ORANO MCP Server

ORANO MCP サーバー

ユーザー自身の AI エージェント（ChatGPT、Claude、Cursor、Ollama）が、根拠として使えるコンテキストとしてユーザー自身の ORANO ライブラリを読み取れるようにする、個人向けの読み取り専用 MCP（Model Context Protocol）サーバーです。

注記： この公開リポジトリには、ドキュメント、MCP サーバーのマニフェスト、リファレンス実装が含まれています。本番の MCP サーバーは、ORANO バックエンド（FastAPI + Postgres + pgvector）の /mcp に認証付きエンドポイントとしてマウントされています。稼働中のエンドポイントと認証フローについては、ORANO の製品サイトをご覧ください。

ORANO とは？

ORANO は、保存した Reels、TikToks、YouTube Shorts、参考資料を、構造化されたプロジェクト（概要、重要なポイント、順序付きタスク、調査コンテキスト、学習ロードマップ）に変換します。iOS App Store で公開中です（App Store の掲載ページ）。

ユーザー自身の AI エージェントがそのコンテキストを読み取れる、個人向けの読み取り専用 MCP サーバーが差別化要因です。

公開されている MCP ツール

ORANO MCP サーバーでは、以下のツールを利用できます。

ツール	説明
list_projects	任意のステータスフィルター（active、completed、skipped、archived）を指定して、ユーザーのプロジェクトを一覧表示します。
get_project	1 件のプロジェクトについて、構造化された理解、概要、タスク、リソース、調査、ロードマップのすべてを返します。
get_project_context	指定されたコンテキストフィールド（summary、overview、caption、transcript、visual_context、links、tasks、roadmap、source、raw_source）のみを、構造化形式、Markdown、またはテキスト形式で返します。
search_library	タイトル、概要、ソースのタイトル、URLでユーザーのプロジェクトを検索します。
read_memory_facts	信頼度と鮮度の指標を付けて、厳選されたメモリファクト（好み、スキル、目標）を返します。
get_pending_handoffs	ORANO アプリから対象エージェントに明示的に送信されたプロジェクトを取得します。読み取り時に各ハンドオフを一度だけ確認済みにするため、並行ポーリングによる重複は発生しません。

認証

• 方式： Bearer 個人 API キー、スコープ orano:read。
• OAuth はありません。 手動でのキー作成のみです（landing/mcp-access.html に記載）。
• ユーザーごとの上限： 60 分あたり 240 回の呼び出し。
• ユーザーごとの有効なキーの最大数： 10 個。

MCP サーバーマニフェスト（server.json）

正式な MCP サーバーマニフェストは、MCP 公式の server.json スキーマに準拠しています。

{
  "$schema": "https://static.modelcontextprotocol.io/schemas/server.json",
  "name": "io.github.infotik/orano-mcp-server",
  "displayName": "ORANO",
  "description": "Personal, read-only MCP server that exposes the user's ORANO library (projects, tasks, research, roadmaps, memory facts) as tools for their own AI agent.",
  "version": "0.1.0",
  "repository": {
    "type": "git",
    "url": "https://github.com/infotik/orano-mcp-server"
  },
  "homepage": "https://oranoai.com/mcp",
  "categories": [
    "knowledge-management",
    "personal-assistant",
    "productivity",
    "second-brain"
  ],
  "tools": [
    { "name": "list_projects", "description": "List the user's ORANO projects with optional status filters." },
    { "name": "get_project", "description": "Return a single project's full structured understanding." },
    { "name": "get_project_context", "description": "Return only the requested context fields (summary, overview, transcript, visual_context, links, tasks, roadmap, source, raw_source)." },
    { "name": "search_library", "description": "Search the user's projects by title, summary, source title, or URL." },
    { "name": "read_memory_facts", "description": "Return curated memory facts with confidence and freshness signals." },
    { "name": "get_pending_handoffs", "description": "Retrieve acknowledged-once projects explicitly sent from the ORANO app to a target agent." }
  ],
  "transports": [
    { "type": "http", "endpoint": "https://orano-ai-backend-1037939693300.us-central1.run.app/mcp/" }
  ],
  "authentication": {
    "type": "bearer",
    "scope": "orano:read",
    "user_specific": true,
    "rate_limit": "240 calls / 60 minutes / user"
  }
}

リファレンス実装（Python）

本番サーバーは ORANO バックエンド（FastAPI + SQLAlchemy + pgvector）の一部として稼働しています。リファレンス実装のパターンは次のとおりです。

from mcp.server.fastmcp import FastMCP
from mcp.server.auth.settings import AuthSettings
from mcp.server.auth.provider import AccessToken

mcp = FastMCP(
    name="orano",
    auth=AuthSettings(issuer_url="https://orano-ai-backend-1037939693300.us-central1.run.app", required_scopes=["orano:read"]),
)

@mcp.tool()
async def list_projects(status: str | None = None) -> list[dict]:
    """List the user's ORANO projects."""
    ...

@mcp.tool()
async def get_project(project_id: str, fields: list[str] | None = None) -> dict:
    """Return a single project's full structured understanding."""
    ...

# ... plus get_project_context, search_library, read_memory_facts,
# get_pending_handoffs

本番サーバー全体（787 行 + 認証／ハンドシェイク用ヘルパー 290 行）は、ExecutionOSBackend/app/mcp_server.py にあり、非公開の ORANO バックエンドリポジトリの一部です。本番コード全体をオープンソース化するには、SQLAlchemy モデルと取り込みサービスを抽出して公開パッケージにする必要があります。これは製品ロードマップに含まれていますが、まだ完了していません。

使用方法

エンドユーザー：

1. App Storeから ORANO iOS アプリをインストールします。
2. サインインし、最初のプロジェクトを作成するために、Reel／TikTok／YouTube Short を少なくとも 1 つ保存します。
3. 「Settings」→「MCP access」→「Create new key」（スコープ orano:read）を開きます。
4. キーを Bearer トークンとして使用し、AI エージェント（ChatGPT、Claude、Cursor、Ollama）を個人用 MCP エンドポイントに接続します。

プライバシーと信頼性

• MCP サーバーは読み取り専用です。プロジェクト、ソース、タスク、メモリ、アカウントデータへの書き込みは行いません。
• 唯一の状態変更は、キューに入ったアプリ起動の配信を確認済みにするため、配信タイムスタンプを設定する get_pending_handoffs です。
• エージェントに書き込みアクセスを許可する予定はありません。ワンクリックの OAuth フローもありません。

ライセンス

MIT — LICENSEをご覧ください。

リンク

• 製品サイト
• MCP の概要
• MCP アクセスフロー
• App Store の掲載ページ
• 紹介資料

セットアップガイド

• Claude Code：claude mcp add --transport http コマンド、または環境変数キーを含む .mcp.json
• Cursor：url と Authorization: Bearer ${env:ORANO_MCP_KEY} を含む mcp.json
• 保存した動画をChatGPT、Claude、またはCursorで使う3つの方法
• 機械可読な接続情報：https://oranoai.com/mcp.json