Tiddly MCP
TiddlyWikiのMCPプラグインで、AIエージェントがTiddlyWikiの知識ベースに接続し、操作できるようにします。エントリの読み取り、検索、書き込み、削除などのツールを提供します。
スコア : 2.5ポイント
ダウンロード数 : 6.7K
Tiddly MCPとは?
Tiddly MCPは、Model Context Protocol (MCP) 標準に準拠したブリッジプラグインで、あなたのTiddlyWikiの知識ベースをAIアシスタント(Claude、Geminiなど)に公開します。これにより、AIは人間ユーザーと同じように、あなたのWiki内で情報を検索し、エントリを作成または更新することができ、より効率的に知識を整理し、利用するのに役立ちます。Tiddly MCPの使い方は?
まず、Node.jsサーバー上で実行されているTiddlyWikiにこのプラグインをインストールする必要があります。インストールと設定を完了すると、プラグインはMCPサーバーを起動します。次に、MCPをサポートするAIクライアント(Claude Desktop、Gemini CLIなど)でこのサーバーへの接続を設定することができます。接続が成功すると、AIアシスタントは提供されたツールを使用してあなたのWikiを操作できるようになります。適用シナリオ
あなたがAIアシスタントに、TiddlyWikiに保存された個人またはチームの知識ベースに基づいて質問に答え、内容を要約し、または創作を支援してもらう場合、Tiddly MCPは非常に役立ちます。たとえば、AIに会議ノートの整理、プロジェクト関連資料の検索、または既存のエントリに基づく新しい内容の草稿生成を依頼することができます。主要機能
エントリ (Tiddlers) の一覧表示
AIは、Wiki内のすべてのエントリのリストを取得することができ、または強力なフィルター式を使用して特定のエントリを絞り込むことができます。
エントリ内容の読み取り
AIは、タイトルを指定することで、任意のエントリの詳細内容(テキスト、タグなどのメタデータを含む)を正確に読み取ることができます。
全文検索
AIは、Wiki全体または特定のフィールド内でキーワード検索を行い、関連情報を迅速に見つけることができます。
エントリの作成と更新
AIは、新しいエントリを作成したり、既存のエントリを変更したりすることができます。この機能はデフォルトでは無効になっており、セキュリティを確保するために手動で有効にする必要があります。
エントリの削除
AIは、指定されたエントリを削除することができます。この機能もデフォルトでは無効になっており、慎重に設定してから使用する必要があります。
利点
シームレスな統合:強力なAI機能を、あなたが慣れ親しんだTiddlyWikiのワークフローに導入します。
柔軟な操作:読み取り専用から読み書きまで、さまざまなツールを提供し、権限を制御できます。
幅広い互換性:Claude、Gemini、Simtheoryなど、複数の主流AIプラットフォームをサポートしています。
知識に焦点を当てる:AIの回答をあなたの個人の知識ベースに基づかせることで、より関連性と正確性を高めます。
制限
サーバー版のみ:Node.jsでホストされているTiddlyWikiにのみ適用され、単一ファイル版には対応していません。
セキュリティ上の考慮事項:書き込みと削除機能は慎重に設定する必要があり、公開ネットワークに公開すると、未承認のアクセスやデータの改ざんのリスクがあります。
開発中の状態:プラグインはまだ開発中であり、機能が変更される可能性があります。
技術的な基礎が必要:インストールと設定には、一定のサーバー操作知識が必要です。
使い方
プラグインのインストール
あなたのNode.js版TiddlyWikiで、プラグインのJSONファイルをドラッグアンドドロップするか、プラグインフォルダをプラグインディレクトリにコピーすることで、Tiddly MCPをインストールします。
プラグインの設定
プラグインのコントロールパネルを開き、MCPサーバーが実行されるポート(例:3000)やその他の設定を構成します。最も重要なのは、必要に応じて「書き込み」と「削除」ツールを有効にするかどうかを決定することです。
サーバーの再起動
設定を保存した後、TiddlyWikiサーバーを再起動します。ログに「[MCP] TiddlyWiki MCP Server started on port 3000」のようなメッセージが表示されることを確認し、サーバーが正常に起動したことを確認します。
AIクライアントの設定
使用しているAIクライアント(Claude Desktopなど)で、新しいMCPサーバー設定を追加します。サーバーアドレスは通常 `http://localhost:あなたが設定したポート`(例:`http://localhost:3000`)です。認証を設定した場合は、対応するリクエストヘッダーを追加する必要があります。
使用例
研究アシスタント:関連資料の検索
あなたが「機械学習」に関するレポートを作成している場合、AIアシスタントにあなたのWiki内ですべての関連ノートと参考資料を検索してもらうことができます。
内容整理:自動要約生成
あなたには一連の散らばった毎日の作業ログがあり、AIに今週のまとめを整理してもらいたい場合があります。
知識拡張:既存のノートに基づく創作
あなたには「プロジェクト管理方法論」に関する散らばったノートがあり、AIにこれらを統合して完全な紹介文書の草稿を作成してもらいたい場合があります。
よくある質問
私はシングル版(単一HTMLファイル)のTiddlyWikiを使用していますが、このプラグインを使うことはできますか?
書き込み/削除機能を有効にするのは安全ですか?
AIアシスタントはTiddlyWikiの「フィルター」(Filter) をどのように使用できますか?
なぜAIクライアントが私のMCPサーバーに接続できないのですか?
このプラグインは公式のものですか?
関連リソース
Model Context Protocol (MCP) 公式ウェブサイト
MCPプロトコルの詳細な仕様、設計理念、最新の動向を知ることができます。
TiddlyWiki公式ウェブサイト
TiddlyWikiの完全なドキュメント、ダウンロード、および使用ガイドを入手できます。
TiddlyWikiフィルター (Filters) ドキュメント
エントリを正確に絞り込むためのフィルター式の書き方を学ぶことができます。これは `list_tiddlers` ツールを効率的に使用するための鍵となります。
Claude Desktopドキュメント (MCP部分)
Claude DesktopでMCPサーバーを設定し、使用する方法を学ぶことができます。

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
17.5K
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。
TypeScript
25.0K
4.8ポイント

Context7
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。
TypeScript
79.3K
4.7ポイント

Baidu Map
認証済み
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。
Python
36.1K
4.5ポイント

Gitlab MCP Server
認証済み
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。
TypeScript
22.4K
4.3ポイント

Unity
認証済み
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。
C#
28.3K
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
19.5K
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
29.9K
4.5ポイント






