🪷 Lotus Wisdom MCP Server

🪷 Lotus Wisdom MCP Server

Lotus Sutra の智慧の枠組みを用いた問題解決ツールを提供する MCP サーバーです。分析的思考と直感的な智慧を組み合わせています。

利用先：https://lotus-wisdom-mcp.linxule.workers.dev/mcp

特長

• Lotus Sutra に着想を得た、多角的な問題解決アプローチ
• さまざまな思考手法を用いた、段階的な思考プロセス
• 洞察が自然に生まれるよう促す、瞑想のための間
• インタラクティブな可視化：MCP ext-apps（Claude Desktop、Cursor、ChatGPT）を通じて、各ステップでピクセル状の光輪の1セグメントが点灯します。ホストのテーマに合わせた夜間版と昼間版があり、キーボードで操作でき、モーション低減設定にも対応します
• MCP プロンプト（contemplate、deep-inquiry）による、1ステップのガイド付き内省セッション
• テキスト応答に加えた構造化ツール出力（structuredContent + outputSchema）
• タグの軌跡と智慧の領域の移り変わりを追跡
• ローカルの stdio パッケージ（npx）またはホスト型のリモート Connector として利用可能
• 洞察を明確な応答に統合

背景

この MCP サーバーは、Lotus Sutra に基づく認知フレームワークを実装するために設計された Lotus OS prompt をもとに開発されました。MCP サーバー形式により、このフレームワークをより利用しやすくし、Claude などの AI アシスタントと簡単に使えるようにしています。

MCP サーバーは、ツールとプロンプトを通じてフレームワークを提供します。モデルがこのフレームワークにどの程度従うかは、モデルとホストによって異なります。

実装の詳細

このサーバーは、Lotus Sutra に着想を得た智慧の領域を用いて、構造化された思考プロセスを実装しています。

智慧の領域とタグ

サーバーは智慧の領域を用いて思考を整理します（tag 入力パラメーターで有効な値はすべて以下のとおりです）。

• Entry（🚪）：begin

  • ここから思索を始めます。内省の開始前にフレームワーク全体を受け取ります

• Skillful Means（🔆）：upaya、expedient、direct、gradual、sudden

  • 真理に至るさまざまなアプローチです。直接示す場合もあれば、段階的に明らかにする場合もあります

• Non-Dual Recognition（☯️）：recognize、transform、integrate、transcend、embody

  • すでに存在するものへの目覚めの側面です。認識そのものが変容です

• Meta-Cognitive（🧠）：examine、reflect、verify、refine、complete

  • 自らの理解が深まる過程を見つめる心です

• Process Flow（🌊）：open、engage、express

  • 上記のいずれのアプローチも含み得る、自然な流れです

• Meditation（🧘）：meditate

  • 静けさから洞察が生まれるよう、立ち止まることです

思考の可視化

MCP ext-apps に対応するクライアントでは、各ステップがインタラクティブな光輪としてインライン表示されます（下記のインタラクティブな可視化を参照）。すべてのクライアントで、各ステップは次の情報も返します。

• タグの経路と智慧の領域の移り変わりの両方を示す、思索の追跡情報
• 領域ごとのラベルと、現在の内省テキスト
• プログラムから利用できる構造化出力（structuredContent + outputSchema）

注：ローカルの stdio サーバーを LOTUS_DEBUG=true で実行すると、コンソール（stderr）にステップごとのトレース行を出力できます。これにより、開発者は思考プロセスを追いやすくなります。

プロセスの流れ

1. ユーザーが解決したい問題を送信します
2. モデルは tag='begin' から始め、フレームワーク全体を受け取ります
3. モデルは内省タグ（open、examine、integrate など）を使って続けます
4. 各思考は前の思考を踏まえ、理解を見直すこともあります
5. ツールはタグの軌跡と智慧の領域の移り変わりの両方を追跡します
6. 明晰さを得るために、瞑想の間を含めることができます
7. status='WISDOM_READY' が返された時点で、ツールの処理は完了です
8. その後、モデルは自身の言葉で自然に最終的な智慧を表現します

