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ローカル
br8n.ioメモリ・ナレッジ09 週間前に更新

br8n について

br8nは、さまざまなモデルが読める、持ち運び可能な作業メモリを作るMarkdownテンプレートと小規模なMCPサーバーです。3つのツールでファイルを検索・閲覧でき、回答の根拠となるファイル名と行番号を返します。

主な機能

  1. 01Markdownベースのブレイン構成
  2. 02ブレインファイルの一覧と閲覧
  3. 03ファイル名と行番号付きの検索
  4. 04持ち運び可能で確認しやすいファイル保存

活用シーン

  1. 01モデルにチームの決定事項を参照させる
  2. 02記録済みの業務慣行や例外を探す
  3. 03新しい作業を既存の決定事項と照合する

MCP 対応

stdioのMCPサーバーは、`brain_list`、`brain_read`、`brain_search`をMCPクライアントに公開し、モデルがローカルのブレインディレクトリを読み取り、検索できるようにします。

設定

ローカルサーバーの設定はどのクライアントでも共通です。コピーしてクライアントの MCP 設定ファイルに貼り付けてください。

mcp.json · 共通設定
{
"mcpServers": {
"io-br8n": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@br8n/mcp"
]
}
}
}
起動コマンドnpx -y @br8n/mcp

ローカルサーバーにはマシン上の実行環境(Node.js 18 以上など)が必要です。設定ファイルの場所はクライアントごとに異なります。

パッケージ
npm@br8n/mcp0.1.2

ツール

3

掲載時のツール一覧 · 2 週間前に更新

このツールにパラメーターはありません。

詳細

br8n

所有権を持ち、持ち運べる作業メモリ。 プレーンファイルで構成された脳のテンプレートと、あらゆるモデルが読み取れるようにする小さな MCP サーバーです。

チャットツールに仕事の進め方を教えてきたことは、すべて誰かのログインの中に保存されています。ツールを切り替えると、また何も知らない状態に戻ります。このリポジトリはその逆です。メモリは自分が所有するファイルにあり、モデルはそれを読むだけです。

br8n は Branded Mayhem Collective の AI デリバリー実践です。ここで公開しているのは、ファイル構成とその入り口です。ホスト型の導入では、同じファイルを使ったまま、その形を変えることなく、検索、ガバナンス、運用サポートが追加されます。br8n.io

ここにあるもの

  • template/brain/ — 脳の構成です。how-we-work/、decisions/、exceptions/、handoffs/、voice/ で構成されています。Markdown のみです。1 ファイルにつき 1 つの項目を記録します。モデルが後から異議を唱えられるように、理由を書いてください。
  • src/ — 3 つのツール brain_list、brain_read、brain_search を備えた MCP サーバー(stdio)です。検索結果にはファイルと行番号が含まれるため、回答は出典を示せます。ベクトルもインデックスもアカウントもありません。Grep こそが目的です。

使い方

npx @br8n/mcp ~/my-brain                         # MCP server on stdio (or: npm i -g @br8n/mcp && br8n ~/my-brain)
# template: git clone https://github.com/Branded-Mayhem-Collective-LLC/br8n && cp -r br8n/template/brain ~/my-brain

Claude Desktop/Claude Code/Cursor(任意の MCP クライアント)に、次を追加します。

{ "mcpServers": { "br8n": { "command": "npx", "args": ["-y", "@br8n/mcp", "/path/to/my-brain"] } } }

次に、脳が知っていることについてモデルに質問します。モデルはファイルに基づいて回答し、ファイル名を示します。モデルを切り替えても、同じファイルに基づいて同じ回答が得られます。

ファイルを使う理由

  • 持ち運べます。 cp -r brain/ new-machine/ で移行は完了です。それができないなら、自分の所有物とは言えません。
  • 内容を確認できます。 モデルが読み取るすべてのバイトを、自分で読めます。
  • モデルに依存しません。 MCP の接続先がどのモデルでも、フォルダーの使い方は変わりません。
  • 異議を唱えられます。 理由とともに保存された決定があれば、モデルは「これは 3 月に決めたことと矛盾しています」と指摘できます。チャット履歴ではできません。

手法を意図的に公開しています

この構成とサーバーは MIT ライセンスです。br8n が料金をいただくのは、実際の業務に人が携わる部分です。人々の頭の中にあるものを聞き出し、役割に合わせて検索を整え、運用し、最新の状態に保ちます。自分で取り組みたい場合は、ここから始めてください。ほとんどの人には、その方法がおすすめです。無料の最初のコースは br8n.io/lab で受講できます。

無関係なプロジェクトについて

PyPI の br8n(別の作者によるコンテキスト取得エンジン)は、このプロジェクトとは無関係です。

MIT © 2026 Branded Mayhem Collective LLC

公開手順(メンテナー向け)

@br8n/mcp 用に npm の信頼済みパブリッシャーを一度設定します。

  • パブリッシャー:GitHub Actions
  • 組織:Branded-Mayhem-Collective-LLC
  • リポジトリ:br8n
  • ワークフロー:publish.yml
  • 許可するアクション:npm publish

すでに main にコミットされているバージョンを公開し、その後、公式 MCP Registry を更新します。

gh workflow run publish.yml --ref main -f version=0.1.2
gh run watch --exit-status

mcp-publisher login github
mcp-publisher publish

GitHub ホスト型のワークフローでは npm の信頼済みパブリッシング(OIDC)を使用するため、長期間有効な npm トークンは必要ありません。今後のリリースでは、バージョン引数を変更してください。

コメント

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。