Agent-Native Calendar
Agent-Native Google Calendar - manage events, sync, and public booking
作者による説明(英語の原文)
MCP server for conducting dynamic, conversational surveys with structured data collection.
この3つを1つのスコアにまとめることはしません。意見、測定、人気はそれぞれ別のものだからです。
このサーバーのやさしい解説はまだ書いていません。以下はレジストリから読み取った事実です。
使っているAIアプリを選んで、設定をコピーしてください。
MCP_LOG_LEVEL, SURVEY_DEFINITIONS_PATH, SURVEY_RESPONSES_PATH必要なもの
どのアプリを使っていますか?
上でアプリを選んでください。選んだアプリを覚えておくので、次からはボタンに「…にインストール」と表示されます。
Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config を開き、claude_desktop_config.json にこれを貼り付けます
{
"mcpServers": {
"survey": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@cyanheads/survey-mcp-server",
"run",
"start:stdio"
],
"env": {
"MCP_LOG_LEVEL": "your-value",
"SURVEY_DEFINITIONS_PATH": "your-value",
"SURVEY_RESPONSES_PATH": "your-value"
}
}
}
}ターミナルでこれを実行します
claude mcp add survey --env MCP_LOG_LEVEL=your-value --env SURVEY_DEFINITIONS_PATH=your-value --env SURVEY_RESPONSES_PATH=your-value -- npx -y @cyanheads/survey-mcp-server run start:stdio動かす前に、空欄の値を入力してください。
プロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます
{
"mcpServers": {
"survey": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@cyanheads/survey-mcp-server",
"run",
"start:stdio"
],
"env": {
"MCP_LOG_LEVEL": "your-value",
"SURVEY_DEFINITIONS_PATH": "your-value",
"SURVEY_RESPONSES_PATH": "your-value"
}
}
}
}ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。
プロジェクトの .vscode/mcp.json に貼り付けます
{
"servers": {
"survey": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@cyanheads/survey-mcp-server",
"run",
"start:stdio"
],
"env": {
"MCP_LOG_LEVEL": "your-value",
"SURVEY_DEFINITIONS_PATH": "your-value",
"SURVEY_RESPONSES_PATH": "your-value"
}
}
}
}ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。
これはパソコンで動くサーバーですが、ChatGPTがつなげるのはインターネット上のサーバーだけです。ほかのアプリを選んでください。
選んだアプリは、この端末のCookieに保存されます。アカウントは不要です。
MCP_LOG_LEVEL envSURVEY_DEFINITIONS_PATH envSURVEY_RESPONSES_PATH envこの設定は、作者のレジストリ登録情報から作成しています。READMEと違う場合は、READMEに従ってください。
パソコンで動くサーバーです。インストールすると、ツール一覧がAIアプリに表示されます。
誰でも見られる情報をチェックしており、コードは読んでいません。当てはまらない項目は数に入れていません。 · 2026年11月8日にチェック
レジストリ名は、リポジトリを所有するGitHubアカウント cyanheads で確認済みです
このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません
このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません
これはパソコンで動くため、インターネット上のエンドポイントはありません
パソコンで動き、代わりにローカルの設定を使います
パソコンで動くサーバーです。ツール一覧を読み取れるのは、インターネット上のエンドポイントがある場合だけです
レジストリでこのカテゴリにある有効なすべてのサーバーと比較しています。スターは、公開者がリポジトリの所有者である場合だけ数えます。
当てはまる基本チェック1項目のうち1項目に合格しました。コードは読んでいません。キーやトークンを追加する前に、サーバーがどんなアクセスを求めているかを確認し、必要な権限だけを持つキーを使ってください。
レジストリには必須のキーは載っていません。ただし、最初に使うときにサインインを求めるサーバーもあります。
あなたのパソコンで動きます。必要なときにAIアプリが起動し、データは作者のサーバーを通りません(サーバー自体がオンラインサービスを呼び出す場合を除きます)。
GitHubリポジトリの最終更新は–、最新バージョン(1.0.6)がレジストリに届いたのは13 か月前です。
Claude Desktop、Claude Code、Cursor、VS CodeなどのMCP対応アプリで使えます。パソコンにNode.jsも必要です。
同じカテゴリには:Agent-Native Calendar, Excel MCP Server, MCP Server for Excel
同じカテゴリで、ほかの作者が作ったサーバー。スターの多い順。
カードの見方:↓ 週あたりのダウンロードi★ GitHubスターi3つの柱:レビュー · チェック · 利用状況i更新=最新バージョンをレジストリに公開した日i
Agent-Native Google Calendar - manage events, sync, and public booking
Create and edit Excel files with AI: charts, PivotTables, formulas. No Excel needed.