利用可能なツール

lotuswisdom

Lotus Sutra の智慧の枠組みを用いて問題解決に取り組み、さまざまなアプローチで理解を深めるツールです。

tag='begin' から始めましょう — これにより、考察の土台となる枠組み全体（哲学、領域、ガイダンス）が返されます。その後、ほかのタグに進んでください。

入力：

• tag（文字列、必須）：現在の処理手法（上記のタグのいずれかを指定してください）
• content（空でない文字列、必須）：現在の処理ステップの内容。begin も含みます
• stepNumber（整数、任意、デフォルト値 1）：シーケンス内の現在の番号
• totalSteps（整数、任意、デフォルト値 5）：必要と見込まれるステップの合計数
• nextStepNeeded（ブール値、任意、デフォルト値 true）：次のステップが必要かどうか
• isMeditation（ブール値、任意）：このステップが瞑想的な休止かどうか
• meditationDuration（整数、任意）：瞑想の時間（秒単位、1～10）
• previousJourney（文字列、任意）：以前の応答に含まれる journey 文字列。例："begin → open → examine"。サーバーがセッション状態を保持しないステートレスなクライアント（リモート Worker など）でも、AI が旅の継続性を保てるようにします。

戻り値： ツールの outputSchema に照らして検証された JSON テキストブロックと structuredContent。成功した応答には、begin と完了時を含め、継続性を保つための journey が必ず含まれます。完了時には、互換性のため finalJourney も保持されます。begin の場合、枠組み全体はテキストブロックに含まれます。構造化出力には、そのステータス、歓迎の言葉、考察、旅、領域ごとの旅、ステップ数が含まれます。ほかの結果バリエーションでは、両方の表現で各フィールドが保持されます。

nextStepNeeded: false の瞑想ステップでは、WISDOM_READY を返して問いへの探求が完了します。続行中の瞑想ステップでは、MEDITATION_COMPLETE を返します。

応答のステータスは次のとおりです。

• 現在のステップ情報、智慧の領域、旅の追跡情報を含む処理ステータス
• begin ステップの FRAMEWORK_RECEIVED ステータス
• 瞑想ステップの MEDITATION_COMPLETE ステータス
• 考察のプロセス完了時の WISDOM_READY ステータス

このツールは readOnlyHint、idempotentHint、destructiveHint: false、openWorldHint: false を宣言しています。これらはホスト向けのヒントであり、副作用がまったくないことを保証するものではありません。ローカルの stdio 呼び出しではメモリ内の旅の状態が更新され、ホスト型 Worker では利用状況の分析情報が記録されます。ツールがユーザーファイルや外部の業務データを変更することはありません。

lotuswisdom_summary

現在の考察の旅の要約を取得します。

入力：

• previousJourney（文字列、任意）：以前の応答に含まれる journey 文字列。ステートレスなクライアントで要約を再構成するために使用します。

戻り値：

• 旅の長さ
• 智慧の領域間の移動を示す、領域ごとの旅
• 各ステップのタグ、領域、簡単な内容をまとめた要約

MCP プロンプト

このサーバーは、ガイド付き考察セッションの枠組みを提供する2つのプロンプトを登録します（MCP プロンプトに対応したクライアントでは、スラッシュコマンドまたはプロンプトピッカーとして表示されます）。

• contemplate — 引数 question：1つの質問についての考察を開始し、モデルに tag='begin' から始めて処理を繰り返し、status='WISDOM_READY' になってから智慧を語るよう指示します。
• deep-inquiry — 引数 topic：智慧の領域（プロセス → メタ認知 → 非二元 → 瞑想）を意図的に巡る、より長い探求を開始します。

