MCP Read Json

🚀 MCP 知识库阅读器

MCP（モデルコンテキストプロトコル）サーバーで、JSON 形式で保存された知識ベースを読み取り、Claude やその他の大規模言語モデル（LLM）を通じて情報を提供します。

🚀 クイックスタート

MCP 知識ベースリーダーは、JSON 形式で保存された知識ベースを読み取り、Claude やその他の LLM を通じて情報を提供するための MCP サーバーです。

✨ 主な機能

• 構造化された JSON 知識ベースを読み取ります。
• キーワードに基づいて情報を検索します。
• ID でエントリを取得します。
• カテゴリとタグでエントリをフィルタリングします。
• 関連するエントリを検索します。
• 知識ベースの統計情報を提供します。
• 読み取り専用モード：JSON ファイルを変更せず、情報の読み取りのみを行います。

📦 インストール

依存関係のインストール

npm install

開発モードで起動

npm run dev

💻 使用例

基本的な使用法

{
  "metadata": {
    "title": "知識ベースのタイトル",
    "description": "知識ベースの説明",
    "version": "1.0",
    "created": "2025-04-23",
    "updated": "2025-04-23"
  },
  "categories": [
    {
      "id": "categoria1",
      "name": "カテゴリ名",
      "description": "カテゴリの説明"
    }
  ],
  "entries": [
    {
      "id": "entry1",
      "title": "エントリのタイトル",
      "content": "エントリの内容",
      "tags": ["tag1", "tag2"],
      "category": "categoria1",
      "created_at": "2023-01-01",
      "updated_at": "2023-01-01"
    }
  ]
}

高度な使用法

1. read_knowledge_base

• 機能：知識ベース全体の内容を読み取ります。
• 例：

  // すべてのエントリとその詳細情報を返します
  

2. search_entries

• 機能：キーワードに基づいてエントリを検索します。
• 例：

  search_entries("AI")
  

3. get_entry_by_id

• 機能：ID で特定のエントリを取得します。
• 例：

  get_entry_by_id("entry1")
  

4. filter_entries_by_tag

• 機能：タグでエントリをフィルタリングします。
• 例：

  filter_entries_by_tag(["tag1", "tag2"])
  

5. get_related_entries

• 機能：関連するエントリを取得します。
• 例：

  get_related_entries("entry1")
  

6. knowledge_stats

• 機能：知識ベースの統計情報（総エントリ数、カテゴリ数など）を提供します。

サンプルプロンプト

Claude との対話では、以下のプロンプトを使用できます。

MCP 知識ベースの専門家として、構造化された MCP 関連の知識ベースにアクセスできます。以下の手順に従ってください。
1. まず `knowledge_stats` を使用して、知識ベースの全体像を確認します。
2. 具体的な質問があった場合、適切なツール（`search_entries` や `get_entry_by_id` など）を使用して情報を検索します。

回答する際は、以下のことに注意してください。
1. 知識ベース内の情報のみを元に回答します。
2. 関連する情報が見つからない場合は、明確にその旨を述べます。
3. 結果を明確かつ簡潔な形式で提示します。
4. 適切な場合は、関連するトピックを提案します。

📚 ドキュメント

JSON 形式の説明

知識ベースは以下の部分で構成されています。

• metadata：知識ベースのメタデータ（タイトル、説明、バージョン情報など）を含みます。
• categories：知識ベース内のカテゴリのリストを定義します。
• entries：具体的なエントリの内容を格納し、各エントリには一意の ID とその他の属性があります。

📄 ライセンス

MIT