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AI Sticky Notes MCP Server

AI Sticky Notes MCP Server

ローカル
github.com/pi-prakharメモリ・ナレッジ180 週間前に更新

AI Sticky Notes MCP Server について

AI Sticky Notes MCP Serverは、FastMCPで構築されたAIアシスタント向けの軽量なメモシステムです。メモをファイルに保存し、ツール、最新メモのリソース、要約用プロンプトを提供します。

主な機能

  1. 01ファイルへのメモ追加
  2. 02保存済みメモの一括読み取り
  3. 03最新メモへのアクセス
  4. 04要約用プロンプトの提供

活用シーン

  1. 01AIアシスタント経由でリマインダーを保存
  2. 02既存メモをまとめて確認
  3. 03保存したメモを要約

MCP 対応

メモの追加と読み取りをMCPツールとして、最新メモをリソースとして公開し、要約用プロンプトも提供します。Claude DesktopやCursorなどのクライアントに接続できます。

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。

インストール方法は未掲載です

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。

リポジトリ

ツール

ツール一覧はまだ取得されていません

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

AI Sticky Notes MCP Server

AI アシスタントがメモの作成、読み取り、要約を行える、Model Context Protocol(MCP)を使用したシンプルなメモ作成システムです。

概要

このプロジェクトでは、以下の機能を備えた軽量なメモ作成システムを実装し、MCP の基本概念を紹介します。

  • 中央リポジトリに新しいメモを追加
  • 既存のすべてのメモを読み取り
  • 最新のメモにアクセス
  • 保存されたメモの AI 要約を生成

このサービスは FastMCP を使用して構築されているため、Claude Desktop や Cursor などの AI アシスタントと簡単に連携できます。

前提条件

  • Python 3.8+
  • uv パッケージマネージャー(https://github.com/astral-sh/uv)
  • Claude Desktop(Claude で使用する場合)
  • Cursor IDE(Cursor の AI アシスタントで使用する場合)

インストール

リポジトリをクローンする
git clone https://github.com/pi-prakhar/mcp-server-demo.git
cd mcp-server-demo
依存関係をインストールする

このプロジェクトでは、依存関係の管理に uv を使用する pyproject.toml ファイルを使用しています。次のコマンドで依存関係をインストールします。

# Install dependencies using uv
uv pip install -e .
サーバーを実行する

開発およびテスト用:

uv run mcp dev main.py

Claude Desktop 用にサーバーをインストールするには:

uv run mcp install main.py

Claude Desktop への接続

自動セットアップ

インストールコマンドを実行した後、Claude Desktop を自動でセットアップできます。

mcp setup --app Claude
手動セットアップ

または、Claude Desktop の設定ファイルを編集します。

  • macOS の場合:~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
  • Windows の場合:%APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json

設定ファイルに次の内容を追加します。

{
  "mcpServers": {
    "Demo": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "run",
        "--with",
        "mcp[cli]",
        "mcp",
        "run",
        "/full/path/to/your/main.py"
      ]
    }
  }
}

Note: Claude が uv コマンドを見つけられないというエラーを報告する場合は、uv 実行ファイルのフルパスを使用してください。フルパスを確認するには:

# On macOS/Linux
which uv

# On Windows (Command Prompt)
where uv

# On Windows (PowerShell)
Get-Command uv | Select-Object -ExpandProperty Source

次に、設定でフルパスを使用します。

{
 "mcpServers": {
   "Demo": {
     "command": "/full/path/to/your/uv",
     "args": [
       "run",
       "--with",
       "mcp[cli]",
       "mcp",
       "run",
       "/full/path/to/your/main.py"
     ]
   }
 }
}

または、PATH に含まれるディレクトリに uv へのシンボリックリンクを作成できます。

# On macOS/Linux
sudo ln -s /path/to/your/uv /usr/local/bin/uv

# On Windows (run Command Prompt as Administrator)
mklink C:\Windows\System32\uv.exe C:\path\to\your\uv.exe
セットアップの完了
  1. 設定ファイルを更新した後、Claude Desktop を再起動します
  2. 入力ボックスの右下にハンマーアイコンが表示されます
  3. ハンマーをクリックして、AI Sticky Notes のツールが利用可能であることを確認します

Cursor との連携

グローバルセットアップ
  1. Cursor IDE を開きます
  2. Cursor Settings > Features > MCP に移動します
  3. + Add New MCP Server ボタンをクリックします
  4. フォームに入力します。
    • Type:トランスポートとして stdio を選択します
    • Name:ai-sticky-notes または任意のわかりやすい名前を入力します
    • Command:サーバーを実行するコマンド全体を入力します。
      uv run --with mcp[cli] mcp run /full/path/to/your/main.py
      
  5. Add をクリックします
  6. ツール一覧を表示するには、更新ボタンを押す必要がある場合があります
プロジェクト固有のセットアップ

または、特定のプロジェクト用にセットアップします。

  1. プロジェクトディレクトリに .cursor/mcp.json ファイルを作成し、次の内容を追加します。
    {
      "mcpServers": {
        "ai-sticky-notes": {
          "command": "uv",
          "command": "uv",
          "args": [
            "run",
            "--with",
            "mcp[cli]",
            "mcp",
            "run",
            "/full/path/to/your/main.py"
          ]
        }
      }
    }
    
重要な注意事項
  • リソースの制限:Cursor は現在、MCP ツールのみをサポートしており、リソースはサポートしていません。そのため、notes://latest リソースは Cursor では利用できません。
  • ツールの承認:デフォルトでは、Cursor は MCP ツールを実行する前に承認を求めます。設定で「Yolo mode」を有効にすると、自動実行を許可できます。
  • ツールの使用:エージェントは、関連する場合に MCP ツールを自動的に使用します。ツール名または説明に言及して、特定のツールの使用を促すこともできます。

機能

ツール
  • add_note - メモファイルに新しいメモを追記します
  • read_notes - メモファイルからすべてのメモを読み取って返します
リソース
  • notes://latest - メモファイルから最新のメモを取得します
プロンプト
  • note_summary_prompt - 現在のメモの要約を生成します

使用例

Claude または Cursor の AI アシスタントに接続すると、自然言語を使ってメモシステムとやり取りできます。

User: Add a reminder to buy groceries tomorrow
AI: I'll add that note for you.
    [Uses add_note tool]
    Note added successfully!

User: What notes do I currently have?

AI: Let me check your notes:
    [Uses read_notes tool]
    - Buy groceries: milk, eggs, bread
    - Call dentist to reschedule appointment
    - Meeting with team at 3pm tomorrow

User: What was the most recent note I added?

AI: Your most recent note is:
    [Uses notes://latest resource]
    Meeting with team at 3pm tomorrow

User: Can you summarize all my notes?

AI: [Uses note_summary_prompt]
    Your notes contain reminders about shopping for basic groceries (milk, eggs, bread), 
    calling the dentist to change your appointment time, and an upcoming team meeting 
    scheduled for tomorrow at 3pm.

プロジェクト構成

  • main.py - ツール定義を含む MCP サーバーのメイン実装
  • notes.txt - メモを保存するファイル

カスタマイズ

main.py の NOTES_FILE パスを変更すると、メモの保存先を変更できます。

デバッグ

MCP サーバーは stdio 経由で通信するため、デバッグが難しい場合があります。MCP の開発モードでは、役立つデバッグ情報を確認できます。

uv run mcp dev main.py

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。