使用方法

Lotus Wisdom ツールは、次のような用途を想定しています。

• 多面的な理解が必要な複雑な問題を分解する
• 直接的なアプローチと段階的なアプローチの両方が役立つ質問に取り組む
• 一見矛盾する事柄を統合する必要のある問題に取り組む
• 分析的な理解と直感的な理解の両方が必要な状況に対応する
• 洞察を得るための瞑想的な休止が役立つタスクに取り組む
• 問い自体に本質的な智慧が含まれている質問に取り組む

使用例

Lotus Wisdom MCP サーバーを使用する場合、Claude との会話は次のように進みます。

ユーザー：「自由と責任の関係について理解するのを手伝ってください。」

Claudeは、tag='begin'で旅を始めてフレームワークを受け取り、その後は次のように続けます。

1. まず、内省の場に入ります。

{
  "tag": "begin",
  "content": "Entering contemplation on freedom and responsibility.",
  "stepNumber": 1,
  "totalSteps": 6,
  "nextStepNeeded": true
}

→ フレームワーク全体を含むFRAMEWORK_RECEIVEDが返されます

2. 次に、最初の考えを定めます。

{
  "tag": "open",
  "content": "The question explores the relationship between freedom and responsibility, which contain an apparent tension but also deep connection.",
  "stepNumber": 2,
  "totalSteps": 6,
  "nextStepNeeded": true
}

3. さまざまな視点と向き合います。

{
  "tag": "direct",
  "content": "Freedom and responsibility are two sides of the same coin. True freedom isn't absence of constraints but the capacity to choose our response within constraints.",
  "stepNumber": 3,
  "totalSteps": 6,
  "nextStepNeeded": true
}

4. ここで瞑想のための間を取ることもできます。

{
  "tag": "meditate",
  "content": "Contemplating how freedom without responsibility becomes chaos, and responsibility without freedom becomes oppression.",
  "stepNumber": 4,
  "totalSteps": 6,
  "nextStepNeeded": true,
  "isMeditation": true
}

5. 理解を統合します。

{
  "tag": "integrate",
  "content": "Freedom and responsibility mutually enable each other. Our freedom to choose gives rise to our responsibility for what we choose, and our willingness to take responsibility expands our freedom.",
  "stepNumber": 5,
  "totalSteps": 6,
  "nextStepNeeded": true
}

6. 最終的な理解を表現します。

{
  "tag": "express",
  "content": "The paradox resolves when we see that authentic freedom includes responsibility as its natural expression.",
  "stepNumber": 6,
  "totalSteps": 6,
  "nextStepNeeded": false
}

ツールからstatus: 'WISDOM_READY'が返されると、Claudeは内省の旅で得たすべての洞察を取り入れ、自然な形で最終的な知恵を語ります。

インストール

ワンクリックでセットアップできるSmithery経由でインストールするか、以下の手動手順に従ってください。

Node.js 18 以降が必要です。サーバーはnpxを使ってローカルで実行されます。

CLI でのインストール（ワンライナー）

# Claude Code
claude mcp add lotus-wisdom -- npx -y lotus-wisdom-mcp

# Codex CLI (OpenAI)
codex mcp add lotus-wisdom -- npx -y lotus-wisdom-mcp

# Gemini CLI (Google)
gemini mcp add lotus-wisdom npx -y lotus-wisdom-mcp

Claude Desktop

claude_desktop_config.jsonに追加します。

OS	設定ファイルのパス
macOS	~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
Windows	%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
Linux	~/.config/Claude/claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "lotus-wisdom": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "lotus-wisdom-mcp"]
    }
  }
}

VS Code

.vscode/mcp.json（ワークスペース）に追加するか、コマンドパレットを開いて MCP: Open User Configuration（グローバル）を選択します。

{
  "servers": {
    "lotus-wisdom": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "lotus-wisdom-mcp"]
    }
  }
}

注：VS Codeでは、トップレベルのキーに"mcpServers"ではなく"servers"を使用します。その他のVS Codeフォーク（Trae、Void、PearAIなど）でも、通常は同じ形式を使用します。

