Get Biji Dev By Gemini3pro

🚀 Get 笔记 MCP サーバー

このサーバーは、Get 笔记 API と統合するための Model Context Protocol (MCP) サーバーです。Get 笔记の知識ベースから知識を検索および呼び出すツールを提供します。

🚀 クイックスタート

このサーバーは、Get 笔记 API と連携し、知識ベースからの知識の検索や呼び出しを可能にします。以下に、サーバーの設定と使用方法を説明します。

✨ 主な機能

• 知識検索 (Knowledge Search)：AI 処理による検索で、総合的な回答と参照情報を返します。
• 知識呼び出し (Knowledge Recall)：関連するノートやファイルの生データを呼び出します。
• レート制限 (Rate Limiting)：QPS < 2 と総リクエスト数 < 5000 の制限が組み込まれた保護機能があります。
• リトライ機構 (Retry Mechanism)：一時的なネットワークエラー (5xx) の場合、自動的にリトライします。

📦 インストール

1. リポジトリをクローンします。
2. 依存関係をインストールします。

   npm install
   

3. サンプルから .env ファイルを作成します。

   cp .env.example .env
   

4. .env ファイルで API キーを設定します。

   GET_API_KEY=T0TR1HWqw+tL00gVc5PPoXDnGIUIuPw7QCBeb1dMC6afCojR9WpHyuZicEFJjkMg3oZYS0HB/S3vqOj7+0e5FGoVtYuv938zkR8=
   GET_NOTE_TOPIC_ID=RYk1kmRJ
   

💻 使用例

基本的な使用法

npx での実行

サーバーをインストールせずに直接 npx を使用して実行できます。

npx get_notebook_mcp_server

MCP 設定 (Claude Desktop)

オプション 1: 単一の知識ベース (シンプルな設定) 単一の知識ベースの場合、claude_desktop_config.json に以下を追加します。

{
  "mcpServers": {
    "get-notes": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "get_notebook_mcp_server"],
      "env": {
        "GET_API_KEY": "T0TR1HWqw+tL00gVc5PPoXDnGIUIuPw7QCBeb1dMC6afCojR9WpHyuZicEFJjkMg3oZYS0HB/S3vqOj7+0e5FGoVtYuv938zkR8=",
        "GET_NOTE_TOPIC_ID": "RYk1kmRJ"
      }
    }
  }
}

オプション 2: 複数の知識ベース (グループ化された設定 - 推奨) 複数の知識ベースが同じ API キーを共有する場合、グループ化された設定を使用します。システムは自動的に個別の知識ベースに展開します。

{
  "mcpServers": {
    "get-notes": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "get_notebook_mcp_server"],
      "env": {
        "GET_KNOWLEDGE_BASES": "[{\"id\":\"medical_group\",\"name\":\"Medical Knowledge Bases\",\"config\":{\"api_key\":\"T0TR1HWqw+tL00gVc5PPoXDnGIUIuPw7QCBeb1dMC6afCojR9WpHyuZicEFJjkMg3oZYS0HB/S3vqOj7+0e5FGoVtYuv938zkR8=\",\"topics\":[{\"id\":\"kb_pancreatic_trials\",\"name\":\"Tumor Clinical Trials KB\",\"topic_id\":\"RYk1kmRJ\"},{\"id\":\"kb_patient_experience\",\"name\":\"Patient Experience KB\",\"topic_id\":\"mnyV9OjY\"}]}}]"
      }
    }
  }
}

この設定は自動的に kb_pancreatic_trials と kb_patient_experience の 2 つの独立した知識ベースに展開されます。

オプション 3: ローカル設定ファイルの使用 (開発時に推奨) プロジェクトのルートに knowledge_bases.json ファイルを作成します。

[
  {
    "id": "demo_group",
    "name": "Sam's Knowledge Bases",
    "description": "Knowledge bases sharing the same API Key",
    "config": {
      "api_key": "T0TR1HWqw+tL00gVc5PPoXDnGIUIuPw7QCBeb1dMC6afCojR9WpHyuZicEFJjkMg3oZYS0HB/S3vqOj7+0e5FGoVtYuv938zkR8=",
      "api_endpoint": "https://open-api.biji.com/getnote/openapi",
      "topics": [
        {
          "id": "kb_pancreatic_trials",
          "name": "Tumor Clinical Trials Knowledge Base",
          "description": "Knowledge base about tumor clinical trials",
          "topic_id": "RYk1kmRJ"
        },
        {
          "id": "kb_patient_experience",
          "name": "Patient Experience Information",
          "description": "Patient experience info including guidelines and treatment experiences",
          "topic_id": "mnyV9OjY"
        }
      ]
    }
  }
]

