echomindr

Echomindr

60 以上のポッドキャストから集めた、創業者の実体験 3,500 件以上を AI エージェントで検索できます。

それぞれの実体験には、名前の明らかな創業者、逐語的な引用、下した決断、確認された結果、導き出された教訓が含まれ、出典へのタイムスタンプ付きリンクが付いています。要約でも、言い換えでもありません。実際に起きたことです。

その理由

AI エージェントのスタートアップに関するアドバイスは、ありきたりなものです。Echomindr を使えば、創業者が実際に何をしたかを参照できます。

質問：「創業者は初めての価格設定にどう対処しましたか？」 回答：Kevin Hale の「10-5-20 ルール」、Josh Pigford が初日から月額 249 ドルを請求したこと、Madhavan Ramanujam の選択肢を使った手法などを、引用、結果、出典リンク付きで提示します。

質問：「資金が尽きかけたとき、創業者は何をしましたか？」 回答：Airbnb のシリアルボックス販売、COVID 中に Notion が崩壊寸前に陥ったこと、急成長を遂げるまで何年も緩やかな成長が続いた Calm の事例などを、実際に経験した創業者の言葉から直接提示します。

クイックスタート

API（REST）

# Search for founder experiences
curl "https://echomindr.com/search?q=pricing&limit=5"

# Describe a situation, get matching experiences (vector search)
curl -X POST "https://echomindr.com/situation" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"situation": "B2B SaaS founder with free pilots that won'\''t convert to paid"}'

# Get moment details
curl "https://echomindr.com/moments/{id}"

# Find similar moments
curl "https://echomindr.com/similar/{id}?limit=5"

API ドキュメント：echomindr.com/docs

MCP（AI エージェント向け）

リモート MCP 経由で接続します：https://echomindr.com/mcp/

または Claude Desktop（claude_desktop_config.json）に追加します：

{
  "mcpServers": {
    "echomindr": {
      "command": "python",
      "args": ["echomindr_mcp.py"],
      "env": {
        "ECHOMINDR_API_URL": "https://echomindr.com"
      }
    }
  }
}

MCP ツール 3 つ：

• search_experience — 状況に応じた創業者のストーリーを意味検索します
• get_experience_detail — 実体験の詳細（引用、決断、結果、教訓）を取得します
• find_similar_experiences — 共通のテーマに基づいて、関連する創業者のストーリーを検索します

llms.txt

https://echomindr.com/llms.txt

データ

• 実体験 3,500 件以上：60 以上の番組、340 以上のポッドキャストエピソードから収録
• 52 の代表的な状況：10 のテーマ別カテゴリー（PMF、成長、価格設定、資金調達、チーム、運営、回復力、戦略、創業者の心理、敵対的な環境）
• **5 つの実体験の種類：**決断、問題、教訓、兆候、アドバイス
• **5 つの段階：**アイデア、MVP、トラクション、拡大、成熟
• 出典：How I Built This、Lenny's Podcast、20 Minute VC、Acquired、Y Combinator、My First Million、GDIY (Génération Do It Yourself)、Disrupting Japan、Silicon Carne、Startup Ministerio、Kevin Kamis、Wall Street Paper、Valy Sy（中国）、Matt & Ari（カナダ）、Oscar Lindhardt（デンマーク）、Aidan Walsh（米国）

各実体験：概要 · 逐語的な引用 · 決断 · 結果 · 教訓 · 段階 · タグ · タイムスタンプ付きリンク

セルフホスト

サンプルデータを使って独自のインスタンスを実行するには：

git clone https://github.com/echomindr/echomindr.git
cd echomindr
pip install -r requirements.txt

# Build a sample database
python echomindr_build_db.py --sample

# Start the API
python echomindr_api.py
# → http://localhost:8000/docs

データベース全体を構築するには、独自のポッドキャスト文字起こしデータと Claude API キーが必要です。抽出パイプラインについては echomindr_extract_v2.py を参照してください。

アーキテクチャ

Podcast audio → Deepgram (transcription) → Claude (extraction) → SQLite → FastAPI → MCP

抽出パイプラインは、長尺のポッドキャストインタビューを、構造化され検索可能な実体験に変換します。各エピソードから平均 8～15 件の実体験を抽出します。意味検索には、sqlite-vec 経由で BAAI/BGE-M3 の埋め込み（1024 次元）を使用します。

エンドポイント

エンドポイント	メソッド	説明
/search	GET	ステージ／種類のフィルターを使った全文検索
/situation	POST	状況を説明し、一致する実体験を取得します（ベクトル検索）
/moments/{id}	GET	実体験の詳細全体
/similar/{id}	GET	共通のタグに基づく類似した実体験
/taxonomy	GET	10 のカテゴリーに分類された 52 の代表的な状況
/stats	GET	データベースの統計情報
/llms.txt	GET	LLM 向けに最適化された API の説明
/docs	GET	Swagger ドキュメント

ライセンス

MIT — コードはオープンソースです。echomindr.com でホストされているデータベースは、マネージドサービスとして提供されています。

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Thierry が開発 — 『The System That Learns Wins』および『Designing for Permanent Hostility』の著者。