Cursor

~/.cursor/mcp.json（グローバル）または.cursor/mcp.json（プロジェクト）に追加します。

{
  "mcpServers": {
    "lotus-wisdom": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "lotus-wisdom-mcp"]
    }
  }
}

Windsurf

~/.codeium/windsurf/mcp_config.json（Windowsの場合：%USERPROFILE%\.codeium\windsurf\mcp_config.json）に追加します。

{
  "mcpServers": {
    "lotus-wisdom": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "lotus-wisdom-mcp"]
    }
  }
}

Cline

ClineパネルのMCP Serversアイコンを開き、Configure > Advanced MCP Settingsを選択して、次を追加します。

{
  "mcpServers": {
    "lotus-wisdom": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "lotus-wisdom-mcp"]
    }
  }
}

Cherry Studio

Settings > MCP Servers > Add Serverで、TypeをSTDIO、Commandをnpx、Argsを-y lotus-wisdom-mcpに設定します。または、JSON/Codeモードで貼り付けます。

{
  "lotus-wisdom": {
    "name": "Lotus Wisdom",
    "command": "npx",
    "args": ["-y", "lotus-wisdom-mcp"],
    "isActive": true
  }
}

Witsy

Settings > MCP Serversで、新しいサーバーを追加し、Typeをstdio、Commandをnpx、Argsを-y lotus-wisdom-mcpに設定します。

Codex CLI（TOML設定）

または、~/.codex/config.tomlを直接編集します。

[mcp_servers.lotus-wisdom]
command = "npx"
args = ["-y", "lotus-wisdom-mcp"]

Gemini CLI（JSON設定）

または、~/.gemini/settings.jsonを直接編集します。

{
  "mcpServers": {
    "lotus-wisdom": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "lotus-wisdom-mcp"]
    }
  }
}

Windows

Windowsでは、npxにシェルラッパーが必要です。"command": "npx"を次のように置き換えます。

{
  "command": "cmd",
  "args": ["/c", "npx", "-y", "lotus-wisdom-mcp"]
}

WindowsでCLIツールを使用する場合：

claude mcp add lotus-wisdom -- cmd /c npx -y lotus-wisdom-mcp
codex mcp add lotus-wisdom -- cmd /c npx -y lotus-wisdom-mcp

ChatGPT

ChatGPTがサポートしているのは、HTTPS経由のリモートMCPサーバーのみです。Smitheryを使用するか、ChatGPTのSettings > Connectorsから、以下のホストインスタンスに直接接続してください。

リモート（ホスト型）

パブリックインスタンスはhttps://lotus-wisdom-mcp.linxule.workers.dev/mcpで利用できます。APIキーは不要です。

Streamable HTTPをサポートするクライアントは、URLに直接接続してください。stdioのみをサポートするクライアントでは、mcp-remoteを使用します。

{
  "mcpServers": {
    "lotus-wisdom": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "mcp-remote", "https://lotus-wisdom-mcp.linxule.workers.dev/mcp"]
    }
  }
}

独自のインスタンスをセルフホストする方法については、worker/README.mdを参照してください。

ソースからのビルド

CI に合わせるため、Bun 1.4.2 と Node.js 24 を使用してください。

bun install --frozen-lockfile
bun run typecheck
bun run test
bun run build
bun run test:package
bun run start

ビルドでは、アプリのロック済み依存関係をインストールし、追跡対象の dist/bundle.js と dist/journey.html の成果物を再生成します。次のコマンドでアプリを確認してください。 cd app && bunx tsc --noEmit && bun run test。テストスイートでは、単一ファイルの ビルド（ローカルの Vite プラグインが JavaScript と CSS を 1 つの HTML リソースにインライン化します。 動的インポートと HTML エスケープもテストします）と、ジャーニー自体を対象にします。 フレーム間の継続性、瞑想、問い合わせ間のリセット、完了パネルのみの探索、埋め込みアウトラインを使ったすべてのタグの文字描画をテストします。ワーカーの検証では、ワーカーの型チェック、ドライランビルド、ローカル HTTP 回帰テストについて説明しています。

