Livejournal について
Livejournalは、LiveJournalの投稿やコメントの閲覧、投稿、SQLiteキャッシュを使った検索に対応するローカルMCPサーバーです。投稿は既定でドライランとなり、MCP対応クライアントから利用できます。
主な機能
- 01新着順、日付、IDで投稿を取得
- 02コメントの取得と新着投稿の検索
- 03既定でドライランによる投稿作成
- 04SQLiteで投稿をキャッシュして検索
- 05ログイン確認とWebセッションの生成
活用シーン
- 01最近の投稿やコメントを確認する
- 02ローカルにキャッシュした投稿を検索する
- 03公開前に投稿内容をプレビューする
- 04検索可能な投稿履歴キャッシュを作る
MCP 対応
LiveJournalの閲覧、投稿、セッション、キャッシュ操作をツールとしてMCP対応クライアントに公開します。
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。
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
LiveJournal MCP サーバー
LiveJournal の日記向けローカル MCP サーバーです。従来の LiveJournal XML-RPC API を使用して、エントリーの読み取り、コメントの読み取り、自分の日記への投稿を行い、検索用のローカル SQLite キャッシュを構築します。
機能
- 最近のエントリーを読み取ります。
itemidでエントリーを 1 件読み取ります。- 特定の日付のエントリーを読み取ります。
- 最近取得したエントリーを検索します。
LJ.XMLRPC.getcommentsでエントリーのコメントを読み取ります。- 投稿を作成します。デフォルトでは
dry_run: trueです。 - 認証が必要な LiveJournal の Web エンドポイント用に
ljsessionを生成します。 - エントリーを SQLite にキャッシュし、キャッシュしたエントリーをローカルで検索します。
ツール
check_loginlist_entriesget_entries_for_datesearch_recent_entriesget_entrysync_entriesget_entry_commentscreate_postgenerate_sessioncache_recent_entriescache_entries_for_datecache_synced_entriescache_entrysearch_cached_entrieslist_cached_entriesget_cached_entrycache_statsclear_cache
必要条件
- Python 3.10+
- LiveJournal アカウント
- MCP 対応クライアント
SQLite は Python に組み込まれています。別途 SQLite をインストールする必要はありません。
ローカルへのインストール
PowerShell:
git clone [email protected]:pavelber/livejournal-mcp.git
Set-Location "livejournal-mcp"
python -m venv .venv
.\.venv\Scripts\python.exe -m pip install --upgrade pip
.\.venv\Scripts\python.exe -m pip install -e .
macOS/Linux:
git clone [email protected]:pavelber/livejournal-mcp.git
cd livejournal-mcp
python3 -m venv .venv
./.venv/bin/python -m pip install --upgrade pip
./.venv/bin/python -m pip install -e .
環境変数
必須:
LJ_USERNAME:LiveJournal のユーザー名。LJ_PASSWORD:LiveJournal のパスワード。
任意:
LJ_JOURNAL:対象の日記。デフォルトはLJ_USERNAMEです。LJ_BASE_URL:デフォルトはhttps://www.livejournal.comです。LJ_CLIENT_VERSION:デフォルトはCursor-MCP/0.1.0です。LJ_CACHE_PATH:SQLite キャッシュのパス。Windows では、C:\Users\you\AppData\Local\livejournal-mcp\livejournal.sqlite3のような明示的なパスを指定すると便利です。
認証情報をコミットしないでください。MCP クライアントの設定または環境変数に設定してください。
Cursor
パスと認証情報を置き換えて、これを Cursor MCP 設定に追加します。
Windows:
{
"mcpServers": {
"livejournal": {
"command": "C:\\path\\to\\livejournal-mcp\\.venv\\Scripts\\python.exe",
"args": ["-m", "livejournal_mcp.server"],
"env": {
"LJ_USERNAME": "your_livejournal_username",
"LJ_PASSWORD": "your_livejournal_password",
"LJ_JOURNAL": "your_livejournal_username",
"LJ_CACHE_PATH": "C:\\Users\\you\\AppData\\Local\\livejournal-mcp\\livejournal.sqlite3"
}
}
}
}
macOS/Linux:
{
"mcpServers": {
"livejournal": {
"command": "/path/to/livejournal-mcp/.venv/bin/python",
