Build Vault MCP Server

🚀 The Build Vault MCP Server

高度なハイブリッド検索を用いて、The Build Podcastを数千のAIインサイトを持つ検索可能な知識ベースに変換するModel Context Protocol (MCP)サーバーです。ベクトルの意味的類似性と全文検索を組み合わせることで、ビジネスアイデア、フレームワーク、製品戦略を発見するのに役立ちます。自然言語クエリを通じて、ビルダーや起業家の集団的知恵にアクセスし、ポッドキャストの知識を即座に実践可能なものにします。

🚀 クイックスタート

このMCPサーバーを使用することで、The Build Podcastの内容を検索可能な知識ベースに変換できます。以下のセクションでは、サーバーの背景、クライアント設定、互換性、使用例などについて詳しく説明します。

✨ 主な機能

• 高度なハイブリッド検索を使用して、ポッドキャストを検索可能な知識ベースに変換します。
• ベクトルの意味的類似性と全文検索を組み合わせて、ビジネスアイデア、フレームワーク、製品戦略を発見します。
• 自然言語クエリを通じて、ビルダーや起業家の集団的知恵にアクセスします。

📦 インストール

MCPクライアント設定

既知のクライアント互換性:

• Claude Desktop
• Claude Code
• Goose
• OpenAI ChatGPT (chat.openai.com)
• OpenAI Playground

Claude Desktop

{
  "mcpServers": {
    "build-vault": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "mcp-remote", "https://mcp.buildaipod.com/mcp"]
    }
  }
}

Claude Code

claude mcp add build-vault -s user --transport http https://mcp.buildaipod.com/mcp

💻 使用例

基本的な使用法

AI製品の発見

1. カテゴリを閲覧する: search_by_categoryを使用して、"products"を指定すると、334件の製品インサイトが表示されます。
2. 意味検索を試す: search_productsを使用して、"AI agents"や"LangChain"を検索します。
3. トレンドのコンテンツにアクセスする: vault://trending_insightsリソースにアクセスして、上位20件の高信頼度のインサイトを取得します。
4. 提案に従う: "What's Next?"セクションを探して、賢い推奨事項を参照します。

検索例

以下の検索を試してみてください。

• "What frameworks exist for prompt engineering?"
• "Business ideas in the healthcare AI space"
• "What did Tom Spencer say about LangChain?"
• "Insights about AI safety and alignment"
• "Products for building chatbots"

高度な使用法

例1: 開発者のためのAIエージェント研究

シナリオ: 開発者がAIエージェントと自律システムを研究して、独自のエージェントフレームワークを構築したいと考えています。 使用するツール: search, fetch, search_by_speaker

1. 初期検索: "AI agents and autonomous systems"を検索します。
2. 詳細なコンテンツを取得する: 特定のインサイトIDの完全なコンテンツを取得します。
3. 専門家の見解を見つける: 講演者"Tom Spencer"のインサイトを検索します。 期待される結果: フレームワークの議論、実世界の実装、エージェントアーキテクチャに関する専門家の意見。

例2: 起業家のためのビジネスアイデア発見

シナリオ: 起業家がAI分野で業界専門家によって議論された検証済みのビジネスアイデアを見つけたいと考えています。 使用するツール: search_by_category, find_similar_products, get_speaker_summary

1. ビジネスアイデアを閲覧する: カテゴリ"business_ideas"で検索します。
2. 類似する概念を見つける: 興味深い結果と類似する製品を見つけます。
3. 専門家分析: 講演者"Cameron Rohn"の包括的な概要を取得します。 期待される結果: SaaSの機会、AI製品の概念、市場検証のインサイト。

例3: プロダクトマネージャーのためのフレームワーク研究

シナリオ: プロダクトマネージャーがAI製品を構築し、開発プロセスを管理するための実績のあるフレームワークを必要としています。 使用するツール: search_by_category, get_timeline_insights, search_by_date_range

1. フレームワークを見つける: カテゴリ"frameworks_and_exercises"で検索します。
2. 時間経過による進化を見る: 2024年のタイムラインインサイトを取得します。
3. 最近のベストプラクティス: 最近の日付範囲で検索します。 期待される結果: 製品開発方法論、AI実装戦略、チーム管理アプローチ。

📚 ドキュメント

MCPバージョン互換性

MCP 2025-06-18準拠

• プロトコルバージョン: 2025-06-18 完全な仕様準拠
• 構造化出力: outputSchemaとstructuredContentによる強化されたツール
• 誘導サポート: 賢いフォローアップ提案を持つ宣言された機能
• タイトルフィールド: すべてのツール、リソース、プロンプトに説明的なタイトルが含まれています。
• リソースリンク: 関連コンテンツ間の相互参照
• トランスポート: stdio + ストリーミング可能なHTTP

強化された互換性

• OpenAI Deep Research: OpenAIのDeep Researchカスタムコネクターと互換性があります。

ボールトディスカバリツール (合計12個)

• 製品リスト: フィルタリングとページネーションでAI製品を閲覧します。
• 製品検索: 埋め込みを使用した意味検索 (3072次元)
• 製品詳細: リソースリンク付きの包括的な製品情報
• 類似製品検索: 関連製品のベクトル類似性検索
• 講演者別検索: ポッドキャストの講演者 (Tom Spencer, Cameron Rohn) でインサイトをフィルタリングします。
• 日付範囲別検索: 特定の期間内の製品を見つけます。
• カテゴリ別検索: 6つのコンテンツカテゴリ (business_ideas, frameworks_and_exercises, products, points_of_view, stories_and_anecdotes, quotes) でフィルタリングします。
• タイムフレーム別検索: エピソードのタイムスタンプ内のインサイトを見つけます。
• 講演者概要: 包括的な講演者統計とインサイト
• タイムラインインサイト: メタデータ付きの時系列順のインサイト
• 検索 (Deep Research): AIインサイトとエピソードの自然言語検索
• 取得 (Deep Research): 完全なコンテンツとメタデータを取得して、深い分析と引用に使用します。