チャットで表示されるように、1 回の呼び出しにつき 1 フレームでジャーニーを確認するには、 cd app && bunx vite build を実行し、app/preview.html を開いてください。ハローの文字は app/src/glyphs.ts に生成されます。app/scripts/glyphs.py では、Noto Serif TC のサブセットから 文字を再生成し、その取得方法を説明しています。

bun run test:package はビルド済みファイルをパッケージ化し、一時的な 利用側ディレクトリに tarball をインストールして、npm の実行可能ファイルへのリンクを起動します。MCP のバージョン、 ツールの検出、瞑想で終わる一連の問い合わせ、新しい問い合わせのリセット、パッケージに含まれるジャーニー HTML を確認します。 CI ではビルド後、公開前にこのチェックを実行するため、ランチャーの破損やパッケージアセットの欠落があるとリリースが停止します。 本番用の依存関係をインストールするために npm レジストリへのアクセスが必要です。完了時に一時ファイルは削除されます。

Dependabot ではルート、app、worker の各パッケージに bun エコシステムを使用するため、 更新にそれぞれの bun.lock ファイルが含まれます。CI ではプルリクエストのたびに 3 つすべてのパッケージを検証します。 プルリクエストをマージして更新されるのはソースのみです。バージョンタグを付けると npm と MCP Registry に公開され、 Cloudflare Worker は別途デプロイする必要があります。

npm への公開は成功したものの MCP Registry への登録に失敗した場合は、既存のタグについて登録のみを再試行してください。

gh workflow run publish-mcp.yml --ref main -f registry_tag=vX.Y.Z

vX.Y.Z を、すでに公開済みのバージョンのタグに置き換えてください。これによりタグ付けされた ソースが再検証され、npm で利用可能になるのを待ってから登録されます。npm への再公開やリリースタグの移動は行いません。

デバッグモードを有効にします。

LOTUS_DEBUG=true bun run start

インタラクティブな可視化（ext-apps）

ext-apps をサポートする MCP クライアント（Claude Desktop、Cursor、ChatGPT）では、各ステップが小さなパネルとしてインラインで表示されます。寺院の仏像の背後に配線された LED の光背を模したピクセルの輪、その中央にステップの文字、そしてその横に考察が描かれます。ツール呼び出しごとに専用のパネルが表示されるため、会話をたどると、フレームが一つずつ縦に並びます。

• 輪：ステップごとに一つの区画があり、ASCII の濃淡で表示されます。これから到来すると推定されるステップには▒のトラック、前のステップには▓、現在のステップには塗りつぶされた█が使われ、到来時にディザで浮かび上がります。totalSteps が変わると輪は再分割され、旅の完了時にぴったり閉じます。
• 色は注目を示します：色が付くのは現在のステップだけで、残りは墨色です。色は仏教旗にある、仏陀の光背を表す六色です。Entry は白、Process は赤、Skillful Means は黄、Non-Dual は橙、Meta-Cognitive は青、Meditation は旗の六番目の帯で、五色すべてをピクセルで織り合わせたモザイクです。輪が閉じると白に変わり、すべての色が一度に現れます（日中の墨色）。
• 各タグに一つの文字：それぞれの文字は、鳩摩羅什訳の『法華経』、または天台大師によるその解釈から、伝統的な字形で選ばれています。open、express、recognize、embody は、方便品である第2章に説かれる、仏の出現の四つの目的「開示悟入」を表します。同章には巧（方便。巧説諸法、「巧みに教えを説く」）と直（直接。正直捨方便、「方便を直接捨てる」）も登場します。照（照らす）は第1章の一万八千の世界に広がる光、出（超越する）は第3章で燃える家から出ていく子どもたち、證（確かめる）は第11章で証言する多宝仏、淨（清める）は第19章で清められた感覚を表します。examine と meditate は天台の止観を表します。文字にカーソルを合わせると、ピンインと出典が表示されます。文字は埋め込みの Noto Serif TC のアウトライン（SIL OFL 1.1）から描画されるため、CJK フォントの有無にかかわらず同じように表示されます。
• Meditation：Meditation の区画は、ピクセル密度で3回呼吸し、その後静止します。
• 完了：輪は区画ごとに閉じ、白に変わります。その下に何かが追加されることはありません。
• 振り返る：インタラクティブに操作できるのは、完了したパネルだけです。区画にカーソルを合わせるかフォーカスすると、そのステップがタグと文字とともに、そのステップの色で表示されます。クリックするか Enter キーを押すと固定され、矢印キーで輪を移動できます。進行中のステップのパネルは閲覧専用で、ポインターに反応しません。前のフレームから引き継がれたステップはその位置を示しますが、その言葉は引き続き元のフレームに表示されます。
• 静けさを意図した設計：ループも発光もなく、prefers-reduced-motion が設定されている場合は、すべての状態がアニメーションなしで表示されます。このデザインは、Lotus Wisdom の旅で独自の UI を生み出したことから生まれました。cd app && bunx vite build の実行後、app/preview.html を開くと、チャットで表示されるように、呼び出しごとに一つずつ、その旅を再生できます。

