fabric-mcp

Fabric MCP Server

Fabric 用の Model Context Protocol（MCP）サーバーです。Fabric は Daniel Miessler による、AI を活用したコンテンツ処理フレームワークです。

この MCP サーバーを使うと、Claude（Claude Desktop または Warp CLI 経由）から Fabric の豊富な AI パターンを利用して、コンテンツ分析、要約、学習、コーディング、セキュリティ分析などを行えます。

クイックスタート

1. Fabric をインストール（まだインストールしていない場合）：

   詳しい手順については、Fabric の公式インストールガイドをご覧ください。

2. yt-dlp をインストール（任意、YouTube の文字起こし用）：

   # macOS
   brew install yt-dlp
   
   # Linux/Windows
   pip install yt-dlp
   

3. ダウンロードしてインストール：

   • リリースから fabric-mcp.mcpb をダウンロードします
   • ファイルをダブルクリックします
   • Claude Desktop で「インストール」をクリックします
   • Claude Desktop を再起動します

4. 試してみましょう： Claude に「fabric のすべてのパターンを一覧表示して」と尋ねます

機能

• 🚀 CLI との直接連携：Fabric CLI を直接使用します（REST API サーバーは不要です）
• 🔧 19 個の設定済みツール：よく使われる Fabric パターンと、複合分析ツールを直接利用できます
• 🎯 汎用パターンランナー：run_fabric_pattern で任意の Fabric パターンを実行できます
• 📺 YouTube のサポート：動画の文字起こしを直接取得できます（yt-dlp が必要です）
• 🔍 パターンの検索：利用可能なすべてのパターンを動的に一覧表示します
• 📁 ファイルと URL の分析：Fabric パターンでファイルやウェブコンテンツを処理します
• 🏥 ヘルスチェック：依存関係と設定を確認します

前提条件

1. Fabric をインストールする

Fabric がインストールされていない場合は、Fabric の公式インストールガイドに従ってください。

2. yt-dlp をインストールする（任意）

YouTube の文字起こしを取得する場合にのみ必要です：

# macOS
brew install yt-dlp

# Linux
pip install yt-dlp
# Or: sudo apt install yt-dlp (on Ubuntu/Debian)

# Windows
pip install yt-dlp

3. インストールを確認する

# Test Fabric
fabric --version
fabric --listpatterns

# Test yt-dlp (optional)
yt-dlp --version

インストール

オプション 1：ダウンロードしてインストール（推奨）🎉

最も簡単なインストール方法です：

1. リリースから最新の fabric-mcp.mcpb をダウンロードします
2. ダウンロードしたファイルをダブルクリックします
3. Claude Desktop が開き、インストールを促します
4. インストールをクリックします
5. Claude Desktop を再起動します
6. 完了です！

.mcpb ファイルは、必要なものがすべて含まれた自己完結型のバンドルです。

オプション 2：ソースからビルドする

ソースからビルドする場合：

git clone https://github.com/mpzarde/fabric-mcp.git
cd fabric-mcp
npm install
npm run build

次のいずれかを行います：

• .mcpb バンドルをビルドする：./build-mcpb.sh（インストール可能な fabric-mcp.mcpb が作成されます）
• 手動で設定する：手動で設定する方法は、以下の「設定」セクションをご覧ください

設定

Claude Desktop の場合

注：.mcpb バンドル（オプション 1）を使ってインストールした場合、Claude Desktop が自動的に設定します。このセクションは手動でビルドした場合にのみ必要です。

Claude Desktop の設定ファイルに追加します：

macOS：~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json

Windows：%APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "fabric": {
      "command": "node",
      "args": ["/absolute/path/to/fabric-mcp/dist/index.js"]
    }
  }
}

/absolute/path/to/fabric-mcp/ を実際のプロジェクトパスに置き換えてください。

必要に応じて設定する任意の環境変数：

"env": {
  "FABRIC_PATH": "/custom/path/to/fabric",
  "YTDLP_PATH": "/custom/path/to/yt-dlp"
}

Warp CLI の場合

注：Warp では手動設定が必要です。まずソースからビルドするか、.mcpb バンドルを展開してください。

Warp の MCP 設定ファイルに追加します：

macOS/Linux：~/.warp/mcp_config.json

{
  "mcpServers": {
    "fabric": {
      "command": "node",
      "args": ["/absolute/path/to/fabric-mcp/dist/index.js"]
    }
  }
}

