mcp-server-ai_interaction

AI インタラクションツール - MCP サーバー

Model Context Protocol（MCP）向けの、高度な UI と強力な機能を備えた最新の AI インタラクションツール

🚀 主な機能

🎯 主な機能

• インタラクティブ UI ポップアップによるコンテンツ入力と会話の制御
• ワークスペースからのファイル／フォルダー添付（検証とプレビュー機能付き）
• 🖼️ 画像添付システム（ドラッグ＆ドロップ、複数画像に対応）
• 多言語サポート（英語／ベトナム語）
• AI のパフォーマンスを最大限に引き出す最大認知能力の有効化
• システムプロンプトのルールと連携するタグベースの出力形式
• プロジェクト間の互換性を実現するワークスペースを考慮したパス処理

🔧 v2.2.0 の新機能（最新）

• 🖼️ 画像添付のサポート（ドラッグ＆ドロップ機能付き）
• 🛡️ セキュリティを強化 — user_images ディレクトリへの安全なパス保存
• 💾 画像状態の永続化 — チェックボックスの状態を正しく保存
• 🎯 複数画像の管理 — 複数の画像を添付、プレビュー、削除
• 🔄 データベースの自動クリーンアップ — 無効化時に画像を自動でクリーンアップ

🔧 v2.1.0 の新機能

• 最新の PyQt5 インターフェースによるUI／UX の強化
• AI エージェントとの連携に最適な構造化されたタグベース出力
• スマートな自動保存機能を備えたデバウンス設定
• 詳細なセットアップガイド付きのCursor IDE 連携

📋 インストールとセットアップガイド

📥 ステップ 1：リポジトリをクローン

git clone https://github.com/your-username/AI-interaction.git
cd AI-interaction

🐍 ステップ 2：Python をインストール

• 要件：Python 3.8+
• python.org からダウンロードしてください
• または、パッケージマネージャーを使用してください：

  # Windows with Chocolatey
  choco install python
  
  # macOS with Homebrew
  brew install python
  
  # Ubuntu/Debian
  sudo apt update && sudo apt install python3 python3-pip
  

📦 ステップ 3：依存関係をインストール

# Using pip
pip install -r requirements.txt

# Or using uv (recommended for performance)
pip install uv
uv pip install -r requirements.txt

⚙️ ステップ 4：Claude Desktop で MCP サーバーを設定

次の設定を Claude Desktop の設定ファイルに追加してください：

設定ファイルのパス：

• Windows：%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
• macOS：~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
• Linux：~/.config/claude/claude_desktop_config.json

設定内容：

{
  "mcpServers": {
    "AI_interaction": {
      "command": "python",
      "args": ["E:/MCP-servers-github/AI-interaction/mcp_server.py"],
      "stdio": true,
      "enabled": true
    }
  }
}

⚠️ 重要：E:/MCP-servers-github/AI-interaction/mcp_server.py を、お使いのシステム上にある mcp_server.py の絶対パスに置き換えてください。

🧠 ステップ 5：AI エージェントのルールを設定（必須）

ai_interaction ツールで AI エージェントを正しく動作させるには、カスタム指示を必ず設定してください：

📋 カスタム指示の追加方法：

1. Claude Desktop を開くか、Claude のウェブインターフェースにアクセスします
2. 設定で**「カスタム指示」または「カスタム指示を追加」**を探します
3. 次のルールファイルのいずれかから内容全体をコピーします：
   • 🇻🇳 ベトナム語：rule_for_ai_VI.txt
   • 🇺🇸 英語：rule_for_ai_EN.txt
4. カスタム指示フィールドに貼り付けて保存します

🎯 設定が必要な理由：

• ✅ 動作フレームワーク：AI エージェントが ai_interaction の出力を処理する方法をルールで定義します
• ✅ 思考プロトコル：質の高い回答を実現するため、高度な思考パターンを有効にします
• ✅ 超強化モード：最大限のパフォーマンスを実現する10種類の認知モード
• ✅ タグ処理：<AI_INTERACTION_CONTINUE_CHAT> などの制御タグを読み取り、処理します
• ✅ 継続ロジック：continue_chat=true の場合、ai_interaction を自動的に再呼び出しします

📁 ルールファイルの場所：

AI-interaction/
├── rule_for_ai_VI.txt    # Vietnamese rules 
├── rule_for_ai_EN.txt    # English rules
└── ...

