for YouTube creator-ops — video metadata, comments, playlists, channel analytics, plus a ComfyUI bridge for AI thumbnail generation.1546 npm1MIT