/absolute/path/to/fabric-mcp/ を実際のプロジェクトパスに置き換えてください。

必要に応じて設定する任意の環境変数：

"env": {
  "FABRIC_PATH": "/custom/path/to/fabric",
  "YTDLP_PATH": "/custom/path/to/yt-dlp"
}

Claude/Warp を再起動する

設定後：

• Claude Desktop：アプリケーションを再起動します
• Warp：ターミナルを再起動するか、warp mcp reload を実行します

利用可能なツール

コアツール

1. health_check - Fabric、yt-dlp、その他の依存関係がインストールされ、設定されているか確認します
2. list_fabric_patterns - 利用可能なすべての Fabric パターンを一覧表示します
3. run_fabric_pattern - カスタム入力で任意の Fabric パターンを実行します
4. get_youtube_transcript - YouTube 動画の文字起こしを取得します

統合分析ツール

これらのツールは、コンテンツの取得とパターンの適用を1つのステップで行い、一般的なワークフローを効率化します。メリット：

• ✅ 切り詰めなし：完全なコンテンツが Fabric に直接渡されます
• ✅ より効率的：複数回ではなく、1回のツール呼び出しで済みます
• ✅ より良い結果：Fabric がコンテキストウィンドウの制限を受けずに、コンテンツ全体を処理します

1. analyze_youtube_video - YouTube の文字起こしを取得し、1つのステップでパターンを適用します
2. analyze_file - ファイルを読み込み、1つのステップでパターンを適用します
3. analyze_url - URL のコンテンツを取得し、1つのステップでパターンを適用します

事前設定済みのパターンツール

これらのパターンは、fabric_ プレフィックス付きの専用ツールとして公開されています。

コンテンツ分析

• fabric_extract_wisdom - コンテンツから重要な洞察や引用を抽出します
• fabric_summarize - 簡潔な要約を作成します
• fabric_analyze_claims - 主張を分析し、ファクトチェックします
• fabric_analyze_paper - 学術論文を分析します

学習

• fabric_create_quiz - クイズの問題を生成します
• fabric_to_flashcards - コンテンツをフラッシュカードに変換します

開発

• fabric_summarize_git_diff - レビュー用に git diff を要約します
• fabric_create_coding_project - アイデアからプロジェクト構成を生成します
• fabric_explain_code - コードをわかりやすく説明します

セキュリティと運用

• fabric_analyze_logs - ログファイルを分析します
• fabric_analyze_incident - セキュリティインシデントを分析します

文章作成

• fabric_improve_writing - 文章の品質を向上させます

使用例

Claude Desktop の場合

YouTube 動画から知見を抽出する：

User: Can you extract the key insights from this video? 
      https://www.youtube.com/watch?v=dQw4w9WgXcQ

Claude: [Uses get_youtube_transcript + fabric_extract_wisdom]

記事を要約する：

User: Summarize this article: [paste article text]

Claude: [Uses fabric_summarize]

講義ノートからフラッシュカードを作成する：

User: Convert these lecture notes into flashcards: [paste notes]

Claude: [Uses fabric_to_flashcards]

git diff を分析する：

User: Review this git diff and summarize the changes:
      [paste git diff output]

Claude: [Uses fabric_summarize_git_diff]

統合分析ツール

効率化のため、取得と分析を1つのステップで行う統合ツールを使用します。

User: Extract wisdom from this YouTube video:
      https://www.youtube.com/watch?v=example

Claude: [Uses analyze_youtube_video with pattern='extract_wisdom']

User: Summarize this article:
      https://example.com/article

Claude: [Uses analyze_url with pattern='summarize']

User: Explain the code in /path/to/script.py

Claude: [Uses analyze_file with pattern='explain_code']

パターンの連鎖

Claude は複数のパターンを連鎖させることができます。

User: Get the transcript from this video, extract the wisdom, 
      then create flashcards from it.
      https://www.youtube.com/watch?v=example

Claude: 
[1. Uses get_youtube_transcript]
[2. Uses fabric_extract_wisdom on transcript]
[3. Uses fabric_to_flashcards on extracted wisdom]

ユースケース

Daniel Miessler の Fabric パターンに基づきます。

コンテンツ処理

• YouTube 動画 → 知見を抽出／要約
• 記事／ブログ投稿 → 要約、主張の分析
• ポッドキャストの文字起こし → 知見を抽出、引用を抜き出す

文章作成と開発

• アイデア → エッセイ（create_coding_project または類似のパターンを使用）
• コードの差分 → PR の説明（summarize_git_diff を使用）
• 会議メモ → ユーザーストーリー（agility_story を指定して run_fabric_pattern を使用）