⚡ クイックセットアップコマンド：

# View Vietnamese rules content
cat rule_for_ai_VI.txt

# View English rules content  
cat rule_for_ai_EN.txt

# Copy to clipboard (Windows)
type rule_for_ai_VI.txt | clip

# Copy to clipboard (macOS)
cat rule_for_ai_VI.txt | pbcopy

# Copy to clipboard (Linux)
cat rule_for_ai_VI.txt | xclip -selection clipboard

🚀 ステップ 6：Cursor IDE を設定（推奨）

このツールを使った AI 開発には、Cursor を推奨します：

📋 Cursor のセットアップ手順：

1. Cursor をダウンロード：https://cursor.sh/
2. インストールしてワークスペースを開く：AI-interaction フォルダーを開きます
3. Cursor で MCP を設定：
   • コマンドパレットを開きます（Cmd/Ctrl + Shift + P）
   • 「Configure MCP Servers」を検索します
   • AI_interaction サーバーの設定を追加します
4. カスタム指示を設定：
   • rule_for_ai_VI.txt または rule_for_ai_EN.txt の内容をコピーします
   • カスタムモードのエージェントにある「Custom Instructions」フィールドに貼り付けます：

🎯 Cursor の利点：

• ✅ ネイティブな MCP サポート：MCP サーバーとの統合機能を内蔵
• ✅ AI ファーストの IDE：AI 開発ワークフローに最適化
• ✅ リアルタイムの提案：コンテキストを考慮したコード補完
• ✅ 高度なデバッグ機能：MCP ツール向けの拡張デバッグ機能
• ✅ パフォーマンス：AI プロジェクトでは従来の IDE より高速

🚀 ステップ 7：起動してテストする

!!! -----> ターミナルで実行：python E:\MCP-servers-github\AI-interaction\main.py --ui

⚠️ 重要：E:/MCP-servers-github/AI-interaction/mcp_server.py を、お使いのシステム上の mcp_server.py の絶対パスに置き換えてください。 ---> UI が自動的に表示されます：

1. MCP サーバーの設定後、Claude Desktop/Cursor を再起動します
2. ai_interaction ツールを呼び出して接続をテストします
3. UI のポップアップをテストして、機能を確認します
4. AI エージェントの応答を通じて、ルールが統合されていることを確認します

📦 パッケージ構成

AI-interaction/
├── ai_interaction_tool/       # Main interaction tool package
│   ├── core/                 # Core dialog and configuration
│   │   ├── dialog.py         # InputDialog with PyQt5 UI
│   │   └── config.py         # Configuration management
│   ├── ui/                   # Interface and styling
│   │   ├── file_dialog.py    # File attachment dialogs
│   │   ├── file_tree.py      # File system tree view
│   │   ├── image_attachment.py # 🖼️ Image attachment with drag & drop
│   │   └── styles.py         # Modern UI styling
│   ├── utils/                # Utilities and multi-language
│   │   ├── translations.py   # Multi-language support
│   │   └── file_utils.py     # File operation utilities
│   ├── engine.py             # Main entry point
│   ├── description.py        # Detailed tool description
│   └── __init__.py           # Package exports
├── user_images/              # 🛡️ Secure image storage directory
├── main.py                   # Legacy entry point
├── mcp_server.py             # MCP server implementation
├── requirements.txt          # Python dependencies
├── pyproject.toml           # Project configuration
└── README.md                # This file

