Stickynotes MCP

🚀 粘性笔记 - MCP

このプロジェクト「粘性笔记 - MCP」は、PythonをベースとしたMCP（モデルコンテキストプロトコル）サーバープロジェクトです。これは、AIアシスタント（Claudeデスクトップアプリケーションなど）と統合するためのカスタムツール、リソース、プロンプトの作成方法を示しています。

🚀 クイックスタート

大型言語モデル（LLMs）のClaudeやGPT - 4は、テキスト生成に優れていますが、外部データとのやり取りや現実世界の操作を必要とする場合には不十分です。MCPは、標準的でモジュール化されたExternalNLPツールとアプリケーションを通信させる方法を定義することで、この問題を解決します。MCPはクライアント - サーバーモデルに従い、状態ベースのJSON - RPCメッセージを使用して、必要なコンテキストのみを交換することを保証し、拡張性、安全性、柔軟性を向上させます。

このプロジェクトは、公式Python SDKを使用したMCPサーバーの初期実装であり、概念実証として、簡単な機能（この場合は粘性メモの管理）を作成して公開し、後でMCPクライアント（Claudeデスクトップなど）に接続する方法を示します。

✨ 主な機能

ツール

• add_note(message: str) -> str
  新しいメモをローカルファイル（notes.txt）に追加し、確認メッセージを返します。

• read_notes() -> str
  粘性メモファイルからすべてのメモを読み取り、文字列として返します。メモが存在しない場合は、デフォルトメッセージを返します。

リソース

• get_latest_note() -> str
  ファイル内の最新のメモを取得して返します。

プロンプト

• note_summary_prompt() -> str
  AIが現在のすべてのメモを要約するためのプロンプトを生成します。

📚 ドキュメント

关于模型上下文协议（MCP）

MCPは、Anthropicによって導入された新しいオープン標準で、LLMと外部ツールおよびデータのやり取り方法を簡素化することを目的としています。その主な利点は以下の通りです。

統一された統合

アプリケーションが外部サービスを呼び出す方法を標準化し、カスタム統合の必要性を減らします。

モジュール性と拡張性

開発者が一度構築したものを複数のアプリケーションで使用できるようにし、互換性の高いコンポーネントの大きなエコシステムを構築します。

状態ベースの会話とコンテキスト管理

複数回の対話をサポートし、複数のインタラクション間でコンテキストを保持します。

セキュリティの強化

各ツールが必要なコンテキスト情報のみを受け取ることを保証し、サンドボックス化と機能協議によって機密データを保護します。

MCPを使用することで、AIアプリケーションは、最新の顧客データの検索や特定の操作（粘性メモの管理など）を実行するなど、機能を動的に拡張することができます。

🤝 貢献

貢献を歓迎します！このリポジトリをフォークし、改善点を含んだプルリクエストを送信してください。コードがMCP統合の既存のパターンに従っていることを確認してください。