Gerolamo — Competitive Science and Technology Intelligence for AI Agents
リモートGerolamo — Competitive Science and Technology Intelligence for AI Agents について
Gerolamo MCPは、オープンソースプロジェクト、研究論文、MLモデルの競争インテリジェンスをエージェントに提供します。研究者や技術チームが技術選定や依存関係のリスクを調べられ、検索、評価、パターン抽出、構成、系譜追跡と複数ステップのワークフローを利用できます。
主な機能
- 01プロジェクト、論文、モデルの検索
- 02技術スタックと依存リスクの評価
- 03再利用可能なパターンの抽出
- 04拡張案や仕様の構成
- 05作成者と情報源の系譜分析
- 06複数ステップのワークフローテンプレート
活用シーン
- 01注目度の低い有望なプロジェクトの発見
- 02依存関係の競争力と陳腐化リスクの確認
- 03技術候補の比較と解決策の構成
- 04研究ブリーフに基づくアイデア生成
MCP 対応
Gerolamo MCPはMCP サーバーを通じて、競争インテリジェンスの検索、評価、分析、構成、ワークスペース用ツールをエージェントに公開します。ツール呼び出しの手順を示すワークフローテンプレートも提供します。
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。
https://gerolamo.onrender.com/mcp/sseclaude mcp add --transport http gerolamo https://gerolamo.onrender.com/mcp/sse{"mcpServers":{"gerolamo":{"type":"http","url":"https://gerolamo.onrender.com/mcp/sse"}}}Cursor で開く{"servers":{"gerolamo":{"type":"http","url":"https://gerolamo.onrender.com/mcp/sse"}}}VS Code で開く{"mcpServers":{"gerolamo":{"type":"http","url":"https://gerolamo.onrender.com/mcp/sse"}}}{"mcpServers":{"gerolamo":{"serverUrl":"https://gerolamo.onrender.com/mcp/sse"}}}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。
https://gerolamo.onrender.com/mcp/sse認証が必要ツール
詳細
Gerolamo MCP
エージェントをGerolamoに接続します。36,000件以上のオープンソースプロジェクト、研究論文、MLモデルにまたがる競合インテリジェンスを利用できます。
各エンティティは、有用性、勢い、裏付けに加え、フロンティアラボのリスク、脅威プロファイル、合成可能性に基づいてスコアが付けられます。エージェントはコーパスを検索し、再利用可能なパターンを抽出し、機能強化や仕様を組み立て、作成者のプロファイルを確認し、系譜をたどることができます。
クイックセットアップ
npx gerolamo-mcp setup
これにより、Gerolamo が Claude Code の MCP 設定に追加されます。API キーが必要です。
- gerolamo.orgにアクセスし、アカウントを申請します
- 承認されたら、サインインします
- Connectに移動し、API キーを生成します
手動セットアップ
~/.claude/mcp.jsonに追加します。
{
"mcpServers": {
"gerolamo": {
"url": "https://gerolamo.onrender.com/mcp/sse",
"headers": {
"X-API-Key": "glm_your_key_here"
}
}
}
}
プログラムからの使用
import { getConfig, TOOLS } from "gerolamo-mcp";
// Generate MCP config
const config = getConfig("glm_your_key_here");
// List available tools
console.log(Object.keys(TOOLS)); // 31 tools
用語
Gerolamo のコーパスは、4つの階層で構成されています。ツール名は安定したワイヤ識別子ですが、対象となる概念は次のとおりです。
- Source — 実在するコーパスエンティティ(リポジトリ、論文、モデルなど)。
- Pattern — ソースから抽出した再利用可能な仕組み(X を受け取り Y を生成するもの)。
- Concept — 親の系譜を持つ、推測に基づくプロジェクトのアイデア(以前は「meta molecule」)。
- Enhancement — パターンを組み合わせて作成し、プロジェクトに適用する仕様。
利用可能なツール(31)
インテリジェンス検索
query_intelligence— すべてのコーパスを対象としたセマンティック検索(概念を含めるにはinclude_meta=trueを設定)search_intelligence— 研究上の質問に対する、RAG で統合された回答find_sleepers— スコアは高いものの注目度が低いソース — 隠れた逸品find_alternatives— 指定したエンティティの代替となる可能性のあるプロジェクトを検索
分析
score_stack— 依存関係セットの最も弱いリンクに基づく防御可能性の分析explain_score— エンティティのスコアの詳細な根拠analyze_competitive_landscape— 速度順に並べたトピック分析explore_connections— エンティティを取り巻く5段階のインテリジェンスコンテキスト
組み立て
