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mcp-server

mcp-server

ローカル
github.com/InterviewReady科学・教育12670 週間前に更新

mcp-server について

InterviewReady 向けの MCP サーバーで、ブログ・リソース・コース教材の取得や、ノートとリマインダーの追加に対応します。Claude Desktop や Cursor を使う InterviewReady の利用者向けです。README は簡潔で、ツールの一覧も少数です。

主な機能

  1. 01ブログ・リソース・コース教材の取得
  2. 02ユーザーのノートパッドへのメモの追加
  3. 03授業や締め切りのリマインダーの作成
  4. 04既存リマインダーの一覧取得

活用シーン

  1. 01AI クライアントからの面接対策コンテンツの検索
  2. 02今後の授業に向けたリマインダーの設定
  3. 03チャットからの学習メモの保存

MCP 対応

Claude Desktop や Cursor などの MCP クライアントに、コンテンツ取得・メモ・リマインダーのツールを提供する MCP サーバーです。

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

InterviewReady 用の MCP サーバーです。

  1. GET ACTIONS:ブログ、リソース、コース教材など、InterviewReady から最も関連性の高いコンテンツを取得する API を公開します。
  2. UPDATE ACTIONS:ユーザーのメモ帳にメモを追加したり、今後の授業に Google リマインダーを設定したりできます。

このリポジトリの機能は、自由に追加・変更してください。

不明な点があれば、ディスカッションに投稿してください。問題が発生した場合は、issue を作成してください。

貢献する前に、プルリクエストを必ずセルフレビューしてください。

このリポジトリは変更を歓迎します!

サーバーのセットアップと実行

  1. リポジトリをクローンします
  2. pnpm install を実行します
  3. pnpm run build を実行します

Claude Desktop のセットアップ

  1. Claude Desktop の設定ファイル claude_desktop_config.json を編集します
  2. 設定ファイルに以下を追加します:
{
    "interviewready-mcp-server": {
            "command": "node",
            "args": [
                "{path-to-repo}/mcp-server/build/index.js"
            ]
        }
} 

Cursor のセットアップ

  1. Cursor > Settings > Cursor Settings に移動します
  2. MCP タブに移動します
  3. 設定ファイルに以下を追加します:
{
    "interviewready-mcp-server": {
            "command": "node",
            "args": [
                "{path-to-repo}/mcp-server/build/index.js"
            ]
        }
} 
  1. エージェントモードで使用します。理由は不明ですが、MCP は Ask モードでは動作しません。

リマインダーツール

  • create-reminder: 予定されている授業や締め切りのリマインダーを設定します。
  • get-reminders: すべてのリマインダーを取得します。

Cursor や Claude Desktop など、MCP 対応クライアントからこれらのツールを使用できます。

コメント

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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。