mcp-me

mcp-me

AI アシスタントは、あなたのことを知りません。 Claude、Copilot、Cursor、Windsurf との会話を始めるたびに、白紙の状態から始まります。あなたのスキル、プロジェクト、キャリア、大切にしていることについての情報はありません。

mcp-me がその問題を解決します。 Model Context Protocol（MCP）を介して、どの AI アシスタントからも読み取れる、体系化された個人プロフィールを作成します。AI のためのデジタルアイデンティティレイヤーと考えてください。経歴、キャリア、スキル、興味、プロジェクトなどが、使用するすべての AI ツールからいつでも利用できます。

You: "Write me a cover letter for this job"
AI:  (reads your me://career, me://skills, me://projects)
     "Based on your 5 years at Acme Corp, your TypeScript expertise,
      and your open-source work on mcp-me..."

mcp-me を使う理由

• あなたを理解する AI — アシスタントが、会話をまたいであなたのスキル、キャリア、プロジェクト、個性を記憶します
• 自動生成 — 登録済みの 329 個のジェネレーター（44 個のジェネレーターソースファイルに実装）から、1 つのコマンドでデータを取得します
• プライバシー優先 — すべてのデータは、使用中のマシン上の YAML ファイルにローカル保存されます。クラウドには何も送信されません。
• リアルタイムプラグイン — AI が必要に応じて問い合わせる 13 個のライブ連携機能（Spotify の再生中の曲、GitHub リポジトリ、Last.fm の再生履歴）
• 拡張可能 — コミュニティ主導のジェネレーターとプラグイン。約 10 行のコードで、新しいデータソースを追加できます。
• どこでも使えます — Claude Desktop、Cursor、Windsurf、Copilot、および MCP 互換のあらゆる AI アシスタント

インストール

前提条件： Node.js 20 以降。node -v で確認してください。

ワンクリックインストール

ワンクリックで mcp-me を AI アシスタントに追加できます。パスの設定は不要です（プロフィールはデフォルトで ~/.mcp-me を使用します）。

  

Claude Desktop： 最新の .mcpb リリースをダウンロードしてダブルクリックでインストールするか、Claude Desktop → Settings → Extensions にドラッグしてください。

インストール後、プロフィールを初期化します。

mcp-me init
mcp-me generate --github your-username

npm（推奨）

npm install -g mcp-me

これにより、システム上のどこからでも mcp-me コマンドを使えるようになります。リポジトリをクローンする必要はありません。npm がパッケージをダウンロードします。

mcp-me --help
mcp-me init
mcp-me generate --github your-username
mcp-me serve

代替方法 — インストールせずに実行する（npx を使用）：

npx mcp-me --help

npx はパッケージを一時的にダウンロードして実行します。mcp-me を一度試す場合に便利ですが、実行のたびに再ダウンロードするため、繰り返し使う場合は時間がかかります。

プロフィールの保存場所： コマンドはデフォルトで ~/.mcp-me を使用します。MCP_ME_PROFILE_DIR で上書きするか、明示的なパスを渡してください：mcp-me serve ~/my-profile。

クイックスタート

# 1. Initialize your profile (creates YAML templates + .mcp-me.yaml in ~/.mcp-me)
mcp-me init

# 2. Edit the config file — uncomment your sources
code ~/.mcp-me/.mcp-me.yaml

.mcp-me.yaml 設定ファイル：

generators:
  github: your-username
  devto: your-username
  bluesky: handle.bsky.social
  zodiac: aquarius

plugins:
  github:
    enabled: true
    username: your-username

# 3. Generate! Reads sources from .mcp-me.yaml automatically
mcp-me generate

# 4. Start the MCP server
mcp-me serve

CLI フラグも使用できます： mcp-me generate --github octocat --devto myuser

すべてのコマンドは、npx（インストール不要）でも、グローバルにインストール済みの場合は mcp-me を直接指定しても実行できます。generate コマンドは公開 API からデータを取得し、プロフィールの YAML ファイルに自動入力します。ほとんどのデータソースでは API キーは不要です。