次に、Claude Desktop をローカルファイルを使用するように設定します。

{
  "mcpServers": {
    "get-notes": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "get_notebook_mcp_server"]
    }
  }
}

Claude が複数の知識ベースを使用する方法

Claude は自動的に適切な知識ベースを選択します。手動での選択は必要ありません！

ワークフロー:

1. ユーザーが質問する："胰腺癌術後、化学療法はいつから始めるべきですか？"
2. Claude が自動的に list_knowledge_bases を呼び出す：利用可能なすべての知識ベースを表示します。
3. Claude がインテリジェントに選択する：質問内容に基づいて、最も関連性の高い知識ベース（例：kb_pancreatic_trials）を自動的に選択します。
4. Claude が search_knowledge を呼び出す：選択された kb_id と質問を渡します。
5. 結果を返す：Claude が検索結果を合成して回答を返します。

ユーザーも明示的に指定することができます：

• "腫瘍臨床試験の知識ベースで検索：膵臓癌の化学療法のタイミング"
• "患者の経験の知識ベースで検索：化学療法の副作用の管理" これにより、Claude はどの知識ベースを使用するかを明確に認識します。

ローカルでの実行

node index.js

MCP Inspector でのテスト

MCP Inspector を使用して MCP サーバーを対話的にテストできます。

npx @modelcontextprotocol/inspector node index.js

高度な使用法

ツールの説明

list_knowledge_bases

利用可能なすべての知識ベースの ID、名前、および説明をリストします。

パラメータ: なし

戻り値: 知識ベース情報の配列（機密性の高い API キーは含まれません）

search_knowledge

AI 処理を使用して知識ベースを検索します。

パラメータ:

• kb_id (string, オプション): 知識ベースの ID。指定されない場合、最初に構成された知識ベースが使用されます。
• question (string, 必須): 質問する内容。
• deep_seek (boolean): 深い思考モードを有効にする（デフォルト: false）。
• history (array): コンテキスト用のチャット履歴。

recall_knowledge

AI 合成を行わずに知識ベースから生データを呼び出します。

パラメータ:

• kb_id (string, オプション): 知識ベースの ID。指定されない場合、最初に構成された知識ベースが使用されます。
• question (string, 必須): 質問またはクエリ。
• top_k (number): 返す結果の数（デフォルト: 10）。
• intent_rewrite (boolean): 意図の書き換えを有効にする（デフォルト: false）。

📚 ドキュメント

開発

テストの実行

npm test

プロジェクト構造

• src/api：API クライアントの実装
• src/utils：ユーティリティクラス（RateLimiter など）
• tests：単体テストと統合テスト
• index.js：MCP サーバーのメインエントリポイント

📄 ライセンス

ISC

❤️ 謝辞

このプロジェクトは、癌や希少疾患の患者とその家族の医療情報アクセスを改善することに注力する AI オープンソース公益コミュニティである小x宝コミュニティによって貢献されています。

小x宝コミュニティについて

私たちは、AI 技術を使用して高品質、高密度の患者知識生態系を構築し、医療情報の障壁を改善することを目指す AI オープンソース公益コミュニティです。私たちのコミュニティには、オープンソース貢献者、AI 技術専門家、癌患者、家族、医療専門家、公益ボランティアなど多様なグループが集まり、患者が直面する情報アクセスの課題を改善するために共同で取り組んでいます。

コミュニティウェブサイト：https://info.xiao-x-bao.com.cn

私たちの使命：AI 技術を使用して医療情報の障壁を打破し、患者のための包括的な知識生態系を構築すること。

コミュニティ名の由来：私たちのすべての AI アシスタントは「小x宝」（小さな X の宝物）と名付けられています。例えば、「小胰宝」（小さな膵臓の宝物）、「小粉宝」（小さなピンクの宝物）などです。そのため、私たちのコミュニティは「小x宝コミュニティ」と名付けられました。

コミュニティの発展：2024 年に、このプロジェクトは「天工開物基金」に寄贈され、公益活動を促進するための資金と指導を提供しています。

進捗状況の更新：微信公式アカウント「小胰宝アシスタント」を通じて公開されています。

コミュニティの連絡先

コミュニティの詳細な紹介： 紹介を表示

お問い合わせ先：

• 微信: qinxiaoqiang2002
• 微信: hhxdeweixinxin
• 微信: zhuangbiaowei

私たちは、すべての貢献者、開発者、医療専門家、ボランティアが私たちのコミュニティに参加し、技術を使って医療情報のアクセシビリティを改善することを歓迎します！🌟