誘導付き分析リソース (合計4個)

• トレンドインサイト: 賢いフォローアップ提案付きの高信頼度のインサイト
• カテゴリ分布: カテゴリ別のコンテンツ内訳のライブ分析
• エピソードタイムライン: インサイト数付きの時系列エピソードデータ
• 講演者分析: リアルタイムの講演者統計とコンテンツ分析

ガイド付きプロンプト (合計4個)

• ビジネスアイデア検索: ビジネスインサイトと機会を発見するためのガイド付きワークフロー
• フレームワーク探索: フレームワークと演習の構造化された探索
• タイムライン分析: トピックとテーマの時系列探索
• コンテンツタイプ比較: 異なるカテゴリのインサイトとコンテンツを比較します。

強化された誘導機能

リソースにアクセスすると、サーバーは賢いフォローアップ提案を提供します。

• カテゴリ分析: "Found 9 product insights, 6 points_of_view insights"
• 講演者内訳: "Cameron Rohn (11 insights), Tom Spencer (8 insights)"
• ツール推奨: 使用例付きの具体的な次のステップの提案
• 意味検索ガイダンス: 実際のコンテンツに基づくクエリ提案

OpenAI Deep Research統合

このサーバーは、OpenAIのDeep Researchカスタムコネクターと互換性があります。searchとfetchツールは、Deep Researchモデルと連携するように特別に設計されています。

• 検索ツール: 自然言語クエリ (例: "insights about AI agents") を受け取り、{id, title, text, url}形式で結果を返します。
• 取得ツール: 深い分析と引用のために、メタデータ付きの完全なコンテンツを取得します。

利用可能なツール

利用可能なリソース

利用可能なプロンプト

アーキテクチャ

主要な技術機能

• 三重トランスポート設計: stdio、HTTP、およびCloudflare Workers
• 型安全性: Zodランタイム検証を備えたTypeScript
• ベクトル検索: リアルタイムの意味的類似性
• 誘導: コンテンツ分析に基づく賢いフォローアップ提案
• ヘルスモニタリング: 組み込みのヘルスチェックエンドポイント
• Deep Research互換: OpenAI統合のためのsearch/fetchツールを実装しています。

データ概要

主要なデータソース: The Build Vaultデータベース

• DBテーブル: ベクトル埋め込み付きのインデックス
• コンテンツ: vault.buildaipod.comからの数千のAIインサイト
• カテゴリ: 6種類 (business_ideas, frameworks_and_exercises, products, points_of_view)
• 埋め込み: text-embedding-3-largeからの3072次元のベクトル

バージョン情報

• バージョン: 0.2.0
• プロトコル: MCP 2025-06-18
• SDK: @modelcontextprotocol/sdk 1.16.0
• 機能: 誘導、構造化出力、リソースリンク、およびDeep Research互換性を備えた完全な仕様準拠
• stdio: 直接のクライアント統合のためのデフォルトのMCPトランスポート
• http: ヘッダー検証付きのMCP 2025-06-18ストリーミング可能なHTTP

テスト

• MCP Central Lab: https://lab.mcpcentral.io/ でサーバーを対話的にテストします。

MCPレジストリ

このサーバーは、公式のModel Context Protocol Registryに公開されています。レジストリの設定はserver.jsonで定義されており、以下を指定します。

• サーバーメタデータ: 名前、説明、およびリポジトリ情報
• リモートエンドポイント: https://mcp.buildaipod.com/mcpおよびhttps://mcp.demos.build/mcpのHTTPトランスポートエンドポイント
• パッケージ配布: npmでbuild-vault-mcp-serverとして利用可能
• クライアント互換性: Claude Desktop、Claude Code、Goose、およびOpenAI ChatGPTをサポート
• 機能宣言: 12個のツール、8個のリソース、4個のプロンプト、意味検索、およびDeep Research機能

レジストリにより、互換性のあるクライアント全体でこのMCPサーバーの自動検出とインストールが可能になります。

🔧 技術詳細

背景

当社のMCPサーバーは、The Build Vaultから情報を取得しています。The Build Vaultは、The Build Podcastのエピソードから抽出されたAIに焦点を当てたインサイト、製品、アイデア、ニュースのインテリジェントなアーカイブです。バックエンドは、以下の段階からなる高度なAI駆動のデータ処理パイプラインを提供します。

コア処理パイプライン

• YouTubeエピソードの抽出と音声ダウンロード
• 話者分離、感情分析、自動ハイライト付きのAssemblyAIトランスクリプション
• AI強化されたタイトル、トピック、およびキーフレーズを持つセグメント処理

LLM駆動のコンテンツ抽出

• 150 - 250語の要約
• フレームワークと演習、見解、ビジネスアイデア、物語と逸話、引用、および製品全体のインサイトを抽出します。
• 製品抽出: インサイトから自動的に製品の言及を識別して追跡し、エンリッチメントワークフローの準備を行います。
• リンク処理: YouTubeの説明からURLを抽出し、AI駆動の要約、分類、および重要な要点でエンリッチします。

高度な検索と発見

• ベクトル埋め込み: 意味検索機能のための埋め込みを生成します。
• ハイブリッド検索: ベクトル類似性検索と全文検索を組み合わせます。

📄 ライセンス

ドキュメントにライセンス情報は記載されていません。

サポート

• GitHubの問題: バグレポートと機能要求については、GitHubのIssueを使用してください。
• ヘルスチェック: GET /healthエンドポイントを使用して、ステータスを監視します。