学習

• あらゆるコンテンツ → フラッシュカード（to_flashcards を使用）
• 難解なドキュメント → 類推を用いた用語集
• 動画／記事 → クイズ（create_quiz を使用）

セキュリティ分析

• マルウェアのサンプル → 分析（analyze_malware を使用）
• ログファイル → 脅威の解釈（analyze_logs を使用）
• セキュリティスキャン → ルール（run_fabric_pattern を使用）

トラブルシューティング

サーバーの状態を確認する

Claude に「ヘルスチェックを実行して」と尋ねると、次の項目を確認します。

• Fabric のインストールとバージョン
• Fabric の設定（API キー、パターン）
• yt-dlp のインストール（YouTube サポート用）
• 不足しているものがある場合は、インストール手順を提示します

よくある問題

Fabric が見つからない

エラー：Failed to spawn fabric: ENOENT

解決方法：

1. 公式インストールガイドに従って Fabric をインストールします
2. インストールを確認します：which fabric と fabric --version
3. カスタムの Fabric の場所を使用している場合は、MCP 設定で FABRIC_PATH を設定します

パターンが見つからない

エラー：Pattern not found: pattern_name

解決方法：

1. Claude にすべてのパターンを一覧表示するよう依頼します：「すべての fabric パターンを一覧表示して」
2. パターンを更新します：fabric --updatepatterns
3. スペルを確認します。アンダースコアを使用してください（例：extractWisdom ではなく extract_wisdom）

YouTube の文字起こしが機能しない

エラー：Failed to fetch YouTube transcript

解決方法：

1. yt-dlp をインストールします：brew install yt-dlp（macOS）または pip install yt-dlp
2. 確認します：yt-dlp --version
3. カスタムの場所を使用している場合は、MCP 設定で YTDLP_PATH を設定します

Claude に MCP サーバーが表示されない場合

解決方法：

1. 設定ファイルの場所を確認します：
   • macOS：~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
   • Windows：%APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
2. バリデーターで JSON の構文を確認します
3. dist/index.js へのパスが絶対パスであることを確認します
4. Claude Desktop を完全に再起動します
5. ログを確認します：~/Library/Logs/Claude/mcp-server-fabric.log

パターンの実行がタイムアウトする場合

エラー：Fabric command timed out

解決方法：

• 大きなパターンの実行には時間がかかる場合があります（デフォルト：5 分）
• Fabric の API キーとクォータを確認します
• まず、より小さな入力で試します

開発

ビルド

# Build TypeScript only
npm run build

# Build complete .mcpb bundle
./build-mcpb.sh

ウォッチモード

npm run watch

ローカルでのテスト

# Build the project
npm run build

# Test the MCP server
node dist/index.js
# Server will run on stdio and wait for MCP protocol messages

# Or use the health check to verify dependencies
echo '{"jsonrpc":"2.0","id":1,"method":"tools/call","params":{"name":"health_check","arguments":{}}}' | node dist/index.js

アーキテクチャ

┌─────────────────┐
│  Claude/Warp    │
└────────┬────────┘
         │ MCP Protocol (stdio)
         ▼
┌─────────────────┐
│  MCP Server     │ ← This project
│  (Node.js)      │
└────────┬────────┘
         │ Direct CLI calls
         ▼
┌─────────────────┐
│  Fabric CLI     │
│  (fabric cmd)   │
└────────┬────────┘
         │
         ▼
┌─────────────────┐
│  AI Patterns    │
│  OpenAI/etc.    │
└─────────────────┘

MCP サーバーは以下を行います：

1. Fabric のパターンを MCP ツールとして公開します
2. パターン名と入力を指定して、Fabric CLI を直接呼び出します
3. 結果を Claude/Warp に返します
4. REST API サーバーは不要で、CLI インターフェースを使用します

リソース

• Fabric：https://github.com/danielmiessler/Fabric
• yt-dlp：https://github.com/yt-dlp/yt-dlp
• MCP のドキュメント：https://modelcontextprotocol.io
• MCP SDK：https://github.com/modelcontextprotocol/typescript-sdk

ライセンス

MIT

貢献

貢献を歓迎します！Issue または PR を作成してください。

クレジット

• Fabric：Daniel Miessler による
• MCP：Anthropic による