MCP

Spantail は Model Context Protocol (MCP) に対応しているため、AI クライアントが自分の ツールを通じて、作業エントリの作成・管理、検索、エージェント活動の閲覧、レポートの作成・閲覧を あなたのインスタンスに対して行えます。MCP は同じ REST API のクライアントなので、トークンと 同じ権限に従います。

ツールセットは CLI より意図的に絞っています。対人的な副作用を 持つ操作 — レポートの送信、共有リンク、コメント、受信トレイ — は人が起点になります。

2つの接続方法

• リモートエンドポイント — インスタンスは <instance>/mcp を HTTP で公開します。 リモート MCP サーバーに対応したクライアントで使います。
• stdio サーバー — stdio サーバーしか対応しないクライアント向けに、CLI から spantail mcp をローカルで実行します。保存済みの CLI 資格情報を使います。

認証

MCP は個人用 API トークン（設定 → API トークン）で認証 し、Bearer トークンとして渡します。トークンはあなたとして、あなたの権限で動作します。

エージェントアクセストークンはここでは使えません。取り込み専用で、エージェント活動の送信 しかできず、MCP ツールの呼び出しには使えません。エージェント活動を記録する を参照してください。

Claude Code で設定する

Claude Code 向け Spantail プラグインを使う場合は、 この MCP サーバーが同梱されています。プラグインの apiToken を設定すれば、以下の手動 設定は不要です。

stdio サーバーは1行で登録できます。

claude mcp add spantail -- spantail mcp

直接 HTTP で接続する場合は、クライアントを <instance>/mcp に向け、トークンを Bearer 資格情報として指定します。

利用できるツール

ツール	動作
list_workspaces	ワークスペースを一覧（ID を解決するため最初に呼びます）。
list_projects	ワークスペース内のプロジェクトを一覧。
log_work	作業エントリを作成。
log_work_batch	最大 100 件の作業エントリを 1 回のアトミックなリクエストで作成（全件か 0 件か）。externalId 付きのエントリは重複せずアップサートされます。
list_entries	作業エントリを一覧（任意のフィルタ付き）。
update_entry	自分の作業エントリを更新。
delete_entry	自分の作業エントリを削除。
search	作業エントリとレポートをテキストで検索。
list_report_templates	インスタンスのレポートテンプレートを一覧。
list_reports	保存済みレポートを一覧。
get_report	レポートを取得（描画済みの Markdown を含む）。
preview_report	テンプレート・スコープ・期間からレポートを保存せずに描画。
create_report	レポートを作成（名前を省略するとテンプレートの提案名を採用）。
update_report	既存レポートを変更したフィールドで再描画（新しいバージョンを追加）。
list_agents	ワークスペース内の自分の AI エージェントを一覧（agent ID の解決用）。
get_agent_stats	期間指定の AI エージェント活動の集計（合計・日別・エージェント別）。
list_agent_entries	AI エージェントのセッションを一覧（時間・トークン使用量・コンテキスト付き）。

stdio 専用ツール

stdio サーバー（spantail mcp）は、ローカルのファイルシステムを読むツールを 追加で登録します — リモートの /mcp エンドポイントはサーバー上で動くため、 これらのツールは提供されません。

ツール	動作
import_work_entries	ローカルの JSONL ファイルから作業エントリを一括インポート（形式と挙動は spantail entries import と同じ）。