プロフィールディレクトリの構成

~/.mcp-me/             → Default profile location
  .mcp-me.yaml        → Configuration (generators + plugins)
  identity.yaml        → Your data (name, bio, contact)
  skills.yaml          → Your data (languages, tools)
  projects.yaml        → Your data (portfolio)
  career.yaml          → Your data (experience)
  interests.yaml       → Your data (hobbies, topics)
  personality.yaml     → Your data (traits, values)
  goals.yaml           → Your data (short/long-term)
  faq.yaml             → Your data (Q&A pairs)

AI アシスタントを設定する

ワンクリック（Cursor と VS Code）

上記のワンクリックインストールバッジを使用してください。インストール後、mcp-me init を実行してプロフィールを作成します。

Cursor プラグイン（Open Plugins）

mcp-me は Cursor 用の完全な Open Plugins プラグインとして提供されています。cursor.directory からインストールするか、リポジトリをクローンしてください。プラグインがすべてのコンポーネントを自動検出します。

コンポーネント	場所	目的
MCP サーバー	mcp.json	設定不要の npx -y mcp-me serve
ルール	rules/	回答前に必ずプロフィールを参照
スキル	skills/	プロフィールの利用方法とセットアップガイド
エージェント	agents/	プロフィールのアシスタントと自己紹介文の作成者
コマンド	commands/	/ask-about-me と /introduce-me
フック	hooks/hooks.json	セッション開始時にプロフィールをリマインド
LSP	.lsp.json	プロフィールファイル用の YAML 言語サーバー

プラグインの構成を検証します：npm run validate:open-plugin

Windsurf

~/.codeium/windsurf/mcp_config.json に追加します：

{
  "mcpServers": {
    "me": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "mcp-me", "serve"]
    }
  }
}

Cursor（手動）

プロジェクトのルートにある .cursor/mcp.json に追加します：

{
  "mcpServers": {
    "me": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "mcp-me", "serve"]
    }
  }
}

VS Code（GitHub Copilot）

プロジェクトのルートにある .vscode/mcp.json（またはグローバルにアクセスする場合はユーザー設定）に追加します：

{
  "servers": {
    "me": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "mcp-me", "serve"]
    }
  }
}

ヒント： グローバルに（すべてのワークスペースで）有効にするには、VS Code の設定（Ctrl+Shift+P → "Preferences: Open User Settings (JSON)"）を開き、そこに mcp キーを追加します。

Claude Desktop

オプション A — デスクトップ拡張機能（.mcpb、推奨）：

1. GitHub Releases から mcp-me.mcpb をダウンロードします
2. ファイルをダブルクリックするか、Claude Desktop → Settings → Extensions にドラッグします
3. プロンプトが表示されたら、プロフィールのディレクトリを設定します（デフォルト：~/.mcp-me）
4. まだプロフィールを作成していない場合は、mcp-me init を実行します

オプション B — 手動設定：

Claude Desktop の設定に追加します：

{
  "mcpServers": {
    "me": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "mcp-me", "serve"]
    }
  }
}

エージェントの指示ファイル

AI エージェントは、プロジェクト内の特別な Markdown ファイルを読み取り、どのように動作すべきかを理解します。これらを mcp-me と組み合わせると、すべての AI セッションでプロフィールが自動的に参照されます。会話のたびに、自分の技術スタック、経歴、好みを繰り返し伝える必要はありません。

ファイル	対応ツール
AGENTS.md（プロジェクトのルート）	Windsurf（Cascade）、OpenAI Codex、Cline など
.github/copilot-instructions.md	GitHub Copilot（VS Code + GitHub.com）

クイックセットアップ：

# AGENTS.md — for Windsurf, Cline, Codex, etc.
cp "$(npm root -g)/mcp-me/templates/AGENTS.md" ./AGENTS.md

# GitHub Copilot
mkdir -p .github
cp "$(npm root -g)/mcp-me/templates/.github/copilot-instructions.md" .github/copilot-instructions.md

どちらのテンプレートも mcp-me に含まれており、回答の改善にあなたについての情報が役立つ場合はいつでも ask_about_me を呼び出すよう AI に指示します。

