Pomera Ai Commander について
Pomera Ai Commanderは、手作業やAIアシスタントのワークフローでテキストを扱う人向けのデスクトップ作業環境兼MCPサーバーです。繰り返し使える変換・分析ツールを備えています。
主な機能
- 01GUIテキスト作業環境
- 02テキストの整形と変換
- 03正規表現によるメール・URL・ID抽出
- 04大文字小文字の変更、並べ替え、列処理
- 05ハッシュとエンコードのユーティリティ
- 0622種類のMCPテキストツール
活用シーン
- 01貼り付けたログやPDFテキストの整形
- 02正規表現によるメールアドレスやURLの抽出
- 03大文字小文字の統一と列の整理
- 04CursorやClaudeから反復可能なテキスト処理を実行
MCP 対応
Pomera Ai Commanderは、MCPクライアントやAIアシスタント向けに22種類のテキスト処理ツールをMCP経由で公開します。
設定
ローカルサーバーの設定はどのクライアントでも共通です。コピーしてクライアントの MCP 設定ファイルに貼り付けてください。
ツール
ローカルサーバーのツールはマシン上で起動して初めて取得できます。メンテナーはまだツール一覧を提供していません。
詳細
Pomera AI Commander(PAC)
デスクトップのテキスト「ワークベンチ」+ MCP サーバーです。GUI で手動操作するか、AI アシスタント(Cursor / Claude Desktop / MCP クライアント)からプログラムで操作して、テキストをすばやく整形、変換、抽出、分析できます。
テキストを無関係な 10 個のウェブサイトに貼り付けるのはやめましょう。Pomera(GUI + MCP)で MCP を使ってウェブ検索し、IDE でテキストが破損した場合に備えて作業内容を Pomera Notes に保存できます。また、検索 API キーは JSON 設定ファイルではなく、ローカルデータベースに暗号化して保存されます。
📊 AI に Pomera が必要な理由! - Pomera の MCP ツールを使うと、決定論的な処理のトークン使用量を最大 70~80%削減できます。
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60 秒デモ(内容の概要)

おすすめのワークフロー
- 貼り付けたログや PDF の整形(空白、折り返し、統計情報)
- 正規表現によるメールアドレス/URL/ID の抽出
- 大文字・小文字の正規化、並べ替え、列の処理
- ハッシュ化/エンコードのユーティリティ
- Cursor/Claude から、繰り返し可能なパイプラインで MCP ツールとして呼び出す
前提条件
すべてのインストール方法で Python 3.8 以上が必要です。
macOS(Homebrew)
# Tkinter support (replace @3.14 with your Python version)
brew install [email protected]
pip3 install requests reportlab python-docx
Ubuntu/Debian
sudo apt-get install python3-tk
pip3 install requests reportlab python-docx
Windows
Tkinter は python.org から入手できる Python に含まれています。
pip install requests reportlab python-docx
注: PEP 668 によって保護された環境では、
pip3 install --userまたは仮想環境を使用してください。
インストール/実行
オプション A — ビルド済み実行ファイル(推奨)
Releases からダウンロードして実行します。
オプション B — Python(PyPI)
pip install pomera-ai-commander
# then run:
pomera-ai-commander --help
オプション C — Node.js(npm)
npm install -g pomera-ai-commander
# then run:
pomera-mcp --help
デスクトップショートカットを作成
pip または npm でインストールした後、すばやくアクセスできるようデスクトップショートカットを作成します。
# For pip install:
pomera-create-shortcut
# For npm install (from package directory):
python create_shortcut.py
AI アシスタント向け MCP サーバー
Pomera は MCP 経由で 22 個のテキスト処理ツールを提供します。AI アシスタントを設定してください。
Cursor(.cursor/mcp.json):
{
"mcpServers": {
"pomera": {
"command": "pomera-ai-commander",
"timeout": 3600
}
}
}
Claude Desktop(claude_desktop_config.json):
{
"mcpServers": {
"pomera": {
"command": "pomera-ai-commander",
"timeout": 3600
}
}
}
💡 ヒント: シンプルなコマンドが動作しない場合は、絶対パスを使用してください。次の方法で確認できます。
# npm でインストールした場合: npm root -g # 次を使用:<result>/pomera-ai-commander/pomera_mcp_server.py # pip でインストールした場合: pip show pomera-ai-commander | grep Location
⏱️ タイムアウト:
"timeout": 3600の設定(秒単位)により、researchやdeepreasoningのような時間のかかる AI 処理中に MCP リクエストがタイムアウトするのを防げます。Cline、Cursor、Claude Desktop のタイムアウトはすべてデフォルトで 60 秒ですが、ウェブ検索と深い推論を伴う AI 呼び出しには短すぎます(60~300 秒)。Cline #1306 を参照してください。
Antigravity、実行ファイルの設定、トラブルシューティングについては、MCP サーバーガイド全文をご覧ください。
ライセンス
MIT License の詳細は LICENSE をご覧ください。
コメント
AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。