🎮 使用ガイド

MCP サーバーで利用可能なツール

1. ai_interaction：メインのインタラクティブツール

• 機能：ファイルや画像を添付できる、ユーザー入力用の UI ポップアップを作成します
• 出力：画像をサポートした、構造化されたタグ形式
• 統合：システムプロンプトのルールとシームレスに統合します
• 使用例：
  • 書式付きの複雑なコンテンツを入力する
  • ワークスペースからファイルやフォルダーを添付する
  • 🖼️ ドラッグ＆ドロップ機能で画像を添付する
  • 📷 プレビューと管理に対応した複数画像のサポート
  • AI の思考モードと推論レベルを制御する

基本的な使用例

# Programmatic usage
from ai_interaction_tool import ai_interaction

# Launch interactive interface
result = ai_interaction()
print(result)  # Structured output with tags

🖼️ 画像添付機能

📷 主な画像機能

• ドラッグ＆ドロップ対応：画像を UI に直接ドラッグできます
• 複数画像の管理：複数の画像を添付、プレビュー、削除できます
• 形式のサポート：PNG、JPG、JPEG、GIF、BMP、WEBP
• 安全な保存：画像は user_images/ ディレクトリに安全に保存されます
• Base64 エンコード：AI による処理のために自動変換します
• プレビュー機能：画像をクリックすると拡大表示できます
• 状態の保持：「画像を保存」オプションのチェック状態が保持されます

🎯 画像添付の使い方

1. 添付ボタン：「📷 Attach Images」をクリックしてファイルを選択します
2. ドラッグ＆ドロップ：ファイルエクスプローラーから画像を UI に直接ドラッグします
3. 貼り付け対応：クリップボードから画像を貼り付けます（Ctrl+V）
4. 複数の画像：必要な数だけ画像を添付します
5. 画像の削除：個々の画像プレビューにある X ボタンをクリックします
6. すべてクリア：「🗑️ Clear Images」を使って一度にすべて削除します
7. 保存の切り替え：「Save images」をオンまたはオフにして、保存するかどうかを設定します

🛡️ セキュリティとプライバシー

• ローカルのみ：すべての画像は user_images/ にローカル保存されます
• 外部アクセスなし：アップロードや外部接続はありません
• 相対パス：セキュリティのため、設定には相対パスのみが保存されます
• ユーザーによる管理：添付および保存する画像はユーザーが選択できます
• 自動クリーンアップ：保存が無効な場合、画像は自動的に削除されます

出力形式

AI Interaction Tool は、シンプルなタグ形式を使用します：

User message content with natural line breaks

<AI_INTERACTION_ATTACHED_FILES>
FOLDERS:
- workspace_name/relative/path/to/folder

FILES:
- workspace_name/relative/path/to/file.js
</AI_INTERACTION_ATTACHED_FILES>

<AI_INTERACTION_WORKSPACE>workspace_name</AI_INTERACTION_WORKSPACE>
<AI_INTERACTION_CONTINUE_CHAT>true/false</AI_INTERACTION_CONTINUE_CHAT>

注：画像を添付すると、自動的に Base64 形式に変換され、AI による処理のために応答に含められます。

🔧 トラブルシューティング

よくある問題

1. 「コマンドが見つかりません」エラー

   • Python がインストールされ、PATH に含まれているか確認してください
   • MCP 設定の絶対パスを確認してください

2. 「モジュールが見つかりません」エラー

   • pip install -r requirements.txt を実行してください
   • 仮想環境を使用している場合は確認してください

3. UI が表示されない

   • PyQt5 が正しくインストールされているか確認してください
   • ディスプレイ設定とデスクトップ環境を確認してください

4. ファイル添付が機能しない

   • ファイルの権限とアクセス権を確認してください
   • ワークスペースのパス設定を確認してください

5. 🖼️ 画像添付の問題

   • 画像処理のために PyQt5 が適切にインストールされているか確認してください
   • user_images/ ディレクトリの権限を確認してください
   • 画像形式を確認してください: PNG、JPG、JPEG、GIF、BMP、WEBP に対応
   • 画像が読み込まれない場合は設定をクリアしてください: config.json から last_attached_images を削除してください

