Little Mapper について
Little Mapperは、異なるAIアシスタントを使う人々のための共有ワークメモリーです。未解決の質問、決定事項、承認を保ったまま、個人や同僚が作業を引き継げます。ユーザーがアカウントに登録した作業情報をもとに、プラグインのスキルが記録のタイミングや行動前の社内ルール確認をアシスタントに案内します。
主な機能
- 01複数のアシスタント間で作業状況を共有
- 02タスク、決定事項、プロジェクトの記録
- 03メモを添えて同僚に作業を引き継ぎ
- 04行動前に社内ルールを確認
- 05プラグインスキルによるアシスタント案内
活用シーン
- 01別のアシスタントでプロジェクトを再開
- 02リマインダーや未決事項を管理
- 03同僚にタスクを引き継ぎ
- 04プロジェクト状況や過去の手順を確認
設定
リモートサーバーはインストール不要です。クライアントを選んで設定をコピーするか、ワンクリックで導入できます。
https://littlemapper.com/mcpclaude mcp add --transport http com-littlemapper-little-mapper https://littlemapper.com/mcp{"mcpServers":{"com-littlemapper-little-mapper":{"type":"http","url":"https://littlemapper.com/mcp"}}}Cursor で開く{"servers":{"com-littlemapper-little-mapper":{"type":"http","url":"https://littlemapper.com/mcp"}}}VS Code で開く{"mcpServers":{"com-littlemapper-little-mapper":{"type":"http","url":"https://littlemapper.com/mcp"}}}{"mcpServers":{"com-littlemapper-little-mapper":{"serverUrl":"https://littlemapper.com/mcp"}}}コマンドはターミナルで実行し、JSON は各クライアントの MCP 設定に貼り付けて再起動します。認可が必要なサーバーは初回接続時にログインを求めます。
ツール
詳細
Little Mapper
Little Mapper は、ユーザーがすでに利用している AI アシスタント間で、仕事の共有メモリーを提供します。あるアシスタントで始めた作業を、未解決の質問や決定事項、承認事項も作業に紐づいたまま、別のアシスタントであなたや同僚が引き継げます。無料で利用できます。
利用方法
アシスタントに求められたら Little Mapper に接続し、仕事用メールアドレスでサインインします。その後は、普段どおりに仕事について話しかけてください。「私が対応すべきことは?」「金曜日に Globex へ請求書を送るようリマインドして」「メモを添えて Kim に引き継いで」「会場を決めるよう Sam に頼んで」「Globex のオンボーディングのプロジェクトを始めて」「Globex の状況は?」「この作業をどう進めたか覚えておいて」「Stripe では何も削除しないで」などと頼めます。このプラグインのスキルは、いつ状況を確認し、いつ記録するか、また別のアプリで操作する前に会社のルールをどう確認するかをアシスタントに伝えます。
データ
このプラグインは、Little Mapper に記録するよう依頼した内容(仕事、やること、メッセージ、決定事項、プロジェクトやマップのテキスト、他のアプリで実行したと報告された操作)を、littlemapper.com の Little Mapper アカウントに送信します。プラグイン自体は何も保存せず、Little Mapper が他のツールを監視することもありません。送信された内容だけを保持します。プライバシーポリシー:https://littlemapper.com/privacy、サポート:https://littlemapper.com/support
ディレクトリを使わずに Claude Code にインストールする
claude plugin marketplace add revenant-research/little-mapper-plugin
claude plugin install little-mapper@little-mapper
ライセンス
MIT。LICENSE を参照してください。
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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。