MCP skillでダッシュボードの現在地分析を作成する

PaPutのダッシュボードにある「現在地」は、PaPut MCPから作成・保存した分析結果を表示する領域です。 アプリ内で自動生成するのではなく、MCP対応クライアントでPaPutのdashboard analysis skillを使って作成・保存します。

この分析は、投稿件数やカテゴリー割合の多寡ではなく、判断軸（decision / operation / principle）の厚みであなたの現在地を捉えます。判断軸の考え方は 判断軸（メモタイプ）とは を参照してください。

保存すると、ダッシュボードに現在地、強み、最近伸びている領域、薄い領域、次に学ぶべき知見が表示されます。

できること

• 目標、スキルシート、最近のメモ、ノート、カテゴリーを分析材料として取得する
• 判断軸（decision / operation / principle）の厚みから、キャリアや学習の現在地を整理する
• 強み、伸びている領域、薄い軸、次に学ぶべき知見を構造化する
• 目標ごとに、必要な判断軸が今厚いか薄いかを照らし合わせる
• 作成した分析結果をPaPutへ保存し、ダッシュボードで確認する

使うskill

Claudeでは、PaPut MCPの設定後に次のskillを呼び出すだけで利用できます。

/paput-dashboard-analysis

Codexなど、スラッシュコマンドとしてskillを直接呼び出せないクライアントでは、paput-dashboard-analysis を使うように自然文で依頼してください。 npx -y paput-mcp setup-ai でPaPut skillsを追加すると利用できます。

このskillは、分析材料の取得、分析文の作成、PaPutへの保存までを一連の流れとして扱います。 必要に応じて「転職活動向け」「学習計画向け」「職務経歴書向け」など、分析の目的を一緒に伝えてください。

依頼例

Codexなどでは、次のように自然文で依頼してください。

paput-dashboard-analysis を使って、PaPutのダッシュボード現在地分析を作成して保存してください。

より用途を絞りたい場合は、目的も添えます。

paput-dashboard-analysis を使って、転職活動の職務経歴整理に使いやすい観点で現在地を分析し、PaPutのダッシュボード分析として保存してください。

skillが内部で使う主なMCPツール

通常はskillが必要なツール呼び出しを案内します。内部では主に次のMCPツールを使います。

1. paput_get_dashboard_analysis_context で分析材料を取得する
2. AIクライアント上で、判断軸の厚みをもとに現在地、強み、伸びている領域、薄い軸、次に学ぶべき知見を作成する
3. paput_update_dashboard_analysis で分析結果を保存する
4. PaPutのダッシュボードを開き、保存した現在地が表示されることを確認する

設定方法

PaPut MCPをまだ設定していない場合は、まず MCP連携について を確認してください。 ダッシュボード分析はPaPut内のデータを取得して保存する通常操作なので、Remote HTTP Modeで利用できます。

Claude CodeやCodexでPaPutのskillを追加して使う場合は、開発AIエージェントで PaPut MCP を使う のsetup-aiも確認してください。

注意事項

• 分析結果はMCP対応クライアント側で作成・更新します
• 保存すると、ダッシュボードの「現在地」に反映されます
• 既存の分析結果がある場合、保存した内容で更新されます
• 取得したメモ本文やスキルシート情報の取り扱いは、利用するAIクライアントの設定やポリシーも確認してください