GantyがMCPに対応：Claudeから直接ガントチャートを動かせるようになりました

本日、Ganty が Model Context Protocol (MCP) に対応しました。これにより、Claude Desktop / Claude Code / Cursor などのMCPクライアントから、自然言語でガントチャートのタスクを読み書きできるようになります。設定は3分、全プラン無料です。本記事ではMCPとは何か、なぜGantyが対応したのか、何ができるのか、そしてどう始めるかを解説します。

そもそも MCP（Model Context Protocol）とは

MCPは、Anthropic が2024年に発表したオープンソースのプロトコルで、AIアシスタント（Claudeなど）と外部のサービス・データソースを統一的につなぐための「共通言語」です。これまでは AIをサービスに連携させようとすると、ChatGPT 用、Claude 用、Cursor 用と、それぞれ別のプラグインや拡張機能を作る必要がありました。MCPの登場により、1つのMCPサーバーを実装するだけで、対応する全てのAIクライアントから使えるようになりました。

USBが「あらゆる周辺機器を1本のケーブル規格でつなぐ」ように、MCPは「あらゆるAIをあらゆるサービスにつなぐ」共通規格を目指しています。2025年から急速に普及が進み、現在では Anthropic 公式の Claude Desktop / Claude Code に加え、Cursor、Zed、Windsurf など多くのAIツールが対応しています。

なぜ Ganty が MCP に対応したのか

3つの理由があります。

1. プロジェクト管理は AI と最高に相性が良い

プロジェクトマネジメントの作業は、本質的に「情報の集約・整理・更新」の連続です。タスクの洗い出し、依存関係の整理、進捗のヒアリング、報告書作成――これらはAIが得意な領域でありながら、これまでは「Gantyで作業 → ChatGPTに貼り付け → 結果をGantyに戻す」という非効率なワークフローが必要でした。MCPで連携すれば、AIが直接Gantyにアクセスして読み書きできます。

2. 業界の差別化要素として明確

主要なガントチャート系SaaS（Asana、Smartsheet、Microsoft Project、ClickUp 等）は、まだ公式のMCPサーバーを提供していません。Ganty は専業SaaSとして初期からMCP対応した数少ない製品として、AI時代の使い勝手で差別化できると判断しました。

3. ユーザーが本当に求める体験

「ガントチャートを作る」のではなく「プロジェクトを動かす」ことがユーザーの本当のゴールです。「来週のリリースまでに必要なタスクをClaude に整理してもらう」体験は、従来のUIだけでは到達できない価値を生みます。

具体的に何ができるか

Ganty MCP では現在13個のツールが利用可能です。

読み取り系（情報取得）

• list_workspaces - ワークスペース一覧
• list_projects - プロジェクト一覧
• list_tasks - タスク一覧（検索・状態・担当者フィルタ可）
• get_task - タスク詳細（担当者・依存関係込み）
• list_milestones - マイルストーン一覧

書き込み系（操作・作成）

• create_project - プロジェクト新規作成
• delete_project - プロジェクト削除
• create_task - タスク作成
• update_task - タスクの任意フィールド更新
• set_task_progress - 進捗率の更新（statusは自動推論）
• add_dependency - タスク間の依存関係を追加
• delete_task - タスク削除
• create_milestone - マイルストーン作成

使用例：3つのシナリオ

シナリオ1：新規プロジェクトを丸ごとAI生成

あなた：「ECサイトリニューアルのプロジェクトを作って。期間は3ヶ月。要件定義→デザイン→フロントエンド→バックエンド→QA→リリースの流れで、依存関係込みのタスクを並べて」

Claude：（10秒後）「プロジェクトを作成し、6つのタスクと依存関係、リリース日のマイルストーンを設定しました。確認しますか？」

ゼロからガントチャートを作る作業が、文字通り1分以内に完了します。

シナリオ2：進捗の一括更新

あなた：「『デザイン』に関係するタスクを全部70%に更新して」

Claude：「該当タスクが3件見つかりました: UIデザイン、ロゴデザイン、バナーデザイン。全て70%に更新しました。」

従来は3画面を行き来して入力していた作業が、1メッセージで完了します。

シナリオ3：プロジェクトの状況分析

あなた：「今週中に終わらせないとクリティカルパスに影響するタスクを教えて」

Claude：「Aプロジェクトの『API連携』タスクが該当します。現在進捗40%で、終了予定が3日後。後続タスクが2つ並んでいるため、ここが遅れると全体のリリースが1週間遅延します。」

AIがプロジェクト全体を理解した上で、人間が気づきにくいリスクを指摘してくれます。AIプロジェクト管理の本質はここにあります。

セットアップは3分で完了

Step 1: APIトークンを発行

Gantyにログインして、右上のアバター → 「APIトークン」→ 名前を付けて発行。表示された gnty_xxx... をコピー（再表示できないので注意）。

Step 2: MCPクライアントに設定

Claude Desktopの場合は claude_desktop_config.json に追記:

{
  "mcpServers": {
    "ganty": {
      "type": "http",
      "url": "https://ganty.app/api/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer gnty_xxx..."
      }
    }
  }
}

Claude Codeの場合はターミナルで:

claude mcp add --transport http ganty https://ganty.app/api/mcp \
  --header "Authorization: Bearer gnty_xxx..."

Step 3: 話しかける

「Gantyのワークスペース一覧を教えて」「先週作ったプロジェクトの進捗を教えて」など、自然言語で話しかけるだけ。詳細はMCP連携ガイドをご覧ください。

なぜ全プラン無料にしたのか

MCP連携は、Pro/Business限定の機能にすることもできました。実際、競合の多くは API連携を有料プラン以上に限定しています。にもかかわらずGantyが全プラン無料に踏み切ったのは、以下の判断があります。

• AI時代の体験を全員に届けたい：プロジェクト管理 × AI の体験は、料金で線引きするには新しすぎる。広く触ってもらってフィードバックを得たい。
• 無料プランの差別化を強化：「無料でAI連携できるガントチャートツール」は強い訴求になる。新規ユーザー獲得の集客フックとして機能する。
• 使うほどGantyが便利になる構造：MCPで日常的に触っていただくと、自然と「タスク数が増えてFreeプランに収まらなくなった」「チームを5名以上にしたい」というアップグレード需要が生まれる。

セキュリティについて

API トークンは SHA-256 でハッシュ化してデータベースに保存しており、Ganty の管理者でも生トークンを復元することはできません。発行時のみ一度だけ表示される設計で、流出時は設定画面から即座に取り消せます。Businessプランでは全ての書き込み操作が監査ログに記録されるため、トレーサビリティも確保されます。

今後のロードマップ

現在は13ツールでスタートしていますが、ユーザーのフィードバックを受けて以下を順次追加予定です。

• 担当者の自動アサイン（メールアドレスから自動検索）
• 共有リンクの発行・取消
• 監査ログのクエリ
• レポート生成（プロジェクトサマリーの自動作成）
• OAuth対応（API トークン不要のSSOフロー）

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まずは試してみてください

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