AIでチームの稼働状況を把握する：Rocketlane MCPコネクター活用法

AIがRocketlaneから工数入力データとメンバーリストを直接取得し、タスクに費やされた時間を計算します。誰に負荷が集中しているか、どこに時間がかかっているかを一目で把握できます。データの流れは以下の通りです。

1. 01

   チームデータの収集

   現在プロジェクトに割り当てられている全メンバーを特定します。

   list_members
2. 02

   工数ログの取得

   直近の工数入力をすべて取得し、実際にどれだけの作業が記録されているかを確認します。

   list_time_entries
3. 03

   合計時間の計算

   取得したデータを集計し、個人別またはタスク別の合計稼働時間を算出します。

   list_time_entries
4. 04

   負荷の偏りを通知

   稼働量とメンバーリストを比較し、負荷が高いメンバーを浮き彫りにします。

   list_memberslist_time_entries

Rocketlane Connector

準備完了です。MCPクライアントを選択し、セットアップ手順に従ってください。

コネクタリンクhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_lpvVraKMQixuTDiDgdqrealQ0TsjV8p5cNaXrpIQ/mcpコピー

Claude Desktop

以下の手順で数秒で接続できます。

1. 1In Claude Desktop, open Settings → Connectors.
2. 2Click “Add custom connector” and paste the connector link above as the remote MCP server URL.
3. 3Click Add and start a new chat — Rocketlane capabilities are ready to use.

設定 · claude_desktop_config.jsonコピー

{
  "mcpServers": {
    "rocketlane-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_lpvVraKMQixuTDiDgdqrealQ0TsjV8p5cNaXrpIQ/mcp"
    }
  }
}

• Claude
• ChatGPT
• Cursor
• VS Code
• Windsurf
• Claude Code
• JetBrains
• Cline

一度接続するだけで、AIがRocketlaneのデータにアクセスできるようになります。ログイン資格情報は暗号化され、安全に保護されます。

• 01

  AIが私の工数入力を変更することはできますか？

  いいえ。AIができるのは工数入力とメンバーリストの読み取りのみです。Rocketlane内のデータの作成、編集、削除はできません。

• 02

  これを使って新しいタスクを割り当てることはできますか？

  いいえ。このコネクターは監視とレポート作成に特化しています。タスクの作成や割り当てを行う機能は持っていません。

• 03

  AIはすべてのプロジェクトを見ることができますか？

  Rocketlaneのコネクションを通じてアクセス可能なデータであれば、AIはそれらを確認できます。

• 04

  AIはどうやってチームメンバーを認識するのですか？

  メンバーリストを使用して、稼働状況の比較対象となる人員を特定します。

• 05

  レポートをスプレッドシートに書き出せますか？

  AIはチャット画面上にデータを出力します。そのテキストをコピーして、お使いのスプレッドシートに貼り付けて活用してください。

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