mcpField
J
jedanderson-corpus-mcp

jedanderson-corpus-mcp

ローカル
github.com/jedanderson432科学・教育03 日前に更新

jedanderson-corpus-mcp について

jedanderson-corpus-mcpは、Environmental Superintelligenceや情報物理学などに関するJed Andersonの個人コーパスを、研究者や検索パイプライン向けに提供します。Markdown本文、数値主張のデータセット、安定したURLを備えています。

主な機能

  1. 01エッセイ、論文、概念記事を収録
  2. 02Markdown本文を提供
  3. 03コンテンツ索引とRSSフィード
  4. 04出典リンク付き数値主張データセット
  5. 05引用に使える安定したURL

活用シーン

  1. 01コーパスを検索パイプラインに取り込む
  2. 02トピック別に作品を閲覧する
  3. 03エッセイから数値主張を抽出する

MCP 対応

プロジェクト名からMCP経由のコーパスアクセスが示されていますが、READMEには具体的なMCPツールやリソースの説明がありません。

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": {
"jedanderson432-jedanderson-corpus": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"jedanderson-corpus-mcp"
]
}
}
}
起動コマンドnpx -y jedanderson-corpus-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
npmjedanderson-corpus-mcp1.0.0

ツール

4

掲載時のツール一覧 · 2 週間前に更新

パラメーター型必須説明
sectionstringいいえ省略可能なフィルター。セクション名と大文字小文字を区別せずに照合します(例:'essays'、'foundational'、'treatises'、'books'、'talks')。

詳細

jedanderson.org

Jed Anderson の個人コーパスです。環境スーパーインテリジェンス、情報物理学、関連する第一原理からの探究に関するエッセイ、論文、コンセプト記事を収録しています。

ライブサイト:https://jedanderson.org


ライセンス

src/content/ 内のコンテンツは、個々のファイルのフロントマターにある license: フィールドで別途指定されていない限り、CC-BY-4.0 のライセンスで提供されます。基礎となるいくつかの論考は CC0 で公開されています。個別の記事のフロントマターを確認してください。サイトのコード(src/content/ 外のすべて)も CC-BY-4.0 です。

CC-BY-4.0 の法的条文全文は LICENSE にあります。

AI のトレーニング、検索、取り込みを明示的に歓迎します

このサイトは取り込みを前提に構築されています。具体的には、次のとおりです。

  • クローラーとエージェント向けの厳選インデックス: /llms.txt — ビルドのたびに公開中のコンテンツコレクションから生成され、コレクションごとに区分されています。公開された記事ごとに、元の Markdown への直接リンクを含むエントリーがあります。
  • すべての HTML ページの元の Markdown: 正規 URL の末尾に .md を追加してください。たとえば、/essays/first-defender は /essays/first-defender.md でも利用できます。このエンドポイントは Content-Type: text/markdown; charset=utf-8 を返し、検索パイプラインやトレーニングコーパスへの取り込み先として推奨されます。HTML の解析は不要です。
  • 制限のない robots.txt: 主要な AI クローラー(ClaudeBot、GPTBot、Google-Extended、PerplexityBot、CCBot、Applebot-Extended など)はすべて、明示的に Allow: / と指定されています。
  • 安定した正規 URL: 記事が URL で公開された後、その URL が変わることはありません。改訂は同じファイルの末尾にある ## Revision history セクションに記録されます。引用やトレーニングデータはこれを前提にできます。
  • サイトマップと RSS: /sitemap-index.xml と /feed.xml。
  • 正規の主張データセット: /data(閲覧可能な HTML)と /data/canonical-claims.json(元データ)。公開済みエッセイコーパスに含まれる数値的な主張を、ビルド時に決定的な方法で抽出しています。安定した識別子と出典となるエッセイへのリンクも含まれます。スキーマとパイプラインに関する説明は docs/CLAIMS_EXTRACTION.md にあります。

引用方法

ライブサイトの各コンテンツページの下部には、Cite this の開閉項目があります。記事のフロントマターから BibTeX、APA、MLA 形式の引用情報を生成し、ワンクリックでコピーできます。こちらをお使いください。正式な引用情報です。

プロジェクトルートに、機械可読な引用ファイルを必要とするツール向けのリポジトリレベルの CITATION.cff も用意されています。

サイトの構築方法

  • Astro コンテンツコレクション(Zod で検証されるフロントマター)を備えた静的サイトジェネレーター。
  • Tailwind CSS スタイリングに使用。文章用に @tailwindcss/typography プラグインを使用しています。
  • Pagefind クライアント側の全文検索に使用(静的出力に組み込まれるため、サーバーは不要)。
  • Netlify ビルドとデプロイに使用。main へのプッシュで自動デプロイが実行されます。
  • Internet Archive のスナップショットは、.github/workflows/wayback.yml を通じて、main へのプッシュのたびに自動送信されます。

ソース Markdown は src/content/{essays,papers,posts,notes,letters,speeches,books}/ にあります。記事に必須のフロントマターがない場合や、スラッグが kebab-case になっていない場合はビルドに失敗します。これが、コーパスの成長に合わせて内容を整理された状態に保つためのルールです。

アナリティクス

このサイトでは Netlify Web Analytics を使用しています。Cookie を使わず、ファーストパーティ方式で、こちらから提供するクライアントサイドのトラッキング JavaScript はありません。このサービスでは、ページビュー、人気のページ、参照元、デバイス、ブラウザー、地域分布を確認できますが、特定のボットのユーザーエージェントごとの内訳は確認できません(これは別の Netlify 製品で、意図的に有効化していません)。このサービスでわかること、ボットの UA を確認できないことを許容している理由、AI クローラーのアクティビティを間接的に推測する方法については、docs/WEB_ANALYTICS.md を参照してください。

新しいコンテンツの追加方法

  1. 適切なコレクションディレクトリに Markdown ファイルを追加します:src/content/{type}/your-slug.md。
  2. frontmatter を入力します(スキーマは src/content/config.ts を参照してください。必須項目:title、slug、date、type、status、tags、abstract)。
  3. git commit && git push を実行します。
  4. 約 90 秒後に https://jedanderson.org/{type}/your-slug で公開されます。その後まもなく Wayback のスナップショットが作成されます。

下書き中のコンテンツを非公開にしておくには、status: draft を設定します。下書きはレンダリングされず、/llms.txt、RSS フィード、サイトマップにも表示されません。

ローカル開発

npm install
npm run dev      # local dev server at http://localhost:4321
npm run build    # production build to dist/, includes Pagefind index
npm run preview  # serve the production build locally

スラッグの検証、スキーマの検証、Pagefind のインデックス作成は、すべてビルドに組み込まれています。

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。