Agent-Native Calendar
Agent-Native Google Calendar - manage events, sync, and public booking
คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)
Strategic task prioritization and agent orchestration for multi-project operators
สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน
ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry
เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง
ต้องเตรียมก่อน
คุณใช้แอปไหน
เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”
เปิด Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config แล้ววางค่านี้ในไฟล์ claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"quarterback": {
"command": "uvx",
"args": [
"quarterback"
]
}
}
}พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal
claude mcp add quarterback -- uvx quarterbackวางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"quarterback": {
"command": "uvx",
"args": [
"quarterback"
]
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์
{
"servers": {
"quarterback": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"quarterback"
]
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น
ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี
ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README
รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง
เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 7 พ.ย. 2569
ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub bobbyrgoldsmith ซึ่งเป็นเจ้าของ repo
ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub
ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub
ตัวนี้รันบนเครื่องคุณ ไม่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต
ตัวนี้รันบนเครื่อง ใช้ค่าที่ตั้งในเครื่องแทน
รันในเครื่องคุณ เราอ่านรายการเครื่องมือได้เฉพาะตัวที่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต
เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo
จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 1 จาก 1 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น
registry ไม่ได้ระบุว่าต้องใช้กุญแจ แต่บางตัวจะขอให้ล็อกอินตอนใช้ครั้งแรก
รันบนเครื่องของคุณ โปรแกรม AI จะเปิด server ขึ้นมาเองเมื่อใช้ ข้อมูลไม่ต้องผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ (ยกเว้นตัวที่ไปเรียกบริการออนไลน์ต่อ)
repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (1.0.1) เข้า registry 8 เดือนที่ผ่านมา
โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Python (uv) ในเครื่องด้วย
ในหมวดเดียวกันมี Agent-Native Calendar, Excel MCP Server, MCP Server for Excel
server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว
อ่านการ์ด:★ ดาว GitHubiสามเสา: รีวิว · ผลตรวจ · การใช้งานiอัปเดต = วันที่ส่งรุ่นล่าสุดเข้า registryi
Agent-Native Google Calendar - manage events, sync, and public booking
ให้ AI สร้างและแก้ไฟล์ Excel ได้เอง ทั้งสูตร กราฟ และ PivotTable โดยไม่ต้องมีโปรแกรม Excel ในเครื่อง
Excel automation for AI - Sheets, Power Query, DAX, VBA, Tables, Ranges and more. Windows only.
ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ
Read the field. Call the play.
Strategic task prioritization and agent orchestration for multi-project operators.
Every other AI task manager breaks down one project into subtasks. Quarterback helps you decide which of your ten projects to prioritize right now — using a 5-factor weighted scoring engine, organizational context, and time-aware planning. It runs locally, costs nothing, and works as both a standalone CLI and an MCP server for Claude.
| Feature | Quarterback | TaskMaster AI | Shrimp Task Manager |
|---|---|---|---|
| Multi-project prioritization | 5-factor weighted engine | Single-project breakdown | Single-project |
| Advisory document system | Analyze articles against your goals | No | No |
| Agent orchestration | Autonomy levels + webhooks | No | No |
| Time-aware planning | Working hours, lunch, buffer time | No | No |
| Organizational context | Goals, constraints, workflows | No | No |
| Knowledge wiki (Playbook) | LLM-maintained wiki for cross-session consistency | No | No |
| Conflict detection | Cross-project scheduling conflicts | No | No |
| Standalone CLI | Full CLI without AI runtime | Requires AI | Requires AI |
| Cost | Free (MIT) | Free | Free |
# Install
pip install quarterback
quarterback init
quarterback setup
quarterback add "Launch landing page" --project "My Startup" --priority 4 --effort 3 --impact 5 quarterback add "Write blog post" --project "Content" --priority 3 --effort 2 --impact 3
quarterback priorities
quarterback quick-wins
quarterback plan-day
When using Quarterback as an MCP server, ask your LLM: *"Set up Quarterback for me"* — it will call the setup_quarterback tool, interview you conversationally about your business, goals, workflows, projects, constraints, and knowledge base (Playbook), then write all config files and database records in one shot. No manual YAML editing required.
Quarterback works with any MCP-compatible client — Claude Desktop, Claude Code, Cursor, Windsurf, Cline, OpenAI agents, and others. All 23 tools use standard MCP protocol (JSON-RPC over stdio) with no LLM-specific dependencies.
# Install with MCP support
pip install quarterback[mcp]
Add to your Claude Desktop config (~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json):
{
"mcpServers": { "quarterback": { "command": "quarterback-server" } } }
Or for Claude Code (~/.claude/settings.json):
{
"mcpServers": { "quarterback": { "command": "quarterback-server" } } }
The same quarterback-server command works with any MCP client — just add it to your client's server configuration.
Then ask your LLM: *"What should I work on today?"* — it will use all 23 Quarterback tools to analyze your priorities.