例、グローバル設定、プロジェクト固有のルールと組み合わせる際のヒントについては、エージェント指示ガイドを参照してください。

プロフィールのスキーマ

プロフィールは YAML ファイルの集合です。

ファイル	説明
identity.yaml	名前、自己紹介、所在地、言語、連絡先情報
career.yaml	職歴、学歴、資格
skills.yaml	技術スキルとソフトスキル、および習熟度
interests.yaml	趣味、音楽、本、映画、食べ物の好み
personality.yaml	価値観、特性、MBTI、強み
goals.yaml	短期、中期、長期の目標
projects.yaml	個人プロジェクトとオープンソースプロジェクト
faq.yaml	自分についてのカスタム質問と回答の組み合わせ

詳細なドキュメントについては、スキーマリファレンスを参照してください。

MCP インターフェース

リソース

MCP リソースとして公開される静的なプロフィールデータ：

• me://identity — 個人情報と連絡先
• me://career — 職歴
• me://skills — スキルと習熟度
• me://interests — 趣味と好み
• me://personality — 性格特性と価値観
• me://goals — 個人的および職業上の目標
• me://projects — ポートフォリオとプロジェクト
• me://faq — よくある質問

ツール

• ask_about_me — ユーザーについて自由形式で質問
• search_profile — プロフィールデータ全体をキーワード検索

プロンプト

• introduce_me — 2 段落の自己紹介を生成します
• summarize_career — キャリアの歩みを要約します
• technical_profile — 技術スキルと技術スタックを説明します
• collaboration_fit — プロジェクトとの相性を評価します

ジェネレーター（使用例）

ジェネレーターは mcp-me generate の実行中に、公開 API またはユーザー提供のエクスポートデータを使ってプロフィールを自動入力します。ほとんどのソースでは API キーは不要です。

現在の件数：

• 登録済みジェネレーター： 329
• ジェネレーターのソースファイル： 単一ジェネレーターのファイル 44 個 ＋ バッチファイル 15 個（src/generators/）

以下の表は、よく使われるジェネレーターを厳選したものです。完全な情報源は src/generators/index.ts です。

カテゴリ	フラグ	ソース	データ
コード	--github <user>	GitHub API	リポジトリ、言語、スター、プロフィール
コード	--gitlab <user>	GitLab API	プロジェクト、トピック、プロフィール
コード	--bitbucket <user>	Bitbucket API	リポジトリ、言語
コード	--huggingface <user>	Hugging Face API	モデル、データセット、スペース
コード	--kaggle <user>	Kaggle API	コンペティション、データセット、メダル
コード	--codeberg <user>	Gitea API	リポジトリ、言語
執筆	--devto <user>	DEV.to API	記事、タグ、リアクション
執筆	--medium <user>	Medium RSS	記事、カテゴリ、記事本文
執筆	--blogger-backup <xml>	Blogger XML エクスポート	ローカルバックアップから投稿をインポートします。必要に応じて著者で絞り込めます
執筆	--hashnode <user>	Hashnode GraphQL	ブログ投稿、タグ
執筆	--substack <user>	Substack RSS	ニュースレターの投稿、記事本文
執筆	--wordpress <site>	WordPress API	ブログ投稿、カテゴリ、タグ
執筆	--openlibrary <user>	Open Library API	著書
執筆	--orcid <id>	ORCID API	学術論文
執筆	--semanticscholar <id>	S2 API	研究論文、引用
執筆	--youtube <channel>	YouTube RSS	動画、チャンネル情報
コミュニティ	--stackoverflow <id>	Stack Exchange API	上位タグ、評価ポイント、バッジ
コミュニティ	--hackernews <user>	HN Firebase API	カルマ、投稿
コミュニティ	--mastodon <user@host>	Mastodon API	投稿、ハッシュタグ、自己紹介
コミュニティ	--bluesky <handle>	AT Protocol API	投稿、フォロワー
コミュニティ	--reddit <user>	Reddit JSON API	カルマ、自己紹介
コミュニティ	--producthunt <user>	ProductHunt GraphQL	公開したプロダクト、賛成票
コミュニティ	--threads <user>	Threads API	自己紹介、フォロワー数
パッケージ	--npm <user>	npm Registry	公開済みパッケージ
パッケージ	--pypi <pkgs>	PyPI JSON API	パッケージのメタデータ
パッケージ	--crates <user>	Crates.io API	Rust クレート
パッケージ	--dockerhub <user>	Docker Hub API	コンテナーイメージ
アクティビティ	--wakatime <user>	WakaTime API	コーディング時間、言語、エディター

