Agentdb について
AgentDBは、40の情報源から得た内容を構造化サマリーにまとめ、定期更新する厳選ナレッジベースです。推論時に新しい情報を必要とするエージェント向けに、最新項目の取得やキーワード検索を行うMCPツールを提供します。
主な機能
- 0140の情報源から厳選したコンテンツ
- 02週3回の更新
- 03構造化された要約JSONレコード
- 04最新項目の取得とキーワード検索
活用シーン
- 01AI・テクノロジーの最新動向を取得
- 02キーワードで市場やスタートアップの要約を検索
- 03MCP対応エージェントに新しいコンテキストを提供
MCP 対応
MCPサーバーは、任意のフィルターで最新項目を取得する`get_latest_knowledge`と、タイトルや要約をキーワード検索する`search_knowledge`を公開します。
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。
このサーバーのパッケージやリモートエンドポイントはまだ取得できていません。プロジェクトの README の手順に従ってください。
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
AgentDB
AI エージェント向けの最新 RAG コンテキスト — 月・水・金に更新。
AgentDB は、エージェントが推論時に照会する、厳選されたナレッジベースです。AI/テクノロジー、スタートアップ、代替市場、新興経済圏の 40 の情報源をスクレイピングし、AI で要約して、エージェントが利用しやすい JSON 形式に整理しています。
Claude Desktop、Cursor、または MCP 対応エージェントに 2 分以内で接続できます。
AgentDB を選ぶ理由
エージェントは推論時に最新情報を必要としますが、生の情報源はコンテキストのコストがかさみます。ポッドキャストの文字起こしは約 2,400 トークンですが、AgentDB で同じ内容を扱うと約 160 トークンです。要点、タグ、信頼度スコアを含む構造化された要約を提供します。同じ情報を、コンテキスト量を約 15 分の 1 に抑えて利用できます。
{
"title": "DeepSeek v4 and the limits of scaling",
"content_type": "article",
"summary": "DeepSeek's mixture-of-experts approach cuts inference cost...",
"body": {
"source_name": "Ars Technica",
"key_points": [
"MoE reduces active parameters by 4× at inference",
"Outperforms GPT-4o on coding benchmarks",
"Open weights released under MIT licence"
]
},
"tags": ["ai", "llm", "open-source"],
"confidence": 0.93,
"published_at": "2026-05-26T07:00:00Z"
}
仕組み
GitHub Actions (Mon/Wed/Fri 07:00 UTC)
↓
scraper/run.py — fetches RSS/HTML from 40 sources
↓
scraper/summariser.py — DeepSeek Flash → structured JSON
↓
scraper/ingest.py — writes to Supabase via PostgREST
↓
mcp/server.py — exposes knowledge as MCP tools
技術スタック: Python · GitHub Actions · DeepSeek Flash · Supabase (pgvector) · Cloudflare Pages
運用コスト: 月額約 £2~3(DeepSeek API の呼び出しのみ。それ以外はすべて無料枠です)。
MCP サーバー(Claude Desktop/Cursor/Claude Code)
AgentDB MCP サーバーは、エージェントに get_latest_knowledge と search_knowledge の 2 つのツールを提供します。
前提条件
uv をインストールします。Python を自動的に管理します。
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
Claude Desktop
~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json に追加します。
{
"mcpServers": {
"agentdb": {
"command": "uv",
"args": ["run", "/absolute/path/to/agentdb/mcp/server.py"],
"env": {
"AGENTDB_SUPABASE_URL": "your-supabase-url",
"AGENTDB_API_KEY": "your-api-key"
}
}
}
}
Claude Code(グローバル — すべてのセッション)
~/.claude.json に追加します。
{
"mcpServers": {
"agentdb": {
"type": "stdio",
"command": "uv",
"args": ["run", "/absolute/path/to/agentdb/mcp/server.py"],
"env": {
"AGENTDB_SUPABASE_URL": "your-supabase-url",
"AGENTDB_API_KEY": "your-api-key"
}
}
}
}
Claude Code(プロジェクト単位)
プロジェクトのルートに .mcp.json を追加します。
{
"mcpServers": {
"agentdb": {
"type": "stdio",
"command": "uv",
"args": ["run", "/absolute/path/to/agentdb/mcp/server.py"],
