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🗒️ MCP-Server: AI Sticky Notes

🗒️ MCP-Server: AI Sticky Notes

ローカル
github.com/HKanojeメモリ・ナレッジ078 週間前に更新

🗒️ MCP-Server: AI Sticky Notes について

MCP-Server: AI Sticky Notesは、テキストファイルに保存したメモの追加、閲覧、要約に対応する軽量なPythonサーバーです。シンプルなメモ保存先や、保存内容を要約するプロンプトを必要とするAIツールに向いています。

主な機能

  1. 01メモをテキストファイルに追加
  2. 02保存したメモをすべて閲覧
  3. 03最新のメモを取得
  4. 04メモから要約プロンプトを生成

活用シーン

  1. 01後で確認する短いリマインダーを保存
  2. 02ファイルに蓄積したメモを確認
  3. 03直近に追加したメモを取得
  4. 04AIモデルに保存済みメモを要約させる

MCP 対応

FastMCPを使い、メモ管理ツールと要約プロンプトをMCPクライアントに提供します。

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。

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

🗒️ MCP-Server:AI 付箋

MCP-Server は、AI ツールを使って付箋を作成、閲覧、要約できる、軽量でモジュール式の Python サーバーです。FastMCP をベースに構築されており、テキストファイルに保存したメモを管理するためのシンプルな API スタイルのインターフェースを提供します。


📦 機能

  • ✅ 新しい付箋を追加
  • ✅ すべてのメモを表示
  • ✅ 最新のメモを取得
  • ✅ メモの AI ベースの要約を生成

🧠 仕組み

サーバーは FastMCP を使って、シンプルなツールとリソースを公開します。

  • add_note(message) → ファイルに新しいメモを追加します。
  • read_notes() → 保存されているすべてのメモを返します。
  • get_latest_note() → 最新のメモを取得します。
  • note_summary_prompt() → メモの要約用プロンプトを返します。

すべてのメモは、同じディレクトリ内の notes.txt に保存されます。


📁 プロジェクト構成

MCP-Server/
│
├── main.py          # Entry point for the MCP server
├── notes.txt        # Storage for all sticky notes
├── .gitignore       # Git ignored files
└── README.md        # Project documentation

📜 メモファイルの例

サーバーを操作すると、notes.txt は次のようになります。

Work meeting today at 10 AM
AI agents use autonomous decision-making to complete tasks without human intervention
Types of AI agents include virtual assistants, recommendation systems, and autonomous vehicles
Agent foundations research focuses on ensuring AI systems make decisions aligned with human values
Multi-agent systems involve multiple AI agents interacting and collaborating to solve complex problems
Reinforcement learning is commonly used to train AI agents through trial and error
AI agents often need to handle uncertainty and incomplete information when making decisions
Tools like LangChain and AutoGPT help developers create and deploy AI agents more easily
Ethical considerations in AI agents include transparency, accountability, and preventing harmful behaviors
Agentic AI systems can use tools and interact with external systems to accomplish goals
Claude Code is an agentic command line tool from Anthropic that lets developers delegate coding tasks to Claude

note_summary_prompt() を呼び出すと、次のようなプロンプトが生成されます。

Summarize the current notes: Work meeting today at 10 AM ...

これにより、AI モデルは次のような簡潔な要約を生成できます。

📌 要約:カレンダーのリマインダーと、強化学習などの開発手法、LangChain や Claude Code などのツール、倫理的な懸念事項を含む、AI エージェントの種類や開発手法に関する包括的な概要です。


🛠️ 必要条件

  • Python 3.7+
  • fastmcp

✨ 作成者

HKanoje が作成しました。フィードバックや共同作業について、お気軽にご連絡ください!

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。