Excel automation for AI - Sheets, Power Query, DAX, VBA, Tables, Ranges and more. Windows only.
作者のリポジトリから書かれたとおりにコピーしたものです。PopNx MCPは内容を確認・推奨していません。HTML、画像、スクリプトは取り除いています。リンクはこのサイトの外へ移動します。
@cyanheads/survey-mcp-server Transform LLMs into intelligent interviewers. A production-grade MCP server for conducting dynamic, conversational surveys with structured data collection. Features skip logic, session resume, multi-tenancy, and pluggable storage backends.
This server provides eight powerful tools for managing the complete survey lifecycle with LLM-driven interactions:
| Tool Name | Description |
|---|---|
survey_list_available | Discover available surveys in the definitions directory. |
survey_start_session | Initialize a new session with complete survey context, all questions, and initial suggested questions. |
survey_get_question | Refresh a specific question's eligibility status after state changes (useful for conditional logic). |
survey_submit_response | Record participant answers with validation, scoring, returning updated progress and next suggested questions. |
survey_get_progress | Check completion status, current score, remaining required/optional questions, and completion eligibility. |
survey_complete_session | Finalize a completed session with final score summary (requires all required questions answered). |
survey_export_results | Export session data in CSV or JSON format with optional filtering by status, date range, etc. |
survey_resume_session | Resume an incomplete session, restoring full context including answered questions and progress. |
survey_list_availableDiscover available surveys loaded from your survey definitions directory.
Key Features:
SURVEY_DEFINITIONS_PATHExample Use Cases:
survey_start_sessionInitialize a new survey session with complete context for LLM-driven conversations.
Key Features:
currentlyEligible flag and eligibilityReason for transparencyguidanceForLLM field with conversational instructionsExample Use Cases:
survey_get_questionRefresh a question's eligibility and details after session state changes.
Key Features:
Example Use Cases:
survey_submit_responseRecord participant answers with validation and get dynamic response guidance.
Key Features:
updatedEligibility array showing newly available conditional questionsnextSuggestedQuestions based on new state (count configurable per survey)guidanceForLLM with context-aware instructionsExample Use Cases:
survey_get_progressCheck session status and completion eligibility.
Key Features:
in-progress, completed, abandonedcanComplete boolean indicating if session can be finalizedcompletionBlockers array explaining what's preventing completionExample Use Cases:
survey_complete_sessionFinalize a completed session when all required questions have been answered.
Key Features:
completed and sets completedAt timestampExample Use Cases:
survey_export_resultsExport session data for analysis and reporting.
Key Features:
Example Use Cases:
survey_resume_sessionResume an incomplete session with full context restoration.
Key Features:
nextSuggestedQuestions for remaining questions (count configurable per survey)guidanceForLLM with welcome-back messaging suggestionsExample Use Cases:
This server is built on the mcp-ts-template and inherits its rich feature set:
McpError system ensures consistent, structured error responses.none, jwt, or oauth modes.in-memory, filesystem, Supabase, Cloudflare KV/R2) without changing business logic.tsyringe for a clean, decoupled, and testable architecture.Plus, specialized features for Survey Management:
AND/OR multi-condition branching with eligibility tracking.free-form, multiple-choice, multiple-select, rating-scale, email, number, boolean, and advanced types like date, datetime, time, and matrix grids.helpText field on questions provides LLMs with context and guidance for asking questions naturally.Add the following to your MCP Client configuration file (e.g., cline_mcp_settings.json).
{
"mcpServers": { "survey-mcp-server": { "command": "bunx", "args": ["@cyanheads/survey-mcp-server@latest"], "env": { "MCP_LOG_LEVEL": "info", "SURVEY_DEFINITIONS_PATH": "./survey-definitions", "SURVEY_RESPONSES_PATH": "./survey-responses" } } } }
git clone https://github.com/cyanheads/survey-mcp-server.git
cd survey-mcp-server
bun install
survey-definitions/ directory contains example JSON files demonstrating various question types and features. Use these as a starting point for creating your own surveys.This server equips AI agents with specialized tools to conduct dynamic, conversational surve
冒頭だけを表示しています。続きはリポジトリで読めます