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Context Book

Context Book

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Context Book について

Context Book は、AI ツール向けに永続化され、検索可能なコンテキストライブラリを提供します。書籍とページで情報を整理し、エージェントが必要なときに関連情報を検索できるようにします。

主な機能

  1. 01永続化された書籍とページ
  2. 02書籍横断のセマンティック検索
  3. 03ページの作成・更新・削除
  4. 04Bearer トークン認証
  5. 05REST API とダッシュボード

活用シーン

  1. 01後からエージェントが検索するプロジェクト背景の保存
  2. 02トピック別の参考情報の整理と検索

MCP 対応

MCP サーバーは、書籍やページの管理、コンテンツ検索、利用ガイドの取得を行う Bearer トークン認証付きツールを 8 つ提供します。

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。

エンドポイントhttps://context-book-mcp-production.up.railway.app
インストールコマンドをコピー
Claude CodeTerminal
Cursor.cursor/mcp.json
VS Code.vscode/mcp.json
Claude Desktopclaude_desktop_config.json
Windsurf~/.codeium/windsurf/mcp_config.json

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

ContextBook

smithery badge License: MIT

ContextBook - Stop re-explaining. Give agents the right context | Product Hunt

エージェントに何度も説明するのはもうやめましょう。必要なときに、適切なコンテキストを提供します。

LLM はステートレスなため、会話のたびにゼロから始まります。ContextBook は、AI ツールが必要なときに適切なコンテキストを取り出せる、永続的で検索可能なナレッジライブラリを提供します。余計な機能も、事前に読み込まれた不要な情報もありません。必要な情報を、必要なときに提供します。

仕組み

flowchart LR
    AI["🤖 AI Clients\nClaude · Cursor · Windsurf"]
    Browser["🌐 Browser Dashboard"]
    MCP["🔌 MCP Server :8081\n8 Bearer-authenticated tools"]
    API["⚙️ REST API :8080\nOAuth 2.0 · Books · Pages · Search"]
    DB["🗄️ PostgreSQL\npgvector · pg_trgm"]
    VOYAGE["🧠 Voyage AI\nvoyage-4 (1024-dim)"]

    AI -- "MCP · Bearer Token" --> MCP
    Browser -- "Session · HTTP JSON" --> API
    MCP --- DB
    API --- DB
    API -- "OAuth 2.0 PKCE" --> AI
    DB --- VOYAGE

2 つの Go バイナリが PostgreSQL データベースを共有します。

  • API サーバー(cmd/api) — コントロールプレーン:ユーザーログイン、OAuth 2.0、ダッシュボード、Book/ページの CRUD
  • MCP サーバー(cmd/mcp) — データプレーン:AI エージェント向けの 8 つの MCP ツール。Bearer トークンで保護されています

MCP ツール

すべてのツールには有効な Bearer トークンが必要で、認証済みユーザーのスコープに限定されます。

ツール説明
book_create_or_updateBook を作成するか、メタデータを更新します
book_listBook のメタデータをページネーション付きで一覧表示します
book_getBook のすべてのページを取得します
page_insertBook にアトミックなページを追加し、すぐに埋め込みを生成します
page_updateページの内容を置き換え、埋め込みを再生成します
page_deleteページを削除します(インデックスは振り直されません)
page_searchすべての Book を対象にセマンティック検索します
readme使用ガイドを返します(セッションごとに 1 回呼び出してください)

クイックスタート

前提条件
  • Go 1.26+
  • Node.js 22+
  • pgvector および pg_trgm を備えた PostgreSQL 16+
  • Voyage AI の API キー
1. データベースをセットアップする
CREATE DATABASE contextbook_db;
\c contextbook_db
CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS vector;
CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS pg_trgm;

API サーバーの起動時にマイグレーションが自動的に実行されます。

2. 環境を設定する
cp .env.example backend/.env
# Edit backend/.env — set DATABASE_URL, API_KEY_SALT, VOYAGE_API_KEY
3. バックエンドを実行する
cd backend
go run ./cmd/api/main.go    # API + dashboard (:8080)
go run ./cmd/mcp/main.go     # MCP server (:8081)
4. フロントエンドを実行する(任意)
cd frontend
npm install && npm run dev    # Vite dev server on :5173
5. AI クライアントを接続する

Cursor の場合(.cursor/mcp.json):

{
  "mcpServers": {
    "contextbook": {
      "url": "http://localhost:8081/mcp"
    }
  }
}

MCP 互換クライアントの場合は、サーバー URL に http://localhost:8081/mcp を指定してください。

ドキュメント

プロジェクト構成

context-book/
├── backend/
│   ├── cmd/api/main.go          REST API + auth server
│   ├── cmd/mcp/main.go          MCP tool server
│   └── internal/
│       ├── api/                  REST handlers + routes
│       ├── auth/                 OAuth 2.0 PKCE, sessions, SSO
│       ├── context/              Book/Page business logic
│       ├── db/                  pgx queries + migrations
│       ├── embedding/            Voyage AI client
│       ├── logger/               slog + HTTP access logging
│       └── mcp/                  8 MCP tool handlers
├── frontend/                     React 19 + Vite + TypeScript SPA
│   └── src/
│       ├── App.tsx               Router + app shell
│       ├── lib/api.ts            HTTP client
│       └── components/           UI components
├── Dockerfile                    API server container
├── Dockerfile.mcp                MCP server container
└── go.work                       Go workspace

コントリビューション

  1. リポジトリをフォークします
  2. フィーチャーブランチを作成します(git checkout -b feature/my-feature)
  3. 変更を加えます
  4. バックエンドがコンパイルできることを確認します(cd backend && go build ./cmd/api ./cmd/mcp)
  5. フロントエンドをビルドできることを確認します(cd frontend && npm run build)
  6. コミットしてプッシュします
  7. Pull Request を作成します

ライセンス

MIT — 詳細は LICENSE ファイルをご覧ください。

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プロトコルの概要から最初のサーバーの導入まで、よくある疑問にまとめて答えます。

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。