pandanpc について
pandanpc は、PandaNote、ワークスペース、AI モデル設定、スケジュールタスク、エージェント接続を管理する MCP サーバーです。npm インストーラーが環境に合ったバイナリを取得します。
主な機能
- 01PandaNote のノート作成と検索
- 02ワークスペースと AI モデルの管理
- 03エージェント接続の管理
- 04スケジュールタスクの作成と切り替え
- 05Claude のルールとスキルの同期
活用シーン
- 01全文検索やセマンティック検索でノートを検索
- 02ワークスペースとモデル設定の管理
- 03Claude Code や Codex のリモート接続管理
- 04Markdown のルールとスキルを PandaNote に同期
MCP 対応
PandaNote、ワークスペース、モデル、スケジュールタスク、エージェント接続のツールを MCP クライアントに提供します。stdio と HTTP モードに対応します。
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
PandaNpc MCP サーバー
PandaNpc MCP サーバー — PandaNote、ワークスペース、AI モデル、スケジュール済みタスク、エージェント接続の管理機能を Codex、Claude Code、Cursor、Windsurf、その他の MCP クライアントに公開します。
ホームページ:https://pandanpc.com · npm:@pandanpc/mcp-server
インストール
npm install -g @pandanpc/mcp-server
postinstall スクリプトは、お使いのプラットフォームに対応するビルド済みバイナリ(Linux x64、macOS x64/arm64、Windows x64)をダウンロードします。
Claude Code
claude mcp add pandanpc -- pandanpc-mcp
または、設定 JSON に次のように記述します。
{
"mcpServers": {
"pandanpc": { "command": "pandanpc-mcp" }
}
}
Codex
~/.codex/config.toml:
[mcp_servers.pandanpc]
command = "pandanpc-mcp"
Cursor / Windsurf
コマンド pandanpc-mcp(stdio)を指定して MCP サーバーを追加します。HTTP/SSE モード:pandanpc-mcp --http --port 3100。
利用可能なツール
note_login— PandaNpc アカウントにログインします- ワークスペース:
list_workspaces/create_workspace/update_workspace/delete_workspace - ノート:
list_notes/create_note/read_note/update_note/delete_note/search_notes(全文検索+セマンティック検索)/generate_note_title - AI モデルとプロバイダー:
list_models/create_model/list_providers/create_provider/ … - エージェント接続:
list_agent_connections/create_agent_connection— Claude Code / Codex / PandaCode のリモート接続を管理します - スケジュール済みタスク:
list_scheduled_tasks/create_scheduled_task/toggle_scheduled_task/ … sync_rules—.claude/rules/と.claude/skills/の Markdown を PandaNote と同期します
認証するには、最初に note_login を呼び出してください。
概要
このリポジトリでは、PandaNpc MCP サーバーのドキュメントと課題を管理しています。サーバーは、上記の npm インストーラーを通じてビルド済みバイナリとして提供されます(インストーラーは MIT ライセンス、バイナリはプロプライエタリなフリーウェアです)。詳しくは pandanpc.com 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。