ext-apps に対応していないクライアントには影響はありません。これまでと同じ JSON ツール応答が返されます。

仕組み

Lotus Wisdom フレームワークは、智慧は直線的な思考からではなく、異なる理解のあり方が交わることで生まれることが多いと捉えています。このツールは、次のようにしてそのプロセスを支援します。

1. 智慧の領域を追跡：さまざまなタグを使う中で、どの智慧の領域に取り組んでいるかを追跡し、探究の形を見渡せるようにします。

2. 旅全体への意識：使用したタグの順序と智慧の領域間の移動の両方を示しながら、旅全体を把握し続けます。

3. 非線形の進行：ステップには番号が付いていますが、プロセスは厳密に直線的ではありません。理解が深まるにつれて、再訪、修正、分岐ができます。

4. 統合のポイント：integrate、transcend、embody などのタグは、洞察を別々に保つのではなく、織り合わせるのに役立ちます。

5. 自然な表現：ツールは観想のプロセスを担いますが、最終的な智慧は、書式化された出力ではなく、常に AI が自然な形で表現します。

トークン最適化の設計

サーバーが接続されている間、MCP ツールの説明は常に AI のコンテキストウィンドウに保持されます。指導内容を完全に維持しながら、このオーバーヘッドを最小限に抑えるため、次のようにしています。

• 常時のコンテキスト（約 150 トークン）：lotuswisdom ツールの説明は最小限に抑え、AI がいつ、どのように使うかを把握するのに必要な内容だけにしています。
• 必要に応じた学習（約 1,200 トークン）：tag='begin' を指定して呼び出すと、次の内容を含むフレームワーク全体が提供されます。
  • 哲学と各領域の精神
  • パラメーターの説明（tag、content、stepNumber など）
  • 応答形式の詳細（wisdomDomain、journey、domainJourney）
  • 瞑想の処理（MEDITATION_COMPLETE ステータス）
  • ガイダンスを使用するタイミング
• 先に学び、その後に実践：begin タグにより、モデルは深く考察する前に内容を完全に理解できます。

この方法により、ツールがアイドル状態のときの常時のコンテキストオーバーヘッドを約 85％削減できます。実際に使用する際は、最初のステップでフレームワーク全体が提供されるため、失われる情報はありません。

