Raycast v1.98 が「Model Context Protocol(MCP)」に正式対応!
さっそく 1 日フル活用してみたところ タスク管理もスケジュール確認も爆速化――感動のあまり即ブログを書きました。
結論:Raycast × AI Agent with MCP は業務効率化の"決定版"。
タスク管理・工数記録・スケジュール取得がこれまでになく手軽になり、本来注力すべき業務により集中できるようになりました。
Raycast の設定画面を開き、以下の設定を行うとさらに快適に使えます。
ここからは、実際に使ってみて特に便利だと感じた機能をいくつかご紹介します。
個人的に、これが一番便利で、まさに自分が求めていた機能でした。
タスク作成などデータを操作するような Action 系のツールは「Command」として登録するのが特におすすめです。毎回プロンプトを考える手間がなくなり、必要な動的部分だけを入力すれば OK。自分の業務に最適化したフローを、Raycast から一瞬で呼び出せる体験は本当に快適です。
その理由は以下の通りです。
@togello
ラベル:{argument name="Label"}
見積もり:{argument name="Estimate"}
カテゴリ:仕事
URL:{argument name="URL"}
開始時刻、終了時刻:日本時間の今日の予定で、現在時刻以降で空いている時間をあなたが計算して埋めてください
上記の内容でタスクを作成 to MCP Togello
注意事項:
- 開始時刻、終了時刻は日本時間でお願いします
- get-today-calendar / get-tasks-listを呼び出して開始時刻、終了時刻は被らないようにしてください
- レスポンスは日本語で
MCP を活用して、さまざまな質問を投げかけることができます。
タスクの取得やスケジュールの確認など、情報を取得する「Read 系」の用途には、Ask MCP の利用が特におすすめです。
質問内容は履歴として残るため、「今日の予定は?」「今どんな作業をしている?」といった日常的な確認も手軽に行えます。
MCP や AI モデル、共通プロンプトを組み合わせたプリセットを簡単に作成できます。
例えば「Togello に特化した賢い AI」など、用途に合わせて名前を付けておけば、呼び出すだけで設定済みの情報を読み込んだ AI チャットがすぐに立ち上がります。
あとは ChatGPT のように自然に会話するだけ。
※AI Chat Window が自動で開きます
さらに、利用する AI モデルも自由に選択でき、それぞれのモデルの特徴や能力も一目で分かります。
選択しているモデル自体の影響も大きいと思いますが、Cursor よりも圧倒的に素早く応答してくれるのが最高です。Copilot Chat と比べても、体感で 4 倍ほど速い印象です。
AI Command や Ask MCP を利用している間は、Raycast の他の機能が一時的に使えなくなります。例えば「タスク追加」を依頼した直後に、Raycast で「Switch Windows」などを使って Slack を開く…といった並行作業ができない点は少し不便に感じました。なお、他の機能自体は使えはするのですが、その場合は依頼していた処理が途中で止まる、やり直すことになってしまいます。
Raycast AI が登場した当初と比べて、今回のアップデートで圧倒的に使いやすくなりました。
用途ごとに最適な使い分けができる点が本当に素晴らしいです。
MCP 対応によって、Raycast の利便性はまさに最強クラスに進化したと感じます。
Raycast Pro(約 1,200 円/月) にアップグレードする価値は十分にあるでしょう。
まずは Togello の MCP を導入して、タスクやスケジュール管理の効率化を体感してみてはいかがでしょうか?
👉MCP サーバーを利用する方法
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