Blogger XML バックアップ

--blogger-backup は、ディスク上の Blogger XML エクスポートファイルから投稿コンテンツをインポートします。サイトが古い、一部オフラインになっている、または公開 API から簡単に情報を取得できない場合でも投稿を復元したい、アーカイブ済みのブログや複数の著者がいるブログ向けに設計されています。

デフォルトでは、ファイル内のすべての投稿エントリーをインポートします。バックアップに複数の著者が含まれている場合は、ファイルパスの後に ::author1,author2,... を追加すると、著者名またはメールアドレスがいずれかの値と一致する投稿だけを保持できます。

例：

# Import all posts from a Blogger export
mcp-me generate --blogger-backup ~/Downloads/blog-2026-03-24.xml

# Import only posts written by specific authors/emails
mcp-me generate --blogger-backup "~/Downloads/blog.xml::[email protected],[email protected],Fernando Paladini"

エクスポートファイルの取得方法：

1. Blogger を開き、ブログを選択します。
2. Settings に移動します。
3. Manage blog で、Back up content をクリックします。
4. XML ファイルをダウンロードします。
5. そのファイルのパスを --blogger-backup に渡します。

ジェネレーターは一致する投稿を category: article として projects.yaml にインポートし、投稿のラベルをタグとして保持して、アーカイブに関する概要 FAQ 項目を追加します。 | アクティビティ | --letterboxd <user> | Letterboxd RSS | 視聴した映画、評価 | | アクティビティ | --goodreads <user> | Goodreads RSS + 著者ページ | 読んだ本、本棚、レビュー、出版した本 | | アクティビティ | --chess <user> | Chess.com API | レーティング、統計 | | アクティビティ | --lichess <user> | Lichess API | レーティング、対局 | | アクティビティ | --codewars <user> | Codewars API | ランク、名誉ポイント、言語 | | アクティビティ | --leetcode <user> | LeetCode GraphQL | 解決した問題、コンテスト | | アクティビティ | --lastfm <user> | Last.fm API | 再生履歴、トップアーティスト | | アクティビティ | --steam <id> | Steam API | ゲーム、プレイ時間 | | アクティビティ | --twitch <user> | Twitch API | 配信情報 | | アクティビティ | --dribbble <user> | Dribbble | デザイン作品、ポートフォリオ | | アクティビティ | --unsplash <user> | Unsplash API | 写真、ダウンロード、コレクション | | アクティビティ | --exercism <user> | Exercism API | 言語トラック、演習 | | アクティビティ | --hackerrank <user> | HackerRank API | バッジ、解決した課題 | | アクティビティ | --anilist <user> | AniList GraphQL | アニメ・マンガの統計、ジャンル | | アイデンティティ | --gravatar <email> | Gravatar API | プロフィール、連携アカウント、写真 | | アイデンティティ | --keybase <user> | Keybase API | 検証済みの身元証明 |

新しいデータソースを追加したい場合は、ジェネレーター作成ガイドを参照してください。

プラグイン（稼働中の連携機能 13 件）

プラグインは mcp-me serve の実行中に動作し、クエリのたびに AI アシスタントへリアルタイムデータを提供します。

プラグイン	説明	認証
GitHub	リポジトリ、アクティビティ、言語のリアルタイム情報	トークンは任意
Spotify	再生中の曲、トップアーティスト、プレイリスト	OAuth が必要
LinkedIn	エクスポートデータから取得した職歴	ローカル JSON ファイル
WakaTime	コーディング統計、言語のリアルタイム情報	API キーは任意
DEV.to	記事、リアクションのリアルタイム情報	API キーは任意
Bluesky	投稿、プロフィール、フォロワーのリアルタイム情報	不要
Hacker News	ストーリー、カルマのリアルタイム情報	不要
Reddit	カルマ、投稿のリアルタイム情報	不要
GitLab	プロジェクト、アクティビティ、MR のリアルタイム情報	トークンは任意
Mastodon	トゥート、プロフィール、エンゲージメントのリアルタイム情報	不要
YouTube	動画、チャンネル統計のリアルタイム情報	API キーは任意
Last.fm	再生中の曲、トップアーティスト、スクロブル	API キーは任意
Steam	プレイ中のゲーム、ゲームライブラリ	API キーは任意

