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)
Dart AI task management MCP with batch operations, DartQL selectors, CSV import, zero context rot
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。
DART_TOKEN「秘密」と表示された値は、あなたのアカウントの鍵です。絶対に人に教えたり、チャットに貼り付けたりしないでください。
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": {
"dart-query": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@standardbeagle/dart-query"
],
"env": {
"DART_TOKEN": "your-value"
}
}
}
}ターミナルでこれを実行します
claude mcp add dart-query --env DART_TOKEN=your-value -- npx -y @standardbeagle/dart-query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": {
"dart-query": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@standardbeagle/dart-query"
],
"env": {
"DART_TOKEN": "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": {
"dart-query": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@standardbeagle/dart-query"
],
"env": {
"DART_TOKEN": "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。
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7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 standardbeagle 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。
入力が必要なもの:DART_TOKEN
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(0.3.5)がレジストリに届いたのは9 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:★ 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。
MCP server for Dart AI task management, optimized for batch operations and minimal context usage.
Instead of looping through tasks one-by-one (filling your context window with intermediate JSON), dart-query uses DartQL selectors and server-side batch operations to update hundreds of tasks in a single call. A 50-task update that would normally consume ~30K tokens takes ~200 tokens with zero context rot.
Visit https://app.dartai.com/?settings=account and copy your token (starts with dsa_).
npx (recommended)
{
"mcpServers": { "dart-query": { "command": "npx", "args": ["-y", "@standardbeagle/dart-query"], "env": { "DART_TOKEN": "dsa_your_token_here" } } } }
SLOP-MCP (v0.10.0+)
slop register dart-query \
--command npx \ --args "-y" "@standardbeagle/dart-query" \ --env DART_TOKEN=dsa_your_token_here \ --scope user
info({ level: "overview" })
// Preview first
batch_update_tasks({ selector: "dartboard = 'Engineering' AND priority = 'high'", updates: { status: "Doing" }, dry_run: true })
// Execute batch_update_tasks({ selector: "dartboard = 'Engineering' AND priority = 'high'", updates: { status: "Doing" }, dry_run: false })
| Group | Tools | Purpose |
|---|---|---|
| Discovery | info, get_config | Explore capabilities, workspace config |
| Task CRUD | create_task, get_task, update_task, delete_task, add_task_comment | Single task operations |
| Query | list_tasks, search_tasks | Find tasks with filters or full-text search |
| Batch | batch_update_tasks, batch_delete_tasks, get_batch_status | Bulk operations with DartQL selectors |
| Import | import_tasks_csv | Bulk create from CSV with validation |
| Docs | list_docs, create_doc, get_doc, update_doc, delete_doc | Document management |
See [TOOLS.md](./TOOLS.md) for full parameter references, DartQL syntax, and CSV import format.
SQL-92 WHERE clause syntax for targeting tasks in batch operations:
dartboard = 'Engineering' AND priority = 'high' AND tags CONTAINS 'bug'
due_at < '2026-01-18' AND status <> 'Done' title LIKE 'Task%' -- starts with title LIKE '%auth%' -- contains substring
Operators: =, !=, <>, >, >=, <, <=, LIKE, IN, NOT IN, BETWEEN, IS NULL, IS NOT NULL, CONTAINS Aliases: INCLUDES/HAS → CONTAINS · <> → != LIKE wildcards: % = any characters, _ = single character (case-insensitive)
All Dart AI operations are production (no sandbox). dart-query provides:
confirm: true) required for batch deletesMIT