AI School by Lilly Tech Systems

AI School MCP サーバー

Claude Code、Claude Desktop、またはこのプロトコルに対応するその他の MCP クライアントから、無料の AI School カリキュラムを検索して読むことができます。AI エンジニアリング、ガバナンス、セキュリティ、職種別の応用 AI を網羅した 550 以上のトラックがあります。

目的は「AI について知っている AI」を作ることではありません。たとえば、チャンク分割の方針や EU AI Act についてアシスタントが質問に答えるとき、確認のしようがない流暢な文章を生成するのではなく、実際に読める具体的なレッスンを示せるようにすることです。

インストール

クローンは不要で、コマンドを 1 つ実行するだけです。必要なのは Node 20 以降だけです。API キーも、アカウントも、実行するサーバーも必要ありません。

Claude Code

claude mcp add ai-school -- npx -y ai-school-mcp

Claude Desktop - claude_desktop_config.json に追加します。

{
  "mcpServers": {
    "ai-school": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "ai-school-mcp"]
    }
  }
}

最新リリースを追跡したくない場合は、バージョンを固定できます。

claude mcp add ai-school -- npx -y [email protected]

ホスト版、インストール不要。 同じサーバーは Streamable HTTP 経由で https://lillytechsystems.com/mcp でも実行されており、公式 MCP Registry に com.lillytechsystems/ai-school として登録されています。

claude mcp add --transport http ai-school https://lillytechsystems.com/mcp

クローンから

よりすばやく開始でき、コントリビュートする場合や、サイトのローカルコピーを指定する場合に適したセットアップです。

git clone https://github.com/Lilly-Tech-Collab/ai-school-mcp.git
cd ai-school-mcp
npm install
npm test          # smoke-tests the handshake, tools and a live API call

claude mcp add ai-school -- node "$PWD/server.js"

AI_SCHOOL_SITE を設定すると、サーバーが別のホストを参照するようになります。デフォルトは https://lillytechsystems.com です。

サーバーは、公開されている静的なカリキュラム API https://lillytechsystems.com/ai-school/api/v1/ を読み込みます。これはサイトと同じホスト上にある JSON ファイルの集合です。認証は不要で、書き込みも行いません。

ツール

ツール	機能
search_lessons	カリキュラム全体からレッスンのタイトルを検索します。タイトルと URL を返します。
list_tracks	コースのトラックを一覧表示します。必要に応じて絞り込みできます。
get_track	1 つのトラックとその全レッスンを返すため、コースの構成を確認できます。
read_lesson	レッスンの全文を読みやすい Markdown 風の出力で取得します。

リソース

URI	内容
aischool://catalogue	件数、ライセンス条件、エンドポイント一覧。
aischool://tracks	各トラックのレッスン数を含む全トラック。

注意事項

• read_lesson が取得するのは lillytechsystems.com のみです。 任意のホストを受け付ける「この URL を読んで」というツールは、プロンプトを書いた人に SSRF の手段を渡すことになります。そのため、ホストのチェックは意図的に設けられており、維持する必要があります。
• 検索対象はタイトルのみで、意図的にシンプルにしています。全文インデックスは 4 MB あるため、MCP の往復処理に含めるのではなくブラウザーで扱うのが適切です。タイトルで見つからない場合は、通常 list_tracks の後に get_track を使うと見つかります。
• カタログはプロセスごとにキャッシュされます。 長時間実行するクライアントは、カタログを 1 回だけ取得します。新たに公開されたレッスンを反映するには、サーバーを再起動してください。
• コンテンツライセンス。 レッスンは無料で閲覧、リンク、出典を明記した引用ができます。レッスン全体を再公開することは許可されていません。メタデータ（タイトル、説明、URL）は、出典を明記すれば自由に使用できます。aischool://catalogue を参照してください。

ローカル開発

npm run inspect     # opens the MCP Inspector against this server

サーバーが書き込むのは stderr のみです。stdout はプロトコル用のチャネルです。