Reading Companion

🚀 Reading Companion

4段階の読書コンパニオンで、目標設定、書籍発見、進捗管理、そして振り返りを通じた学習の深化をサポートします。Claude Desktopと統合されたMCP（Model Context Protocol）サーバーとして機能します。

🚀 クイックスタート

Reading Companionは、4段階のプロセスを通じて読書体験をサポートするツールです。まずインタビューを通じてあなたの読書プロファイルを作成し、それを元に深いパターンを抽出し、各ドメインに適した書籍のリストを作成します。最後に、読書の振り返りを通じて学習を深化させます。

✨ 主な機能

4段階の読書サポート

1. インタビュアー（Interviewer）

会話を通じてあなたの読書プロファイルを構築します。

2. コンテキストビルダー（Context Builder）

あなたのプロファイルから深いパターンを抽出します。

3. シラバスビルダー（Syllabus Builder）

各ドメインに適した書籍のリストを作成します。

4. 振り返りパートナー（Reflection Partner）

読書の振り返りをサポートし、成長を追跡します。

豊富なツールセット

各段階で使用できるツールが用意されており、読書の管理や分析が容易になります。

データの保存とカスタマイズ

読書データは人間が読める形式で保存され、プロンプトやドメインのカスタマイズが可能です。

📦 インストール

前提条件

• Python 3.10以上
• uv（Pythonパッケージマネージャー）
• Claude Desktop

セットアップ

# リポジトリをクローン
git clone https://github.com/aby0/reading-companion
cd reading-companion

# 依存関係をインストール
uv sync

Claude Desktopの設定

Claude Desktopの設定ファイルに以下を追加します。

macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "reading-companion": {
      "command": "uv",
      "args": ["--directory", "/path/to/reading-companion", "run", "reading-companion"]
    }
  }
}

/path/to/reading-companion を実際にクローンしたパスに置き換えてください。Claude Desktopを再起動すると、MCPサーバーのリスト（ハンマーアイコン）に "Reading Companion" が表示されます。

💻 使用例

初期設定（1回のみ実行）

ステップ1: インタビューの実行

You: "Interview me for my reading goals"

Claudeがあなたの目標、好み、コンテキストについて質問します。最後に、あなたのプロファイルが保存されます。

ステップ2: コンテキストの抽出（オプション）

You: "Analyze my reading profile"

Claudeが深いパターンを抽出し、推薦を改善します。

ステップ3: 書籍のリストを作成

You: "Build me a reading stack for classic literature"

各ドメインに適した書籍の推薦を取得します。

継続的な使用

読了した書籍を記録

You: "I just finished Anna Karenina by Tolstoy"

書籍について振り返る

You: "I want to reflect on Anna Karenina"

進捗を確認

You: "How's my reading progress?"

次の推薦書籍を取得

You: "What should I read next?"

手動で書籍を追加

You: "Add 'War and Peace' to my classic lit stack"

📚 ドキュメント

利用可能なツール

段階1: インタビュアー

段階2: コンテキストビルダー

段階3: シラバスビルダー

段階4: 振り返り

作者とパターン分析

データの保存

すべての読書データは ~/reading-companion-data/ に保存されます（コードとは別）。

~/reading-companion-data/
├── profile.md                    # あなたのプロファイル（人間が読める形式）
├── profile.json                  # プロファイルデータ（システム用）
├── bookstacks.json               # すべての書籍のリストのデータ（システム用）
├── authors.json                  # 作者の追跡データ（システム用）
├── patterns.json                 # 読書パターン（システム用）
├── connections.json              # 書籍の関連付け（システム用）
│
├── bookstacks/                   # 書籍の推薦
│   ├── _index.md                 # すべての書籍のリストの概要
│   ├── classic_lit.md            # 各ドメインに1つのファイル
│   └── neuroscience.md
│
├── progress/                     # 進捗の追跡
│   ├── _current.md               # 進捗バー付きの現在の状態
│   ├── _insights.md              # 読書パターンの洞察
│   └── reading_log.json          # 構造化されたログ（システム用）
│
├── authors/                      # 作者のプロファイル
│   ├── _index.md                 # 親和性別のすべての作者
│   ├── leo-tolstoy.md            # 各作者に1つのファイル
│   └── james-clear.md
│
└── reflections/                  # 書籍の振り返り
    ├── _index.md                 # 読んだすべての書籍のインデックス
    ├── anna-karenina.md          # 各書籍に1つのファイル
    └── atomic-habits.md

重要な特徴: すべての .md ファイルは人間が読め、VS Code、Obsidian、または任意のテキストエディタで開くことができます。

カスタマイズ

プロンプト

各段階をガイドするプロンプトは reading_companion/prompts/ ディレクトリにあります。

• interviewer.md - インタビューの実施方法
• context_builder.md - プロファイルの分析方法
• syllabus_builder.md - 書籍の選定方法
• reflection.md - 振り返りのガイド方法

好みに合わせて自由にカスタマイズできます。

ドメイン

任意の読書ドメインを設定できます - ハードコードされていません。インタビュー中に、あなたが興味のある分野を定義してください。

• 古典文学
• 科学小説
• 神経科学
• 哲学
• 工学
• 歴史
• あなたが興味のあるもの！

原則

• 意図的な選択がランダムな選択より良い - すべての書籍に目的があります。
• 学習が消費より重要 - 読書だけでなく、振り返りも大切です。
• 着実な進歩が野心的な目標より良い - 着実に進めましょう。
• 個人に合ったものが人気のあるものより良い - ベストセラーリストではなく、あなたに合った書籍を選びましょう。

トラブルシューティング

"Reading CompanionがClaude Desktopに表示されない"

• claude_desktop_config.json のパスが正しいことを確認してください。
• Claude Desktopを再起動してください。
• MCPのログを確認してエラーをチェックしてください。

"プロファイルが見つからない"

• まず start_interview を実行してプロファイルを作成してください。

"ドメインが見つからない"

• ドメインIDがあなたのプロファイルに一致していることを確認してください。
• get_profile を使用して利用可能なドメインを確認してください。

開発

サーバーを直接実行してテストするには、以下のコマンドを実行します。

uv run reading-companion

MCPインスペクターでテストするには、以下のコマンドを実行します。

npx @modelcontextprotocol/inspector uv run reading-companion

📄 ライセンス

MIT