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📝 AI Sticky Notes – MCP Project

📝 AI Sticky Notes – MCP Project

ローカル
github.com/itsmerizziメモリ・ナレッジ080 週間前に更新

📝 AI Sticky Notes – MCP Project について

Claude Desktopで使う、ローカルファイルに付箋を保存するPython製MCPサーバーです。ツール、リソース、プロンプトで、付箋の編集、取得、要約を扱います。

主な機能

  1. 01付箋の追加と読み取り
  2. 02保存した付箋の全消去
  3. 03最新の付箋の取得
  4. 04付箋要約プロンプトの生成
  5. 05ローカルのnotes.txtへの保存

活用シーン

  1. 01Claude Desktopからの付箋の保存
  2. 02保存した付箋の一覧確認
  3. 03直近に追加した付箋の取得
  4. 04現在の付箋の要約

MCP 対応

Claude DesktopなどのMCPクライアントに、付箋管理ツール、最新の付箋リソース、要約プロンプトを公開します。

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

📝 AI Sticky Notes – MCP プロジェクト

このプロジェクトは、MCP(Model Context Protocol) を使用して、AI を活用した付箋システムを作成するシンプルで実用的なアプリケーションです。FastMCP と mcp[cli] インターフェースを活用し、Claude Desktop と連携します。


🚀 機能

  • 新しいメモを追加
  • 既存のメモをすべて読む
  • すべてのメモを削除
  • 最新のメモを取得
  • すべてのメモを要約するプロンプトを生成

🧰 使用技術

  • Python
  • FastMCP
  • 環境管理用の uv
  • ツール、リソース、プロンプトを使用して実行するための Claude Desktop

🛠️ セットアップと使用方法

1. MCP 環境を作成して初期化する
uv install
uv init project-folder-name
cd project-folder-name
uv add "mcp[cli]"
2. Claude Desktop をインストールして使用する
  • Claude Desktop をダウンロードしてインストールします
  • 定義済みのツール、リソース、プロンプトを実行して操作します

📁 ファイル概要

main.py

このファイルには、MCP フレームワークを使用してメモを管理するためのすべてのツールとロジックが含まれています。


🔧 ツール

add_note(message: str) -> str

notes.txt ファイルに新しいメモを追加します。

read_notes() -> str

保存されているすべてのメモを返します。メモがない場合は、デフォルトのメッセージを返します。

remove_notes() -> str

notes.txt ファイル内のすべてのメモを消去します。


🔗 リソース

get_latest_note() -> str

最後に追加されたメモを返します。


💬 プロンプト

note_summary_prompt() -> str

現在のすべてのメモを要約するよう AI に求めるプロンプトを生成します。


📄 メモファイル

すべてのメモはローカルの notes.txt ファイルに保存されます。このファイルは、存在しない場合に自動的に作成されます。


✅ 必要条件

  • Python 3.10+
  • uv がインストールされていること
  • Claude Desktop がインストールされていること

🧠 着想

このプロジェクトでは、MCP を使用して、ローカルファイルや構造化データを操作するインテリジェントなエージェントを構築する方法を紹介します。新しい機能を簡単に追加できます。


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。