ideate_from_brief— 公募/概要資料(RFI、情報提供依頼、OTA、SBIR)に基づく、根拠と引用を伴うアイデア創出compose_molecules— エンティティ、概念、パターンを組み合わせて、仕様、比較資料、研究概要を作成save_composition— 生成した機能強化を系譜の追跡情報と共有可能な URL とともに保存suggest_tools— タスクに使用する Gerolamo ツールを推奨
パターンと機能強化
distill— ソースから再利用可能なパターンを抽出。それぞれにインターフェース、効果、来歴を付与search_patterns— パターンライブラリを検索 — キーワード検索とセマンティック検索を組み合わせ、並べ替えと絞り込みが可能compose_enhancement— パターンを組み合わせて機能強化を作成し、各パターンのソースを明記
インテリジェンス概要
get_intelligence_brief— 隠れた注目ソース、トレンド、急成長中のプロジェクトをまとめた状況レポートget_my_latest_intelligence— 最新のサブスクリプションアラート結果
作成者分析
get_creator_profile— 権威性の統計情報を含む作成者のポートフォリオget_creator_network— 作成者間のコラボレーションネットワークget_creator_authority— 作成者の権威性スコアを検索find_defensible_clusters— コーパス全体のクラスターを検出
トピックインテリジェンス
get_tracked_topics— エンティティ数とリスク統計を含む、追跡中のすべてのトピックを一覧表示
概念と系譜
submit_meta_molecule— 必須の親系譜を持つ、推測に基づく概念を作成realize_meta_molecule— 概念を実在する URL に関連付け、取り込みのキューに追加trace_lineage— 任意のエンティティまたは概念の祖先や子孫をたどるfind_family— 祖先、子孫、直接のつながりを含む系譜全体
ワークスペース
create_workspace— エンティティを含む名前付きワークスペースを作成add_to_workspace— 既存のワークスペースにエンティティを追加submit_source— URL を送信して、コーパスにソースを追加
ワークフロー
list_workflows— 利用可能なすべてのエージェントワークフローテンプレートを一覧表示しますget_workflow— スラッグを指定して、ワークフローのプロンプトテンプレート全体を取得します
エージェントワークフロー
ワークフローは、MCP ツールを連鎖させて一連のインテリジェンス操作を実行する、複数ステップのプロンプトテンプレートです。どのツールをどの順番で呼び出すかを考える代わりに、エージェントがワークフローを読み込み、手順に従います。
"Run the Domain Discovery workflow for autonomous agents"
→ agent calls get_workflow("domain-discovery")
→ agent reads the 6-step prompt
→ agent executes each step using MCP tools, thinking between steps
→ you end up with: concepts, enhancements, submitted research
gerolamo-workflowsでワークフローを閲覧、投稿できます。
ツールチェーンの例
構築する前に調査する:
suggest_tools("I need to build an autonomous drone system")
→ get_intelligence_brief(topic="autonomous drone middleware")
→ find_sleepers(query="flight controller SLAM", min_score=6)
→ compose_molecules(entity_ids=[...], mode="compose")
→ save_composition(workspace_name="Drone Stack", mode="compose", result=<output>, entity_ids=[...])
パターンを抽出して機能強化を作成する:
query_intelligence(question="retrieval-augmented generation")
→ distill(source_id="<source-uuid>")
→ search_patterns(query="chunking strategy", effect="retrieval")
→ compose_enhancement(pattern_ids=[...])
依存関係の脅威を確認する:
score_stack(entity_ids=["uuid1", "uuid2", "uuid3"])
→ explain_score(entity_id="weakest-link-uuid")
→ find_alternatives(entity_id="weakest-link-uuid")
選ぶ前に比較する:
query_intelligence(question="vector database")
→ compose_molecules(entity_ids=[...], mode="compare")
CLI コマンド
npx gerolamo-mcp setup # Configure Claude Code
npx gerolamo-mcp setup --key K # Configure with specific key
npx gerolamo-mcp info # List all tools
リンク
- Gerolamo — ウェブインターフェース
- gerolamo-workflows — エージェントワークフローテンプレート(オープンソース)
- API ドキュメント — OpenAPI ドキュメント
- llms.txt — エージェント検出ファイル
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。