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ppl - Personal CRM for AI Agents

ppl - Personal CRM for AI Agents

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ppl.gift生産性26 日前に更新
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ppl - Personal CRM for AI Agents について

ppl は、個人と AI アシスタントが連絡先、会話メモ、誕生日、フォローアップをまとめて管理するためのパーソナル CRM です。ブラウザーと、許可された AI アシスタントが同じ記録を利用できます。

主な機能

  1. 01連絡先と会話メモの一元管理
  2. 02誕生日とフォローアップの記録
  3. 03ブラウザーまたは AI アシスタントから利用
  4. 04共有記録への AI アクセスを許可

活用シーン

  1. 01面談前に関係性の背景を確認
  2. 02会話を記録して次の対応を計画
  3. 03許可済みの AI アシスタントで連絡先記録を利用

MCP 対応

ホスト型 MCP サーバーを提供し、クライアントは Streamable HTTP で接続します。Bearer token または対応する OAuth フローで認証します。

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://ppl.gift/mcp
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

ppl

あなたと AI のための関係性の記憶。

ppl は、あなたと、あなたが選んだ AI アシスタントのためのパーソナル CRM です。連絡先、会話のメモ、誕生日、フォローアップをまとめて管理できます。ブラウザーで作業することも、アシスタントに同じ記録を使う権限を付与することもできます。

ppl、パーソナル CRM の選び方、または連絡先のインポートについてご覧ください。

ガイドと無料ツールでは、クライアントの設定、製品の比較、連絡先の移行について説明しています。まずは、お使いのクライアントに合わせたClaude、ChatGPT、Cursor、またはVS Codeのガイドをご覧ください。インポートする前に、ローカル CSV チェッカーを使うと、連絡先をアップロードせずにファイルのよくある問題を検出できます。ライターやディレクトリの管理者は、プレスキットで最新の製品情報、オリジナルのロゴ、公開スクリーンショットを利用できます。

開発者向けホーム：ppl-crm.github.io。アカウントを接続せずに、架空の関係性記憶デモをお試しください。

AI を接続する

ホスト型 MCP サーバー： https://withppl.com/mcp

ホスト型サービスは現在利用できます。セルフホスト版は近日公開予定です。エージェントは Bearer トークンを使い、Streamable HTTP 経由で接続します。

クライアントで始める

クライアントの設定については接続ガイドを、認証、権限、スターターレシピ、復旧については開発者ガイドをご覧ください。新規ユーザーは接続時にアカウントを作成し、メールアドレスの所有権を確認できます。一部のクライアントでは別途設定が必要です。また、利用できる機能はアカウントプランや管理者の設定によって異なる場合があります。

Codex CLI

Codex は、OAuth と Dynamic Client Registration による Streamable HTTP MCP サーバーに対応しています。ppl を追加してから、サインインしてください。

codex mcp add ppl --url https://withppl.com/mcp
codex mcp login ppl

または ~/.codex/config.toml に追加し、codex mcp login ppl を実行してください。

[mcp_servers.ppl]
url = "https://withppl.com/mcp"

ログインするとブラウザーで ppl が開き、アクセスを承認できます。ppl を初めて利用する場合は、無料アカウントを作成してください（無料ベータ版、連絡先は最大 1,000 件）。codex mcp list を実行するか、Codex TUI 内で /mcp を実行して、サーバーを確認してください。Codex MCP のドキュメントをご覧ください。

エージェントの接続フロー
  1. {"client_name": "Your agent"} を指定して POST https://withppl.com/api/agent/connect/request を実行します。
  2. approve_url をユーザーに提示します。ユーザーはサインインまたはアカウントを作成し、メールアドレスの所有権を確認して、要求された権限を確認します。
  3. 承認されるまで、返された poll_url を適切な間隔でポーリングし、一度だけ使用できる api_token を保護された認証情報ストアに保存します。拒否または期限切れの場合は停止します。
  4. MCP サーバーまたは REST API でトークンを使用します。

OAuth に対応した MCP クライアント（Claude、ChatGPT など）は、Dynamic Client Registration、PKCE、リフレッシュトークンを含む標準の OAuth 2.0 で接続できます。docs/oauth.mdをご覧ください。

機械可読な情報：ppl.json、llms.txt、および REST API の OpenAPI 仕様。

MCP レジストリ

公式 MCP レジストリに io.github.ppl-crm/ppl として登録されています。server.jsonをご覧ください。

例

ドキュメント

ライセンス

MIT。LICENSEをご覧ください。

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MCP は初めてですか？

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。