"env": {
"AGENTDB_SUPABASE_URL": "your-supabase-url",
"AGENTDB_API_KEY": "your-api-key"
}
}
}
}
手動でテストする
AGENTDB_SUPABASE_URL=https://xxxx.supabase.co \
AGENTDB_API_KEY=your-key \
uv run mcp/server.py
利用可能なツール
get_latest_knowledge
最新の項目を取得します。タグまたはコンテンツタイプで絞り込むこともできます。
Parameters:
limit int Items to return (1–50, default 10)
tags string Comma-separated tag filter, e.g. "ai,startups"
content_type string article | video | research | data
search_knowledge
キーワードでタイトルと要約を検索します。
Parameters:
query string Keyword or phrase (required)
limit int Results to return (1–20, default 5)
情報源
40 の情報源 · 月・水・金の 07:00 UTC に更新 · 有料記事の壁なし、通信社なし。
| カテゴリー | 情報源 |
|---|---|
| テクノロジー/AI | Lex Fridman Podcast、Dwarkesh Podcast、Hard Fork、This Week in Tech、ChinaTalk、Ars Technica、Import AI、TLDR Tech、404 Media、Wired、arXiv AI |
| スタートアップ/VC | Acquired、How I Built This、Y Combinator Blog、Y Combinator (YouTube)、TechCrunch、The Verge、Entrepreneur、The Generalist、Parsers VC |
| 市場/マクロ経済 | All-In Podcast、Prof G Markets、Zero Hedge、Calculated Risk、Econbrowser、A Wealth of Common Sense、The Big Picture、The Daily Upside、Asymco、Noahpinion |
| 新興市場 | Rest of World、TechCabal、Techpoint Africa、Disrupt Africa、Mint (India)、Asia Times、The Hindu Business Line |
| 政策/規制 | Politico Europe、arXiv Policy |
料金
| プラン | 料金 | リクエスト数 |
|---|---|---|
| トライアル | 無料 — 14 日間 | 1 日あたり 100 件 |
| ベーシック | £29 / 月 | 1 日あたり 1,000 件 |
| プロ | £79 / 月 | 無制限 + カスタム情報源 |
リポジトリ構成
mcp/
server.py # MCP server — connect to Claude Desktop / Cursor
scraper/
run.py # Orchestrator — called by GitHub Actions
sources.py # 40 source definitions (RSS URLs, categories)
scraper.py # HTTP fetch + HTML parsing
summariser.py # DeepSeek Flash summarisation
ingest.py # Supabase PostgREST write
keepalive.py # Keeps Supabase free tier active
db/
migrations/
001_create_knowledge_table.sql
002_read_policy.sql
.github/
workflows/
scraper.yml # Mon/Wed/Fri scrape cron
keepalive.yml # Every 6h Supabase ping
index.html # Website (agentdb.pages.dev)
セルフホスト
リポジトリをクローンし、GitHub Actions のシークレットを設定します。
DEEPSEEK_API_KEY — DeepSeek API key (api.deepseek.com)
SUPABASE_URL — Supabase project URL
SUPABASE_SERVICE_KEY — Supabase service role key (for writes)
AGENTDB_DATABASE_URL — Supabase direct DB URL (for keepalive)
RESEND_API_KEY — Resend API key (for run reports)
REPORT_EMAIL — Email to send scraper reports to
Supabase → SQL Editor で SQL マイグレーションを実行します。
db/migrations/001_create_knowledge_table.sqldb/migrations/002_read_policy.sql
knowledge テーブルの Row Level Security を有効にし、GitHub Actions → AgentDB Scraper → Run workflow から手動実行を開始します。
作成者
ロンドンでエージェントのインフラに取り組むプロダクトエンジニア、Kevin Stephenson が開発しました。
agentdb.pages.dev · [email protected]
MIT ライセンス。
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。