"args": ["-m", "livejournal_mcp.server"],
"env": {
"LJ_USERNAME": "your_livejournal_username",
"LJ_PASSWORD": "your_livejournal_password",
"LJ_JOURNAL": "your_livejournal_username",
"LJ_CACHE_PATH": "/Users/you/.local/share/livejournal-mcp/livejournal.sqlite3"
}
}
}
}
MCP サーバーを再読み込みするか、Cursor を再起動してください。
Claude Desktop
claude_desktop_config.json を編集します。
Windows:
{
"mcpServers": {
"livejournal": {
"command": "C:\\path\\to\\livejournal-mcp\\.venv\\Scripts\\python.exe",
"args": ["-m", "livejournal_mcp.server"],
"env": {
"LJ_USERNAME": "your_livejournal_username",
"LJ_PASSWORD": "your_livejournal_password",
"LJ_JOURNAL": "your_livejournal_username",
"LJ_CACHE_PATH": "C:\\Users\\you\\AppData\\Local\\livejournal-mcp\\livejournal.sqlite3"
}
}
}
}
macOS/Linux:
{
"mcpServers": {
"livejournal": {
"command": "/path/to/livejournal-mcp/.venv/bin/python",
"args": ["-m", "livejournal_mcp.server"],
"env": {
"LJ_USERNAME": "your_livejournal_username",
"LJ_PASSWORD": "your_livejournal_password",
"LJ_JOURNAL": "your_livejournal_username",
"LJ_CACHE_PATH": "/Users/you/.local/share/livejournal-mcp/livejournal.sqlite3"
}
}
}
}
設定を編集した後、Claude Desktop を再起動してください。
Claude Code
クローンしたリポジトリから、仮想環境の Python を指定する MCP 設定を使ってサーバーを登録します。Claude Code のインストール環境がプロジェクトの MCP 設定ファイルに対応している場合は、上記と同じ mcpServers JSON を使用してください。
デバッグのために、サーバーを直接実行することもできます。
.\.venv\Scripts\python.exe -m livejournal_mcp.server
./.venv/bin/python -m livejournal_mcp.server
Windsurf、Cline、Continue、その他の MCP クライアント
同じ stdio コマンド形式を使用します。
{
"mcpServers": {
"livejournal": {
"command": "/absolute/path/to/python",
"args": ["-m", "livejournal_mcp.server"],
"env": {
"LJ_USERNAME": "your_livejournal_username",
"LJ_PASSWORD": "your_livejournal_password",
"LJ_JOURNAL": "your_livejournal_username",
"LJ_CACHE_PATH": "/absolute/path/to/livejournal.sqlite3"
}
}
}
}
Windows では、仮想環境の実行ファイルを使用します。
C:\path\to\livejournal-mcp\.venv\Scripts\python.exe
macOS/Linux では、以下を使用します。
/path/to/livejournal-mcp/.venv/bin/python
一般的なワークフロー
認証情報を確認します。
Use the livejournal MCP server and run check_login.
最近のエントリーを読み取ります。
Use list_entries with limit 10.
特定の日付のエントリーを読み取ります。
Use get_entries_for_date with date "2026-06-09".
検索可能なキャッシュを構築します。
Use cache_recent_entries with limit 50.
Then use search_cached_entries for "search words".
安全に投稿します。
Use create_post with dry_run true.
create_post はデフォルトで dry_run: true および security: private に設定されています。公開する準備ができた場合にのみ、dry_run: false に設定してください。
注意事項
- LiveJournal XML-RPC は、テキストフィールドを XML-RPC のバイナリ値として返すことがあります。このサーバーは、MCP レスポンスを返す前に通常の文字列に変換します。
- キャッシュにはエントリーのテキストとメタデータが保存され、パスワードは保存されません。
- 過去の全履歴を同期するには、LiveJournal の
syncitemsワークフローを段階的に実行し、cache_synced_entriesで結果をキャッシュしてください。
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。