6. Cursor での MCP 接続の問題

   • Cursor の設定で MCP サーバーの構成を確認してください
   • ps aux | grep mcp_server でプロセスが実行中か確認してください
   • 設定変更後に Cursor を再起動してください

デバッグモード

問題をデバッグするには、サーバーを直接実行してください:

python mcp_server.py

Cursor のデバッグの場合:

# Check MCP server logs in Cursor
# Open Developer Tools → Console
# Look for MCP connection messages

🔄 バージョン履歴

• v2.2.0(最新): 🖼️ 画像添付システム - ドラッグ & ドロップによる完全な画像サポート、複数画像管理、セキュリティ強化、永続的な状態
• v2.1.0: UI/UX の強化、Cursor IDE 統合、デバウンス設定システム
• v2.0.0: モダンな PyQt5 UI によるアーキテクチャのリファクタリング
• v1.x: コア機能と基本機能

🎯 v2.2.0 の詳細な変更点:

• ✅ 画像添付 UI: プレビューシステムを備えた完全なドラッグ & ドロップインターフェース
• ✅ マルチフォーマット対応: PNG、JPG、JPEG、GIF、BMP、WEBP 互換
• ✅ セキュリティ強化: 安全なパス保存、ローカルのみでの処理
• ✅ データベース管理: 自動クリーンアップ、永続ストレージ、状態管理
• ✅ UX の改善: クリックで拡大、削除ボタン、チェックボックスの永続化
• ✅ パフォーマンス: base64 変換による画像読み込みの最適化
• ✅ バグ修正: チェックボックス状態の永続化、設定読み込みの問題を解決

🎯 統合ワークフローとシステムアーキテクチャ

🔄 完全な統合フロー:

[User Input] → [ai_interaction Tool] → [Tag-based Output] → [AI Agent Rules] → [Enhanced Response]
     ↑                                                                              ↓
     └─────────────── [Auto-recall if continue_chat=true] ←─────────────────────────┘

🧠 認知強化システム:

• 標準モード: 1 つ以上の思考ブロックによる高レベルな思考
• ウルトラ強化モード: 10 の画期的な認知モードを同時に実行
  • 量子認知モード
  • メタ認知オーケストレーション
  • エキスパートペルソナシミュレーション
  • 時間拡張処理
  • システムレベルの統合
  • 心理的プライミングモード
  • 最大認知リソース割り当て
  • 敵対的自己テストモード
  • 徹底的な品質基準
  • 画期的イノベーションモード

📊 出力タグシステム:

<AI_INTERACTION_CONTINUE_CHAT>true/false</AI_INTERACTION_CONTINUE_CHAT>
<AI_INTERACTION_ATTACHED_FILES>
FOLDERS:
- workspace_name/relative/path/folder
FILES:  
- workspace_name/relative/path/file.ext
</AI_INTERACTION_ATTACHED_FILES>
<AI_INTERACTION_WORKSPACE>workspace_name</AI_INTERACTION_WORKSPACE>

💡 高度な機能とベストプラクティス

🎨 UI/UX の強化:

• レスポンシブデザイン: 最小 800x700 解像度に対応する適応型サイジング
• 多言語対応: 永続的な設定による EN/VI のシームレスな切り替え
• モダンな PyQt5 スタイリング: ボタンプロパティを備えたセマンティックカラーシステム
• ファイルのドラッグ & ドロップ: 検証機能を備えた直感的なファイル添付
• コンテキストメニュー: ファイル管理のための右クリック操作
• デバウンス保存: QTimer 最適化によるスマートな設定の永続化

🔧 技術仕様:

• Python: PyQt5 依存関係を備えた 3.8 以上が必要
• メモリ: UI コンポーネントに最低 512MB の RAM
• ストレージ: ツールのインストールと設定に約 50MB
• プラットフォーム: ネイティブスタイリングを備えたクロスプラットフォーム(Windows/macOS/Linux)
• パフォーマンス: CPU 使用率を最小限に抑えたイベント駆動型アーキテクチャ

📈 パフォーマンスの最適化:

• 遅延読み込み: コンポーネントは必要なときにのみ読み込まれます
• 効率的な設定: 自動圧縮を備えた JSON ベース
• リソース管理: 適切なクリーンアップとメモリ管理
• キャッシュ戦略: ワークスペース状態の永続化による高速な起動

🛡️ セキュリティとプライバシー

🔒 セキュリティ機能：

• ローカル処理：すべてのファイル操作はローカルでのみ行われ、アップロードはありません
• パスの検証：ファイルアクセスに対する堅牢なセキュリティチェック
• サンドボックス実行：ツールは制御された環境で実行されます
• データ収集なし：テレメトリや外部へのデータ送信は一切ありません

🔐 プライバシー保護：

• 設定の暗号化：安全な保存オプションを備えたローカル設定
• ファイルアクセス制御：ファイル添付の権限をユーザーが管理できます
• ワークスペースの分離：プロジェクトの境界が適用されます
• 監査証跡：セキュリティ監視用のログ記録（任意）

🌟 システム要件と互換性

💻 最小システム要件：

OS: Windows 10+ / macOS 10.14+ / Ubuntu 18.04+
Python: 3.8 or higher
RAM: 512MB available
Storage: 100MB free space
Display: 1024x768 minimum resolution

🎯 推奨環境：

OS: Windows 11 / macOS 12+ / Ubuntu 20.04+
Python: 3.10+ with virtual environment
RAM: 2GB available  
Storage: 500MB free space
Display: 1920x1080 or higher
GPU: Optional for enhanced UI rendering

🔧 互換性マトリックス：

コンポーネント	バージョン	状態	備考
Python	3.8-3.11	✅ テスト済み	3.10 以降を推奨
PyQt5	5.15+	✅ 必須	コア UI フレームワーク
Claude Desktop	最新	✅ 最適化済み	MCP 統合
Cursor IDE	最新	🚀 推奨	AI ファーストの開発
VS Code	任意	✅ 互換性あり	代替 IDE オプション

🤝 コントリビューション

注：これはプライベートリポジトリです。プッシュ権限があるのは所有者のみです。

提案や問題を報告する場合：

1. 詳細な問題報告を作成してください
2. 再現手順を記載してください
3. システム情報を含めてください
4. 関連するログやスクリーンショットを添付してください

📚 ドキュメントとリソース

📖 ドキュメントファイル：

• rule_for_ai_VI.txt - ベトナム語のエージェント動作ルール
• rule_for_ai_EN.txt - 英語のエージェント動作ルール
• SYSTEM_PROMPT_Claude-4-sonnet-max.txt - システムプロンプトの完全な例
• pyproject.toml - プロジェクトの設定と依存関係

🔗 便利なリンク：

• Model Context Protocol (MCP) のドキュメント
• Claude Desktop 公式ガイド
• Cursor IDE 公式サイト
• PyQt5 のドキュメント
• Python 仮想環境

💡 関連プロジェクト：

- https://github.com/KhaiHuynhVN/mcp-server-agent-comm

📄 ライセンスと法的事項

📜 ライセンス：

MIT License

Copyright (c) 2025 DemonVN - AI Interaction Tool

⚖️ 法的事項：

• ツールはローカル処理の要件に準拠しています
• 個人データは収集しません
• ユーザーのプライバシーとデータ主権を尊重します
• 企業のセキュリティポリシーに準拠しています

🎯 謝辞：

• 標準化されたインターフェースを提供してくださった Model Context Protocol チーム
• Claude Desktop 統合エコシステム
• AI ファーストの開発ツールを提供してくださった Cursor IDE チーム
• オープンソースの Python コミュニティ
• ベータテスターとアーリーアダプター

🔥 着想：

このプロジェクトは、最新の UX 原則とプロフェッショナル品質のアーキテクチャを備えた、シームレスな AI インタラクションツールの必要性から着想を得ています。

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🚀 AI Interaction Tool で楽しくコーディングしましょう！

サポート、問題報告、機能リクエストについては、GitHub リポジトリで issue を作成してください。