ライセンス

この MCP サーバーは MIT License のもとでライセンスされています。詳しくは、プロジェクトリポジトリの LICENSE ファイルをご覧ください。

コントリビューション

コントリビューションを歓迎します！GitHub リポジトリで、気軽にイシューを提出したり、プルリクエストを送信したりしてください。

バージョン

現在のバージョン：0.9.0

0.9.0 の新機能

• ジャーニーの可視化をピクセルハローとして再設計しました。ステップごとに 1 つのセグメントを設け、その中央に伝統的な文字を、その隣に考察を表示します。過去のステップは墨色、今後のステップは薄暗いトラック、現在のステップは領域の色で表示します。完了すると、ナイトテーマでは円全体が白くなります。
• Noto Serif TC のグリフアウトラインを埋め込み、ホバー時にピンインと出典の注記を表示するようにしました。これにより、CJK フォントがインストールされていなくても、またフォントのリクエストを行わなくても文字を描画できます。
• 各イベントに有限時間のアニメーションを適用し、ホバー、フォーカス、ピン留め、キーボード操作で探索できるのは完了済みのパネルのみとしました。
• 振り返り時に完了済みパネルの高さを一定に保ち、長い過去のテキストにはパネル内スクロールを使用するようにしました。また、ホバーが短時間に繰り返された際にコンテンツがフェードする競合状態を修正しました。
• ホストのテーマに合わせて切り替わる昼光パレット、動きを抑えるスタイル、DOM のリグレッションテスト、ツール呼び出しごとに 1 フレームを表示する開発用プレビューを追加しました。
• 以下のジャーニーの信頼性および依存関係のセキュリティ修正を含みます。0.8.6 は準備されましたが、個別には公開されませんでした。

0.8.6 向けに準備した信頼性の修正（0.9.0 に含まれます）

• begin から継続性メタデータを返すようにし、構造化出力も含め、ステートレスなジャーニーで開始ステップを保持しました。
• 瞑想ステップの完了処理を修正し、finalJourney を維持しながら、完了応答に journey を追加しました。
• 再利用された iframe で問い合わせの間に可視化をリセットするようにしました。保留中のアニメーション、折りたたまれたステップ、ピン留め、完了時のエフェクトもリセットされます。
• インストール済みの CLI とワーカーを対象とする、応答に基づくジャーニーのリグレッションテストに加え、連続した問い合わせとアニメーションの競合状態を対象とする DOM テストを追加しました。
• 依存関係を更新し、脆弱性のある間接依存パッケージにパッチを適用しました。Wrangler の Miniflare 依存関係にパッチが適用されるまで、ワーカーでは Undici を一時的にオーバーライドします。

0.8.1 の新機能

• 依存関係と GitHub Actions を更新し、Bun のロックファイルを再生成して、アプリとワーカーの検証を CI に追加しました。
• 3 つすべてのパッケージで脆弱性のある間接依存関係を更新し、依存関係の監査を CI に追加しました。2026 年 9 月 14 日のリリース検証では、3 つすべての Bun 監査に合格しました。
• 可視化を ext-apps 2 に移行し、MCP クライアント v2 と Zod 4 の依存関係を採用しました。サーバーのトランスポートは引き続き MCP SDK v1 を使用します。ワーカーは agents SDK の明示的な互換性ハンドラーを使用し、ステートレスな JSON 応答を維持します。

0.8.0 の新機能

• 唯一の信頼できる情報源：ドメインロジック、ツール／サーバーのメタデータ、プロンプト、クライアントパーサーが src/shared/ に集約され、stdio エントリ（index.ts）と Cloudflare Worker の両方からインポートされるようになりました。ローカル版とリモート版の不整合がなくなりました
• あらゆる場所で高レベルの McpServer を使用：ローカルの stdio サーバーを低レベルの Server API から McpServer に移行し、Worker と統一しました
• MCP プロンプト：ガイド付きの内省セッション用に contemplate と deep-inquiry を追加しました
• 構造化されたツール出力：ツールが outputSchema に対して検証された structuredContent を返すようになりました。さらに、動作アノテーション（readOnlyHint、idempotentHint、destructiveHint: false、openWorldHint: false）とサーバーの instructions フィールドを追加しました
• テーマ対応のアクセシブルな UI：ext-apps のジャーニー可視化がホストのライト／ダークテーマに適応し、キーボードでも操作できるようになりました
• セキュリティと整理：@modelcontextprotocol/sdk を ^1.27.1 に更新し、zod を追加、chalk を削除しました。レガシーな Express SSE サーバー（server.ts）、express の依存関係、Dockerfile を削除し、リポジトリで bun のロックファイルを使用するようにしました。vitest のテストスイート（tests/）と、バージョン管理を単一の情報源にまとめるワークフロー（src/shared/version.ts + bun run sync-version）を追加しました
• サーバーアイコンとウェブサイト：server.json でリモート Worker（remotes[]）、websiteUrl、アイコンの sizes を公開するようになりました。Worker は initialize ハンドシェイクでアイコンとウェブサイトを公開し、同一オリジンのバイト列として /icon.png からアイコンを配信します

