library-mcp について
Markdown ナレッジベースを操作する MCP サーバーで、ローカルのフォルダに保存したブログ記事やノートを検索したい利用者を想定しています。タグ、テキスト、日付範囲、slug によって記事を取得し、ナレッジベース全体のタグを一覧できます。ローカルで動かす個人向けのプロジェクトです。
主な機能
- 01タグによるコンテンツ取得
- 02テキストによるコンテンツ検索
- 03日付範囲による記事取得
- 04slug または URL による記事検索
- 05タグの検索と一覧表示
- 06コンテンツインデックスの再構築
活用シーン
- 01タグで最近の記事を取得して議論する
- 02一定期間に書いた記事を要約する
- 03複数の Markdown ナレッジベースを横断して検索する
MCP 対応
コンテンツ取得、タグ管理、インデックス再構築のツールを MCP クライアントに公開し、ローカルの Markdown ナレッジベースの内容を読み取ります。
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。
このサーバーのパッケージやリモートエンドポイントはまだ取得できていません。プロジェクトの README の手順に従ってください。
ツール
ローカルサーバーのツールはマシン上で起動して初めて取得できます。メンテナーはまだツール一覧を提供していません。
詳細
library-mcpは、Markdown ナレッジベースとやり取りするための MCP サーバーです。基本的には、サブフォルダーがある場合もない場合もあるフォルダーで、.md 拡張子のファイルが含まれ、次のようなメタデータで始まります。
----
title: My blog post
tags:
- python
- programming
url: /my-blog-post
---
# My blog post
Yesterday I was dreaming about...
現在のバージョンでの一般的なワークフローは、特定のタグに関連する最近のコンテンツを取得し、そのタグを使って議論することです。
Get the next 50 posts with tag "executive",
then tell me what I should do about this problem
I am running into: ...
日付の範囲を指定して、同じことを行うこともできます。
Summarize the blog posts I wrote in the past year.
「ブログ全体をコンテキストウィンドウにアップロードすればいいのでは?」と思うかもしれません。このライブラリがその方法より優れている点は2つあります。
- 私のブログのコーパスは、現在のほとんどのモデルのコンテキストウィンドウよりはるかに大きいです。 さらに、コンテキストウィンドウが十分に大きくなったとしても、過去に書いた内容の多くは平凡なので、省略することが利点になるかもしれません。
- 私は複数の異なる Markdown ナレッジベースを持っており、このライブラリを使うとそれらをまとめて操作できます。
最後に、これは趣味のプロジェクトであり、ノートパソコン上でローカルに実行することを想定しています。このソフトウェアを使って人が被害を受けたことはありませんが、かなりうまく動作します!
ツール
この MCP サーバーは、次のツールを公開します。
コンテンツ検索ツール
コンテンツをコンテキストウィンドウに取得するためのツールです。
get_by_tag- タグでコンテンツを取得しますget_by_text- 特定のテキストを含むコンテンツを検索しますget_by_slug_or_url- スラッグまたは URL で投稿を検索しますget_by_date_range- 指定した日付範囲内に公開された投稿を取得します
タグ管理ツール
ナレッジベースを閲覧するためのツールです。
search_tags- クエリに一致するタグを検索しますlist_all_tags- 投稿数と新しさの順に並べたすべてのタグを一覧表示します
メンテナンスツール
ツールの実行に関するツールです。
rebuild- コンテンツインデックスを再構築します。 コンテンツを追加した場合や、既存のコンテンツを編集した場合などに便利です。
セットアップ/インストール
ここでは、OS X の Claude Desktop へのインストール方法を説明します。 他のプラットフォームでも同様に動作するはずです。
-
Claude Desktopをインストールします。
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library-mcpを使いやすい場所にクローンします。ここでは
/Users/will/library-mcpとします。 -
uvがインストールされていることを確認します。こちらの手順に従ってください。 -
Claude Desktop の「Setting」「Developer」に移動し、MCP 設定ファイルを作成します。 次に、
claude_desktop_config.jsonを更新します。 (willはユーザー名に置き換えてください。たとえば、whoamiの出力を使います。)cd /Users/will/Library/Application Support/Claude vi claude_desktop_config.json次のセクションを追加します。
{ "mcpServers": { "library": { "command": "uv", "args": [ "--directory", "/Users/will/library-mcp", "run", "main.py", "/Users/will/irrational_hugo/content" ] } } } -
Claude を終了して、再度開きます。
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動作するはずです...
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。