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)
Generate professional PDF reports from LLM output — cover, TOC, tables, charts, 5 themes.
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。
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": {
"pdf-report-generator": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@ctalasila/pdf-report-generator"
]
}
}
}ターミナルでこれを実行します
claude mcp add pdf-report-generator -- npx -y @ctalasila/pdf-report-generatorプロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます
{
"mcpServers": {
"pdf-report-generator": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@ctalasila/pdf-report-generator"
]
}
}
}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": {
"pdf-report-generator": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@ctalasila/pdf-report-generator"
]
}
}
}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6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 themoddedcube 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(1.0.1)がレジストリに届いたのは6 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。
An MCP server that generates professional corporate PDF reports from structured JSON specs or raw LLM text output. Drop it into Claude Desktop (or any MCP client) and ask Claude to turn analysis, research, or meeting notes into a polished multi-page report complete with cover page, table of contents, executive summary, section headings, tables, and charts.
A sample output is at examples/sample_report.pdf.
Install Python dependencies:
pip install reportlab matplotlib
Add to your claude_desktop_config.json:
{
"mcpServers": { "pdf-report": { "command": "npx", "args": ["-y", "pdf-report-generator"] } } }
generate_reportGenerates a PDF from a full structured spec.
Minimal example input:
{
"spec": { "metadata": { "title": "Q3 Performance Review", "author": "Engineering Team", "company": "Acme Corp", "classification": "INTERNAL" }, "executive_summary": "Overall performance improved this quarter...", "sections": [ { "heading": "Infrastructure", "body": "Uptime reached 99.94%...", "subsections": [] } ], "tables": [], "charts": [] } }
generate_report_from_textConverts raw text into a structured PDF report. Sections are auto-detected from headings.
{
"text": "# Overview\nThis quarter...\n\n# Key Findings\n...", "title": "Q3 Summary", "author": "Data Team", "company": "Acme Corp", "classification": "INTERNAL", "theme_name": "navy" }
list_themesReturns available color themes: default, navy, charcoal, forest, burgundy.
metadata
title* string subtitle string author string date string (YYYY-MM-DD; defaults to today) company string department string document_id string (e.g. RPT-2026-001) classification string (PUBLIC | INTERNAL | CONFIDENTIAL) logo_path string (absolute path to PNG/JPG) page_size "letter" | "a4"
executive_summary string
sections[] heading* string body* string (\n\n = paragraph break) subsections[] heading* string body* string
tables[] title string headers* string[] rows* string[][] after_section int (0-based section index; -1 = after exec summary)
charts[] title string type "bar" | "line" | "pie" | "horizontal_bar" labels* string[] datasets* [{label, values[]}] after_section int
images[] path* string (absolute path) caption string width_inches number after_section int
theme primary_color [R, G, B] accent_color [R, G, B] highlight_color [R, G, B]
Python not found — ensure python or python3 is on your PATH and is version 3.8+.
reportlab not installed — run pip install reportlab matplotlib.
Charts missing — matplotlib is required for charts. Install it with pip install matplotlib.
Large PDFs — complex specs with many charts can take 5–15 seconds. This is normal.
MIT