second-brain MCP

second-brain MCP Server

AI エージェントのための、自動でメンテナンスされる個人用ナレッジベース — MCP を活用したプレーンな Markdown の保管庫です。

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AI エージェントが読み書きでき、自分でメンテナンスできるローカルナレッジベースです。コマンドひとつで論文やメモを保存できます。second-brain が Markdown に変換し、すべての図を OCR し、セマンティック検索用に埋め込み、関連するメモへ自動でリンクします。読まなくなったメモは時間とともに自動で圧縮されるため、保管庫が大きくなっても低コストで思い出せます。

すべてプレーンな Markdown です。Google Drive／iCloud／git で同期でき、いつでもエージェントを切り替えられ、ロックインはありません。

特長

• コマンドひとつで何でも保存 — save_article(url_or_pdf) が取得して Markdown に変換し、図を OCR し（Claude Vision）、埋め込みを作成して、関連するメモへ自動でリンクします。
• 図レベルの検索 — search_figures("UMAP melanocyte") を使うと、ライブラリ全体から該当する図を検索できます。
• 自己整理 — 新しいメモは関連するメモへ自動でリンクされ、頻繁に読まれるメモから再利用可能なルールが抽出されます。
• 脳のように忘れるメモリ — エビングハウスのランキングを利用し、古くなったメモを自動で圧縮します（トークン数を 60～90％削減）。
• 読み取り専用の整理監査 — 保管庫を変更せずに、記事のメタデータ、リンク、完全一致の重複候補、受信箱の経過時間、ソースの鮮度を確認できます。
• セッションの継続性 — get_context() が、各セッションの開始時に目標、上位のメモ、ルールを再読み込みします。
• プラグイン可能なバックエンド — DuckDB（デフォルト、オフライン対応）または Postgres + pgvector（集中管理、複数マシン対応）。セルフホスト可能な埋め込みは任意です。オフライン時は BM25 にフォールバックします。

クイックスタート（Claude Code）

pip install mcp-second-brain
playwright install chromium

claude mcp add --scope user second-brain \
  --env SECOND_BRAIN_PATH=~/second-brain \
  -- python -m mcp_second_brain

初回実行時に、保管庫のディレクトリとテンプレートが作成されます。その後、エージェントに init_vault を実行するよう伝えて、確認してください。

⚠️ 現在、PyPI の公開版はソースツリーより遅れています。最新ビルドに加え、Claude Desktop、Windows、複数マシン／集中サーバーのセットアップについては、NEW_MACHINE_SETUP.md を参照してください。

コアツール

ツール	機能
auth_context	認証済み呼び出し元の正規 UUID、ロール、RBAC 状態を読み取ります
get_context	セッション開始時に、目標、ランキング上位のメモ、自動ルールを取得します
save_article	URL／PDF → Markdown + 図 + 埋め込み
search_notes / search_figures	BM25 とセマンティック検索を組み合わせた検索（メモのテキスト／図の内容）
search_articles	論文の著者、ORCID、DOI／PMID／PMCID、出版年を構造化検索します
audit_article_records	範囲を限定した読み取り専用の記事整理と、ソーシャルソースの鮮度レポート
new_note / update_note / append_to_note	メモの作成と編集（自動で分類、インデックス化、リンク）
vault_sleep	古く、活動頻度の低いメモを圧縮します
get_agent_instructions	リモートエージェントに、完全版の整理手順書（AGENTS.md）を提供します

全ツール（46 件）のリファレンスは AGENTS.md にあります。

コンテンツが必要な場合は search_notes を、サーバーまたはインデックスに問題がある可能性がある場合は health_check を、整理レポートが必要な場合は audit_article_records を使用してください。監査結果によって、メモが自動的に統合、アーカイブ、削除されることはありません。

仕組み

Any source (paper · PDF · web · note)
        │   save_article · new_note
        ▼
Markdown vault  ──►  index  (DuckDB, or Postgres + pgvector)
  00-inbox/            • BM25 + semantic search
  10-projects/         • figure OCR + vision descriptions
  20-areas/            • auto-wikilinks between related notes
  30-resources/        • Ebbinghaus ranking → weekly auto-compression
  decisions/ memory/
        │
        ▼
Your AI agent queries it — search_notes · search_figures · get_context

保管庫が信頼できる唯一の情報源であり、インデックスはいつでも再構築できます（sync_index）。整理の規則はひとつの運用マニュアル AGENTS.md にまとめられており、get_agent_instructions() を通じてどのエージェントにも提供されます。そのため、エージェントごとに教え直さなくても、すべてのエージェントが同じ方法で整理できます。

保管庫の構成

vault/
├── 00-inbox/       Unprocessed captures
├── 10-projects/    Active projects
├── 20-areas/       Ongoing research / coding domains
├── 30-resources/   Papers & articles (save_article writes here)
├── 40-archive/     Auto-compressed originals
├── decisions/      Architecture Decision Records
├── memory/         goals.md · rules.md  (injected every session)
└── templates/      Note templates

レガシーの著者メタデータ

search_articles は構造化されたフロントマターを読み取るため、authors のない古い記事メモについて、本文や参考文献から著者を推測することはありません。上限付きの2段階CLIを使えば、これらのメモを安全に準備できます。まずマニフェストを作成してレビューし、その後、別途適用します。

python -m mcp_second_brain.author_backfill \
  --vault "<vault>" --limit 20 --out /tmp/author-backfill.json
python -m mcp_second_brain.author_backfill \
  --vault "<vault>" --apply --manifest /tmp/author-backfill.json

適用は中央の書き込みホストでのみ行ってください。各エントリには、DOI／PMID／PMCIDまたはタイトルの完全一致と、変更されていないコンテンツ／本文のハッシュが必要です。書き込みに成功すると、再インデックスされます。

ドキュメント

• AGENTS.md — ファイリング手順書、命名規則、ツールの完全なリファレンス（唯一の信頼できる情報源）
• NEW_MACHINE_SETUP.md — ソースからのインストール、セルフホスト、複数マシンにまたがる中央サーバー、API キー
• CONTEXT.md — ドメインモデル／ユビキタス言語

設計メモ

生物学的な記憶から着想を得ています。ランキングにはエビングハウスの忘却曲線（access_count / ln(age_days)）を採用し、睡眠依存の記憶固定として、アクセスの少ないメモを毎週LLMで圧縮します。MarkItDown · DuckDB · pgvector · FastMCP · Playwright · Claude APIを使用しています。

ライセンス

MIT © 2026 Chan Chi Ru。LICENSEを参照してください。