Backlog MCPサーバーを試してみた

社内で使っているBacklogの情報を、Claude Desktopから簡単に取得できる「Backlog MCPサーバー」を使ってみました。

MCP(Model Context Protocol)ってなに?

MCPとは、AIアシスタントと外部サービスの間をつなぐ「橋渡し役」のような仕組みです。AIは通常、そのときの会話の文脈だけを元に返答しますが、MCPを使うと、リアルタイムで外部のサービス(今回の場合はBacklog)から情報を取得し、その情報をもとに返答してくれるようになります。

導入の流れ

公式の手順(nulab社のREADME)通りに進めました。手順としては以下の6ステップです。

  1. Claude Desktopのインストール
  2. BacklogのAPIキーを取得
  3. Backlogドメインの確認
  4. Claude Desktopの設定ファイルを編集
  5. Claude Desktopを再起動
  6. MCPサーバーが正しく動くか確認

1. Claude Desktopをインストール

まずはClaude Desktopをダウンロード https://claude.ai/download

MCPの利用は無料プランでも可能ですが、少し使うとすぐ「最大文字数に達しました」と表示されます。

2. BacklogのAPIキーを取得

Backlogにログインし、「個人設定」→「API」からAPIキーを発行します。

3. Backlogドメインの確認

使用しているBacklogのドメイン(例:yourdomain.backlog.com)を確認しておきます。

4. MCPの設定ファイルを編集

まず、Claude Desktopを開き、Macのタブから設定を開きます。

開発者を選択し、構成を編集を開きます。

Claude Desktopには設定ファイル claude_desktop_config.json があるので、それを開きます。

公式が推奨している通りDockerを使用します。以下のように記述します。 ここでBACKLOG_DOMAINとBACKLOG_API_KEYを先ほど準備したものに置き換えます。

{
  "mcpServers": {
    "backlog": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "-e", "BACKLOG_DOMAIN=<ここにドメインを入力>",
        "-e", "BACKLOG_API_KEY=<ここに取得したAPIキーを入力>",
        "ghcr.io/nulab/backlog-mcp-server"
      ]
    }
  }
}

5. Claude Desktopを再起動

設定ファイルを保存したら、Claude Desktopを再起動します。

6. MCPサーバーの確認

Claudeの画面で「+」ボタンの横にある設定メニューに「backlog」が表示されていれば成功です。

実際に使用してみる

まずは「自分が参加しているプロジェクト」を聞いてみました。

しっかり正確に返ってきました。プロジェクト名もズレなく、いい感じです

次に、検証用に用意したプロジェクトである”プロジェクト作成テスト”という名前のプロジェクト名だけを伝えて、そこに含まれるタスク一覧を聞いてみました。プロジェクト作成テストには以下のタスクのみが存在します。

結果が以下になります。

プロジェクト名からプロジェクトIDを特定し、そのプロジェクトIDを使ってタスク一覧を取得してくれました。 人が実際にコードを書くとなると、使用するAPIの選定から、実際にコードを書くまで数分~数時間かかる処理を、ほんの数秒で実行してくれました。すごい。

最後に「今年完了したタスクの件数を教えて」と聞いてみました。

「今年」というあいまいな言葉だけで、ちゃんと1/1〜5/8に完了したタスクを抽出し、出力してくれました。 Backlogの画面をポチポチ開いて確認していたあの作業が、こんなにも直感的に、しかも数秒で終わる。 自然言語だけでここまで操作できるのは便利ですね。

まとめ

Backlog MCPサーバーを使えば、Claude Desktopから自然言語でBacklogを操作できるようになります。 ちょっとしたタスク確認や、プロジェクトの進捗を知りたいときに、とても便利です。

ぜひ試してみてください!