.mcp-me.yaml でプラグインを有効にします：

plugins:
  github:
    enabled: true
    username: "your-username"
  spotify:
    enabled: true
    client_id_env: "SPOTIFY_CLIENT_ID"
    client_secret_env: "SPOTIFY_CLIENT_SECRET"
    refresh_token_env: "SPOTIFY_REFRESH_TOKEN"

コミュニティプラグインは npm（mcp-me-plugin-*）からインストールされ、自動検出されます。プラグイン作成ガイドを参照してください。

ジェネレーターとプラグインの比較

	ジェネレーター	プラグイン
実行タイミング	mcp-me generate（1 回）	mcp-me serve（継続的）
出力	静的 YAML ファイル	ライブ MCP リソース／ツール
認証	ほとんどの場合不要	必要な場合あり（OAuth）
例	「3 月に持っていたリポジトリ」	「現在持っているリポジトリ」
拡張方法	src/generators/*.ts を追加	src/plugins/*/ を追加

CLI リファレンス

# Auto-generate profile from multiple data sources
mcp-me generate [--directory] --github <user> [--devto <user>] [--stackoverflow <id>] ...

# Initialize with blank YAML templates (defaults to ~/.mcp-me)
mcp-me init [directory]

# Validate profile YAML files
mcp-me validate [directory]

# Start the MCP server (defaults to ~/.mcp-me)
mcp-me serve [directory]

# Scaffold a new generator or plugin (for contributors)
mcp-me create generator <name> [--category <category>]
mcp-me create plugin <name>

プロファイルの場所： デフォルトは ~/.mcp-me です。MCP_ME_PROFILE_DIR で上書きするか、明示的に [directory] 引数を渡してください。

開発

# Clone the repo
git clone https://github.com/paladini/mcp-me.git
cd mcp-me

# Install dependencies
npm install

# Run tests
npm test

# Build
npm run build

# Run in dev mode
npm run dev

FAQ

MCP（Model Context Protocol）とは何ですか？ MCP は、AI アシスタントを外部データソースに接続する Anthropic のオープン標準です。mcp-me は MCP を使用して、AI アシスタントが個人のプロファイルデータを読み取れるようにします。

API キーは必要ですか？ ほとんどのジェネレーターは、認証不要のパブリック API を使用します。一部（Strava、Spotify）ではトークンが必要です。詳細は .mcp-me.yaml のコメントを参照してください。

Claude Desktop／VS Code／Cursor／Windsurf で使用できますか？ はい。MCP 互換の AI アシスタントであれば使用できます。AI アシスタントの設定のセクションを参照してください。

AI エージェントがプロファイルを自動的に使用するようにするにはどうすればよいですか？ AGENTS.md（Windsurf、Cline、Codex 用）または .github/copilot-instructions.md（GitHub Copilot 用）をプロジェクトに追加してください。テンプレートが含まれています。エージェントの指示ガイドを参照してください。

新しいデータソースを追加するにはどうすればよいですか？ mcp-me create generator myservice を実行して新しいジェネレーターのひな型を作成するか、ジェネレーター作成ガイドを参照してください。

データはどこかに保存されますか？ いいえ。すべてのデータは YAML ファイル内にローカル保存されます。MCP サーバーはディスクから読み取るため、クラウドにデータが送信されることはありません。

ジェネレーターはいくつありますか？ 現在、44 個のジェネレーターソースファイルと 15 個のバッチファイルに実装された、登録済みのジェネレーターが 329 個あります。

貢献

貢献を歓迎します！新しいプラグイン、バグ修正、ドキュメントの改善など、ガイドラインについては CONTRIBUTING.md を参照してください。

メンテナーの方は、リリースと配布の手順について公開ガイドを参照してください。

ライセンス

MIT