Every task is scored across five dimensions:
| Factor | Weight | What it measures |
|---|---|---|
| Impact | 30% | Task impact + project revenue/strategic value |
| Urgency | 25% | Due date proximity + blocking status |
| Strategic | 25% | Project priority + milestone status |
| Effort | 15% | Inverted effort score (quick tasks score higher) |
| Quick Win | 5% | High impact + low effort bonus |
Analyze external articles, books, and advice against your organizational context:
# Import and auto-analyze an article
quarterback advisory-add --title "Growth Strategy" --url https://example.com/article
quarterback advisory-view --id 1
quarterback advisory-approve --id 1 --approve 1,3,5 --create-tasks
The analyzer checks every recommendation against your goals and constraints, flagging conflicts and synergies.
Mark tasks for autonomous agent execution with configurable autonomy:
Webhooks notify your automation layer (n8n, Zapier, custom) when tasks are ready.
Playbook is Quarterback's compiled knowledge layer. It's an LLM-maintained markdown wiki that gives every session — local CLI, MCP, or autonomous agent — the same canonical context about your projects, decisions, and strategies.
The problem it solves: Without Playbook, each AI session starts fresh and re-derives your organizational context from sparse signals. Two sessions running the same query can produce different results because they reconstruct understanding independently. Playbook provides accumulated knowledge that all sessions read from.
How it works:
~/playbook/ (or ~/.quarterback/playbook/)
├── CLAUDE.md # Schema — how the LLM reads/writes pages ├── raw/ # Drop zone for source material └── wiki/ ├── index.md # Master catalog — read this first ├── entities/ # Companies, products, clients, tools ├── concepts/ # Patterns, strategies, recurring themes ├── decisions/ # Decisions with rationale and alternatives ├── compiled/ # QB-compatible files for task scoring │ ├── goals.md # Read by QB's prioritization engine │ └── constraints.md # Read by QB's conflict detection └── log.md # Append-only operations record
Setup: Playbook is created automatically during quarterback setup (or the MCP setup wizard). The interview asks about your key entities, concepts, and decisions, then seeds initial wiki pages.
Without Playbook: Quarterback works exactly as before — reading goals and constraints from ~/.quarterback/org-context/ files. Playbook is opt-in.
With Playbook: Quarterback reads compiled/goals.md and compiled/constraints.md from Playbook first, falling back to org-context/ files if Playbook isn't initialized. Your LLM reads wiki/index.md for full organizational context.
# Check Playbook status
quarterback playbook status
quarterback playbook index
quarterback playbook list --category entities
quarterback playbook read entities/my-product.md
quarterback playbook search "budget"
Obsidian integration (optional): During setup, you can opt to configure Playbook as an Obsidian vault. Open the Playbook folder in Obsidian for graph visualization and visual editing. Install an Obsidian MCP server for programmatic access. No Obsidian dependency required — Playbook works as plain markdown files.
Quarterback's CLI and webhook system make it a natural fit for automated pipelines — update task status, log deliverables, and trigger downstream work without a human in the loop.
Add Quarterback commands to any CI/CD step. The CLI is stateless and scriptable:
# GitHub Actions example: auto-update task on deploy
# After test suite passes, log results to a task
# Nightly: check for overdue deliverables and alert
Register a webhook and let your automation layer react to task events in real time:
# Register a webhook pointing at your n8n/Zapier/custom endpoint
quarterback-server # MCP tools available, or use CLI:
# In your automation script: mark a task agent-ready after PR merge
import subprocess subprocess.run([ "quarterback", "update", "55", "--status", "completed", "--notes", f"PR #{pr_number} merged. Deployed to staging." ])
Use cases:
| Pipeline event | Quarterback action | What happens |
|---|---|---|
| PR merged | update_task status=completed | Task marked done, webhook fires to Slack |
| Deploy succeeds | update_task with SHA + environment notes | Deliverable tracked with audit trail |
| Nightly cron | get_priorities + alert-check | Team gets daily summary of what's overdue |
| Test suite fails | add_task with failure details | Bug auto-filed, linked to project |
| Sprint starts | get_priorities + detect_conflicts | Surface scheduling conflicts before work begins |
| Agent completes work | update_agent_status status=completed | Webhook notifies orchestrator, next task dispatched |
| Release tagged | advisory-add with release notes | Changelog analyzed against project goals |
Point multiple environments at the same Quarterback instance:
# All CI runners share one database via mounted volume or network path
export QUARTERBACK_HOME=/shared/quarterback
quarterback migrate /path/to/source
This lets your local CLI, CI pipelines, and MCP-connected agents all read and write to the same task graph — giving you a single source of truth across manual and automated workflows.
quarterback plan-day
Considers your working hours, lunch break, buffer time for meetings, and current time to suggest tasks that actually fit in your remaining day.
After quarterback init, run quarterback setup for an interactive wizard, or ask Claude to run the setup wizard via MCP. You can also manually configure your context in ~/.quarterback/org-context/:
~/.quarterback/org-context/
├── goals.md # Your strategic, workflow, and project goals ├── projects.yaml # Active projects with metadata ├── workflows.yaml # Groups of related projects └── constraints.md # Time, budget, and strategic boundaries
Example templates are included — copy from .example files and customize.
If you enable Playbook during setup, goals.md and constraints.md are auto-maintained from the wiki's compiled/ directory. You can still manually edit the org-context files — Playbook is additive, not required.
Configure notifications in ~/.quarterback/config/alerts.yaml:
ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo