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。
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
- AIクライアント上で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、薄い領域、次に学ぶべき知見を構造化する
- 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
PaPut MCPの設定後、MCP対応クライアントで次のskillを使います。
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
MCP対応クライアントで、次のように依頼してください。
より用途を絞りたい場合は、目的も添えます。
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。
paput_get_dashboard_analysis_contextで分析材料を取得する- AIクライアント上で、現在地、強み、伸びている領域、薄い領域、次に学ぶべき知見を作成する
paput_update_dashboard_analysisで分析結果を保存する- 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でもLocal CLI Modeでも利用できます。
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