0.7.0 の新機能

• 完全にステートレスな Worker：Durable Object を削除しました。リモート Worker はリクエストごとに新しいサーバーを作成し、ジャーニーの継続にはクライアント側で指定する previousJourney パラメーターを使用します（SSE の累積時間が発生しなくなります）

0.6.0 の新機能

• サーバーアイコン：server.json と Worker にアイコンを追加し、MCP Registry と claude.ai Connectors に蓮のロゴが表示されるようになりました
• より温かみのある UIと、（後に元に戻された）実験的な Durable Object セッション状態

0.5.0 の新機能

• npm と MCP Registry への公開：パッケージングを強化し、npm と公式 MCP Registry に公開しました

0.4.0 の新機能

• インタラクティブな可視化：MCP ext-apps UI が、対応するクライアント（Claude Desktop、Cursor、ChatGPT）内に「Living Trace」のジャーニーをインラインで表示します
• 完了処理の修正：nextStepNeeded=false を指定したタグはすべて WISDOM_READY を正しく返すようになりました（以前は express と complete だけが完了できました）
• Cloudflare Worker：Worker のデプロイに ext-apps のリソース配信を追加しました

0.3.2 の新機能

• 🚪 開始処理の簡略化：tag='begin' は {"tag":"begin"} だけで呼び出せるようになりました。ほかのパラメーターはすべて自動入力されます
• 🤖 Haiku／小型モデルのサポート向上：必須パラメーターをすべて推論できないモデルでも、スムーズに利用できるようになりました

0.3.1 の新機能

• 📚 フレームワークの学習を完全にサポート：begin タグが、パラメーターの詳細な説明、応答形式の詳細、瞑想の扱い方を返すようになりました
• 🔢 正確なトークン数：実測値（常時約 150、必要に応じて約 1,200）を記載するようドキュメントを更新しました

0.3.0 の新機能

• 🚪 Begin タグ：新しい tag='begin' でジャーニーを開始できます。内省が始まる前に、フレームワーク全体を返します
• ⚡ トークン使用量の最適化：指導内容をすべて維持しながら、常時必要なコンテキストのオーバーヘッドを約 1,400 トークンから約 200 トークンに削減しました
• 🧘 まず学び、次に実践：begin タグにより、モデルは内省を始める前に必要な内容をすべて理解できます
• 📦 SDK の更新：@modelcontextprotocol/sdk を 1.23.0 にアップグレードしました

0.2.1 の新機能

• 📋 MCP Registry の強化：見つけやすさを向上させるため、title フィールドを追加しました
• 🎯 完全準拠：公式 MCP 公開ガイドに完全準拠しました
• 🔗 Registry のリンク：公式 MCP Registry で利用できます

0.2.0 の新機能

• 🌐 HTTP トランスポートのサポート：smithery.ai やその他の HTTP ベースのプラットフォームにデプロイできるようになりました
• 🔄 デュアルトランスポート：npm／CLI ユーザー向けの stdio サポートを維持しながら、リモートデプロイ用の HTTP を追加しました
• 📦 SDK の更新：Streamable HTTP をサポートする @modelcontextprotocol/sdk 1.20.1 にアップグレードしました
• 🪷 新しいロゴ：開発者ツールにぴったりの、ターミナル風の蓮のロゴです
• ⚡ セッション管理：HTTP 版には、状態を保持する知恵の旅のための完全なセッション管理が含まれています