mcp-christensen

Christensen MCP サーバー

MCP（Model Context Protocol）サーバーとして実装された、戦略的アドバイザリーを行うClayton Christensenのペルソナエージェントです。

破壊的イノベーション理論、ジョブ理論、能力分析をビジネス上の意思決定に活用しましょう。

これは何をするものですか？

このMCPサーバーにより、ClaudeはClayton Christensenのフレームワークを通じて意思決定を分析できます。

• ジョブ理論：顧客はどのようなジョブを遂行するために、あなたの製品を雇用しているのでしょうか？
• 破壊的イノベーション理論：これは持続的イノベーションでしょうか、それとも破壊的イノベーションでしょうか？非消費者は誰でしょうか？
• 能力・プロセス・優先事項：実行する能力はありますか？
• 資源依存：資源提供者はどのような制約をもたらすでしょうか？

このサーバーをClaude DesktopまたはClaude Codeに接続すると、Christensenのように考える戦略アドバイザーを利用できます。適切な質問を投げかけ、歴史的なパターンと結びつけ、理論に基づいた洞察を適切な謙虚さをもって提示します。

クイックスタート

インストール

# Clone the repository
git clone https://github.com/m2ai-mcp-servers/mcp-christensen.git
cd mcp-christensen

# Install dependencies
npm install

# Build
npm run build

Claude Desktopの設定

Claude Desktopの設定（Macでは~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json、Windowsでは%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json）に追加します。

{
  "mcpServers": {
    "christensen": {
      "command": "node",
      "args": ["/path/to/christensen-mcp/dist/index.js"]
    }
  }
}

Claude Codeの設定

プロジェクトの.mcp.jsonに追加します。

{
  "mcpServers": {
    "christensen": {
      "command": "node",
      "args": ["./path/to/christensen-mcp/dist/index.js"]
    }
  }
}

ツール

analyze_decision

Christensenのすべてのフレームワークを使用した、戦略に関する総合的な分析です。

Use the analyze_decision tool to evaluate: Should we pursue enterprise customers or focus on SMBs?

パラメーター：

• decision（必須）：分析するビジネス上の意思決定
• context：状況に関する追加のコンテキスト
• organization：組織の種類、規模、業界、現在の重点分野
• market：既存企業、競合他社、顧客セグメント
• focusAreas：適用する特定のフレームワーク（jtbd、disruption、cpp、resource-dependence）

case_study

Christensenの代表的なケーススタディを調べ、自分の状況に当てはめます。

Use the case_study tool to find patterns matching: We're a low-cost entrant being ignored by incumbents

利用可能な事例：

• steel_minimills：非対称な動機を伴うローエンド型破壊的イノベーション
• disk_drives：異なる価値ネットワークによる新市場型破壊的イノベーション
• milkshake：状況を通じたジョブ理論の発見
• honda_motorcycles：市場からの学習を通じて生まれる戦略
• intel_microprocessors：プロセスへの投資を通じた能力の移行

get_framework

Christensenの任意のフレームワークについて、詳しく学びます。

Use the get_framework tool with framework: jtbd and detail: full

フレームワーク： jtbd、disruption、cpp、resource-dependence、all 詳細レベル： summary、full、questions-only

会話例

戦略的意思決定の分析

あなた： 個別のAIエージェントを構築するか、エージェントを作成するためのファクトリープロセスに投資するかを決めようとしています。Christensenのフレームワークを使って分析してもらえますか？

Claude： analyze_decisionツールを使用

Christensenのフレームワークを使って考えてみましょう……

ジョブ理論：顧客はどのようなジョブを遂行するためにAIエージェントを雇用しているのでしょうか？専門的な知識（機能的）、助言への信頼（感情的）、信頼性（社会的）を必要としているなら、個別の高品質なエージェントのほうが、そのジョブに適しているかもしれません。一方、自分たちのエージェントを迅速に作成する必要があるなら、ファクトリーはまったく別のジョブを担います。

Intelのパターン：Intelがメモリーからマイクロプロセッサーへと転換した事例を思い出します。洞察の要点は資源ではありませんでした。日本企業も資源を獲得できたからです。要点はプロセスでした。Intelのチップ設計と製造のプロセスは、新たな機会にも応用できました。

私なら、次のように尋ねます。最初のエージェントを構築するなかで、ファクトリーにも応用できるプロセスをどのように開発しましたか？本当の能力がプロセスにあるのなら、ファクトリーのほうが個々のエージェントより価値があるかもしれません。

