Loom MCP

🚀 Loom MCP

Loomは、ベースモデルを使ってテキストを共同で構築できるMCPサーバーです。長い文章を一度に生成する代わりに、以下の手順で操作します。

1. 適切なスタイルやボイスを呼び出すシードから始めます。
2. いくつかの短い続きを生成します。
3. 最適なものを選択します。
4. 上記の手順を繰り返します。

これにより、ベースモデルの強み（高品質な短い続きの生成）を活かし、弱点（長文での内容の逸脱）を回避することができます。

🚀 クイックスタート

📦 インストール

# リポジトリをクローンしてディレクトリに移動
git clone https://github.com/YOUR_USERNAME/loom-mcp
cd loom-mcp

# 仮想環境を作成してインストール
uv venv
source .venv/bin/activate  # Windowsの場合は .venv\Scripts\activate
uv sync

# OpenRouter APIキーを追加
echo "OPENROUTER_API_KEY=sk-or-..." > .env

💻 サーバーの起動

# サーバーを起動
python -m uvicorn server:app --host 0.0.0.0 --port 8000

# 別のターミナルで、インターネットに公開（どちらかを選択）
ngrok http 8000
# または
npx localtunnel --port 8000

🔗 Claude Webへの接続

1. claude.aiにアクセス → 設定 → コネクタ → カスタムコネクタを追加
2. 名前: loom（任意の名前で可）
3. URL: あなたのngrok/localtunnelのhttps URL
4. OAuthフィールド: 空白のままにする
5. 追加をクリックしてから、接続をクリック

💻 使用例

基本的な使用法

接続が完了したら、Claudeにloomツールを使用するように依頼します。

"Use loom_guide to show me how loom works"

"Use loom_seed with this text: >>47382910: anyone else's parents just"

"hey i just gave you a loom tool, you should check it out!"

"loom for a short story about Bears. be picky and reroll often"

ツールの説明

モデルの選択

デフォルトのモデルは moonshotai/kimi-k2::deepinfra です。任意のOpenRouterモデルを使用できます。

• meta-llama/llama-3.1-405b - 最大のllamaモデル
• anthropic/claude-haiku-4.5 - 自動的に無題のトリックを使用

プロバイダー指定: model::provider（例: moonshotai/kimi-k2::deepinfra）

状態の保存

ツリーの状態は、作業ディレクトリの loom_state.json に保存されます。