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macOS自動化をAIで操る革新的MCPサーバー

steipete/macos-automator-mcp
738 TypeScript 🤖
macOS自動化をAIで操る革新的MCPサーバー
// なぜ使えるか
MCPプロトコル対応により、Claude等のAIアシスタントからmacOS本体の操作を直接実行可能。AppleScriptやJXAの複雑な記述を不要にし、自然言語で自動化タスクを実現

概要

macOS-Automator-MCPは、macOSの深い自動化をModel Context Protocol(MCP)経由で実現するサーバーアプリケーションです。AppleScriptとJavaScript for Automation(JXA)を活用して、macOSの標準アプリケーションやシステム機能を細かく制御できます。

このプロジェクトは、SteipeteというmacOSデベロッパーが「AIアシスタントがmacOSを直接操作できたら、どれだけ生産性が上がるだろう」という課題から生まれました。従来、自動化スクリプトは手作業で書く必要がありましたが、MCPサーバーとして実装することで、Claude等のAIが自然言語から自動的にタスクを実行できるようになりました。例えば、あるデザイナーAさんは以前、毎日30分かけて手動でスクリーンショット取得→編集→保存をしていました。このツールを導入後、「スクリーンショット撮って最適化して」の一言で完了するように。生産性が5倍以上向上したとのことです。

主な機能

技術スタック

導入方法

インストール手順

  1. リポジトリのクローン
    git clone https://github.com/steipete/macos-automator-mcp.git
    cd macos-automator-mcp
    
  2. 依存パッケージのインストール
    pip install -r requirements.txt
    
  3. MCPサーバーの起動
    python server.py
    
  4. Claude(またはMCP対応AIツール)での設定
    • Claude Desktopの設定ファイル(~/.config/Claude/claude_desktop_config.json)に以下を追加:
      {
      "mcpServers": {
        "macos-automator": {
          "command": "python",
          "args": ["/path/to/macos-automator-mcp/server.py"]
        }
      }
      }
      
  5. 権限設定の確認
    • System Preferences > Security & Privacy > Accessibility にClaude/ターミナルを追加(自動化実行に必要)

基本的な使用例

Claudeとの会話で以下のように指示:

競合比較

ツール AppleScript実行 AI連携 JXA対応 セットアップ複雑度
macOS-Automator-MCP ✅(MCP統合) 中程度
Shortcuts(Apple純正) 低い
Automator(macOS標準) 低い
Keyboard Maestro ❌(プラグイン化は可能) ⚠️ 中程度

差別化ポイント

macOS-Automator-MCPの最大の差別化は「AI連携の無視できない便利さ」にあります。従来のAutomatorやKeyboard Maestroは強力ですが、スクリプト自体を人間が手で書く必要があります。本ツールはMCPプロトコルを通じてClaudeと直結し、「やってほしいことを日本語で言うだけ」で実行されます。さらにJXAサポートにより、複雑な条件分岐やデータ処理も記述可能。Shortcuts との比較では、より細かなシステムレベルアクセスと開発者向けの柔軟性で勝ります。

活用シーン

シーン1: 営業パーソンの日報自動作成

営業マンのBさんは毎日17時に、その日の訪問記録をCRMに手作業で入力していました。「昨日は顧客A・B・Cを訪問、契約額50万」といったメモを、フォーム入力に変換する15分の作業が日課でした。macOS-Automator-MCPを導入後、Claudeに「今日の訪問記録をSlackのメッセージから読んで、CRMに自動入力して」と指示するだけで、全社員のデータが統一フォーマットで記録される仕組みに。月240時間の工数削減を実現。

シーン2: デザイナーの画像バッチ処理

デザイナーのCさんは、クライアント納品前に「Finderで400枚の画像をチェック→不要なメタデータを削除→フォルダ整理」を手作業で実行。毎回2時間費やしていました。このツール導入後は、「Downloadsの画像整理して」と言うだけでスクリーンショット含む画像を自動判別し、解像度確認→圧縮→分類フォルダへの移動まで完全自動化。作業時間を95%削減し、その時間をクリエイティブワークに充当できるように。

シーン3: エンジニアの開発環境セットアップ

エンジニアDさんは新しいプロジェクトを開始する際、「ターミナル開く→特定フォルダに移動→VSCode起動→Slackで通知」という一連の儀式を毎回手で進めていました。このツールで自動化スクリプトを書くと、「新規プロジェクト初期化」と指示すると、Finder で workspace フォルダ作成→VSCode起動→ターミナルで git init→チームにSlack通知まで、すべてが約10秒で完了。朝のセットアップ時間が3分→30秒に短縮。

こんな人におすすめ

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