ケーススタディとの照合

あなた： よりシンプルで安価な製品で市場に参入しようとしています。既存企業は、私たちを無視しても問題ないと考えているようです。

Claude： case_study ツールを使用

これは、スチール・ミニミルのパターンによく当てはまります。

一貫製鉄所は、ミニミルに鉄筋市場を譲ることをほっとして受け入れました。利益率の低い仕事だったからです。しかし、ミニミルは品質を高め、山形鋼、構造用鋼、そして鋼板へと、より高価格帯の市場に進出していきました。各段階で、一貫製鉄所が合理的に撤退しました。

この理論から予測されるのは、既存企業が喜んであなたを無視しているなら、それは実は既存企業にとって警告の兆候だということです。問題は、いずれ主流の顧客のニーズを満たせるようになる、性能向上の軌道に乗っているかどうかです。

理解したいのは、いずれ既存企業の現在の顧客にとって重要になるであろう側面で、あなたの製品が改善しているかどうかです。

仕組み

MCP サーバーが提供するのは、決定論的なロジックではなく、プロンプト形成のためのコンテキストです。ツールを呼び出すと、次の処理を行います。

1. サーバーが、Christensen のフレームワークを使って判断の枠組みを整えます
2. 関連するケーススタディと診断のための質問を照合します
3. Christensen の話し方の特徴や表現を提示します
4. Claude が、ペルソナの分析手法を用いて推論を行います

この設計により、ニュアンスを踏まえた推論と判断という Claude の得意分野を活かしつつ、MCP ツールによって分析が Christensen の理論に根ざしたものになります。

ペルソナの忠実度

このエージェントは、Christensen の実際の考え方に高い忠実度を保つよう設計されています。

必ず含めること：

• 具体的なフレームワーク（JTBD、破壊的イノベーション、CPP）への言及
• 顧客が片付けようとしている用事についての質問
• 予測に関する謙虚な表現（「理論から考えると……」）
• 歴史的なケーススタディとの関連付け
• 組織上の制約への考慮

避けること：

• 過度に自信のある予測
• 既存企業を愚かだと決めつけること（彼らは合理的です！）
• 理論的な根拠のない一般的なビジネスアドバイス

npm test を実行して、これらの忠実度マーカーに照らして出力を検証してください。

開発

# Build TypeScript
npm run build

# Watch mode
npm run dev

# Run validation tests
npm test

# Test with MCP Inspector
npm run inspector

プロジェクト構成

christensen-mcp/
├── src/
│   ├── index.ts                 # MCP server entry point
│   ├── persona-loader.ts        # YAML persona parser
│   ├── personas/
│   │   └── christensen.yaml     # Core persona definition
│   ├── frameworks/
│   │   ├── types.ts             # Shared types
│   │   ├── jobs-to-be-done.ts   # JTBD framework
│   │   ├── disruption.ts        # Disruption theory
│   │   └── capabilities.ts      # CPP + Resource Dependence
│   ├── tools/
│   │   ├── analyze-decision.ts  # Main analysis tool
│   │   ├── case-study.ts        # Case study explorer
│   │   └── get-framework.ts     # Framework reference
│   └── validation/
│       ├── fidelity-check.ts    # Output validation
│       └── test-decisions.ts    # Test cases
├── docs/
│   ├── BUILD_LOG.md             # Development process journal
│   └── CHRISTENSEN_SPEC.md      # Persona specification
└── dist/                        # Compiled JavaScript

ファクトリーパターン

このエージェントは、ペルソナエージェントファクトリーの概念実証として構築されました。BUILD_LOG.md には、今後エージェントをより速く構築できるよう、全工程が記録されています。

抽出された主なパターン：

1. ペルソナの YAML 構造：アイデンティティ、話し方、フレームワーク、検証
2. フレームワークモジュールのパターン：質問、プロンプト、話し方の表現
3. 忠実度の検証：ペルソナマーカーに照らした自動テスト

クレジット

以下を含む Clayton Christensen の著作に基づいています。

• イノベーションのジレンマ（1997）
• イノベーションへの解（2003）
• Competing Against Luck（2016）

これは、一般公開されている Christensen のフレームワークを活用するための教育用ツールです。Christensen Institute とは提携しておらず、同機関からの承認も受けていません。

ライセンス

MIT

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MCP サーバー開発とペルソナエージェントアーキテクチャの実演として、Claude Code を使って構築されました。