Streamlitで多サービスを統合、MCPプロトコルで学習プランをカスタマイズするツール

たんさく

Learning PathWay Creator

Streamlitをベースとした個別化された学習パス生成器で、YouTube、Google Drive、Notionなどのサービスを統合し、MCPプロトコルを通じてカスタマイズされた学習ソリューションを作成します。

教育と学習ツール知識管理と記憶 #学習パス #ビデオ統合 #ドキュメント管理 #進捗追跡 .Python

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更新時間 : 2025-07-29

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モデルコンテキストプロトコル（MCP）を用いた学習パス生成器とは？

これは、あなたの学習目標を分析し、ビデオ、ドキュメント、ノート管理を含む個別化された学習計画を自動的に作成する、インテリジェントな学習パス生成システムです。システムは、学習ニーズを理解して処理するために、モデルコンテキストプロトコル（MCP）を使用します。

学習パス生成器の使い方は？

学習目標を入力するだけで、システムがビデオコース、学習資料、ノート管理を含む完全な学習パスを自動的に生成します。

適用シナリオ

構造化された学習計画を必要とする個人学習者、特に新しいスキルや知識を効率的に学びたいユーザーに適しています。

主な機能

個別化された学習パス

あなたの具体的な学習目標と時間枠に基づいて、カスタマイズされた学習計画を生成します。

YouTube統合

学習目標に関連する高品質のビデオコンテンツを自動的に推薦します。

ドキュメント管理

Google Driveを統合して、学習資料やドキュメントを管理します。

ノートシステム

Notionと統合し、強力なノートと知識管理機能を提供します。

進捗追跡

学習の進捗と完了状況をリアルタイムで追跡します。

利点

複数の学習ツールを統合したワンストップ学習ソリューション

インテリジェントな推薦システムで、学習リソースを探す時間を節約します。

さまざまな学習目標と時間のスケジュールに柔軟に対応します。

直感的なユーザーインターフェイスで、操作が簡単です。

制限

APIキーとサードパーティのサービスアカウントが必要です。

現在は英語と中国語のコンテンツ推薦のみをサポートしています。

高度な機能には有料サブスクリプションが必要です。

使い方

APIキーの設定

サイドバーにGoogle AI StudioのAPIキーを入力してください。

統合サービスの設定

YouTubeと選択した補助ツール（DriveまたはNotion）に使用するPipedream URLを提供してください。

学習目標の入力

入力ボックスに学習目標を記述してください。例：'Pythonの基礎知識を学びたい'

学習パスの生成

'学習パスを生成する'ボタンをクリックして、個別化された学習計画を取得します。

学習の開始

生成されたパスに沿って学習を開始し、システムが自動的に進捗を追跡します。

使用例

プログラミング基礎の学習

ユーザーが2週間でPythonのプログラミング基礎を習得したい場合

専門資格の準備

ユーザーが1か月でAWSクラウドプラクティショナー認定試験の準備をする場合

よくある質問

Google AI StudioのAPIキーを取得する方法は？

Pipedream URLとは何ですか？どのように取得できますか？

Google DriveとNotionを同時に使用できますか？

学習パスをエクスポートまたは共有できますか？

関連リソース

Google AI Studioドキュメント

公式APIの使用ガイドとリファレンスドキュメント

Pipedream入門ガイド

Pipedreamのワークフローの設定と使用方法を学びます。

サンプルプロジェクトのコードライブラリ

プロジェクトのソースコードと開発ドキュメント

使用チュートリアルビデオ

システム機能のデモと設定チュートリアル

Gmail MCP Server

Claude Desktop用に設計されたGmail自動認証MCPサーバーで、自然言語でのやり取りによるGmailの管理をサポートし、メール送信、ラベル管理、一括操作などの完全な機能を備えています。

TypeScript

12.1K

4.5ポイント

Edgeone Pages MCP Server

EdgeOne Pages MCPは、MCPプロトコルを通じてHTMLコンテンツをEdgeOne Pagesに迅速にデプロイし、公開URLを取得するサービスです。

Context7 MCPは、AIプログラミングアシスタントにリアルタイムのバージョン固有のドキュメントとコード例を提供するサービスで、Model Context Protocolを通じてプロンプトに直接統合され、LLMが古い情報を使用する問題を解決します。

百度マップMCPサーバーは国内初のMCPプロトコルに対応した地図サービスで、地理コーディング、ルート計画など10個の標準化されたAPIインターフェースを提供し、PythonとTypescriptでの迅速な接続をサポートし、エージェントに地図関連の機能を実現させます。

GitLab MCPサーバーは、Model Context Protocolに基づくプロジェクトで、GitLabアカウントとのやり取りに必要な包括的なツールセットを提供します。コードレビュー、マージリクエスト管理、CI/CD設定などの機能が含まれます。

UnityMCPはUnityエディターのプラグインで、モデルコンテキストプロトコル (MCP) を実装し、UnityとAIアシスタントのシームレスな統合を提供します。リアルタイムの状態監視、リモートコマンドの実行、ログ機能が含まれます。

15.0K

5ポイント

Magic MCP

Magic Component Platform (MCP) はAI駆動のUIコンポーネント生成ツールで、自然言語での記述を通じて、開発者が迅速に現代的なUIコンポーネントを作成するのを支援し、複数のIDEとの統合をサポートします。

JavaScript

15.1K

5ポイント

Sequential Thinking MCP Server

MCPプロトコルに基づく構造化思考サーバーで、思考段階を定義することで複雑な問題を分解し要約を生成するのに役立ちます。

Python

22.3K

4.5ポイント

智啓未来、あなたの人工知能ソリューションシンクタンク

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概要

コンテンツ詳細

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モデルコンテキストプロトコル（MCP）を用いた学習パス生成器とは？

学習パス生成器の使い方は？

適用シナリオ

主な機能

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🚀 モデルコンテキストプロトコル (MCP) を用いた学習パス生成器

✨ 主な機能

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前提条件

💻 使用例

基本的な使用法

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