PIL

Instagram の保存済み投稿を AI が深く読み込み、いつまでも検索可能に。すべて あなたの マシン上で。

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mcp-name: io.github.pjpoulose/pil

3 ステップで PIL を入手

1. これを Muse にコピーして貼り付けます：

    Clone https://github.com/pjpoulose/PIL into your workspace and follow its
    SKILL.md to set up my Personal Instagram Library. Work through it step by
    step — install, build the library from my saved posts, and hand me the
    installable app.

2. 指示されたら、Instagram を連携します（ブラウザーでワンタップ）。

3. 送られてきたアプリファイルをダウンロード → 解凍 → Start PIL をダブルクリック → Install をクリックします。

これだけです。セットアップ、読み込み、ビルドは Muse が行います。 スマートフォンでも使いたい場合は、Muse に頼むだけです。そちらも対応します。

自分でセットアップしたい場合は？ 1 つのコマンドですべてセットアップできます。

• Mac / Linux：curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/pjpoulose/PIL/master/bootstrap.sh | bash
• Windows（PowerShell）：irm https://raw.githubusercontent.com/pjpoulose/PIL/master/bootstrap.ps1 | iex

次に、手動セットアップのコマンドでライブラリをビルドします。

毎日、二度と見つけられない投稿を保存しています。**PIL（Personal Instagram Library）**は、Instagram の保存済み投稿コレクションを、自分のマシン上にあるプライベートなナレッジベースに変えます。すべての投稿をビジョン AI が深く読み込み、物語形式の要約、要点、手順、投稿内で言及されているリンク、自動タグを作成。数秒で検索でき、AI コーディングツールからリアルタイムに質問できます。

**コードは共有されても、データは手元に残ります。**このリポジトリに含まれるのはコード、データベーススキーマ、設定例、ドキュメントのみです。保存した投稿、キャプション、アカウント情報がコンピューターの外に出ることはありません。取り込み、抽出、検索、MCP サーバーはすべてローカルで実行されます。.gitignore により、データベース、設定、エクスポートが誤ってコミットされるのを防ぎます。

サンプルデータを使ったコンセプトモックアップです。あなたの投稿を使うと、ライブラリはこのようになります。

Claude、Codex、Cursor からアクセスできるようにしませんか？

読み取り専用の MCP サーバーを接続すれば、ほかの AI ツールからライブラリにリアルタイムで質問できます。常に最新の状態で、再アップロードも不要です。Muse に設定を任せることもできます。 接続方法 →

仕組み

flowchart LR
    A["Instagram saved posts"] -->|"ingest"| B["Local SQLite on your machine"]
    B -->|"vision AI<br/>deep read"| C["Summaries, key points, how-tos, links, tags"]
    C --> D["Query two ways"]
    D --> E["MCP server — Cursor, Claude Code, Desktop"]
    D --> F["Static JSON export — any AI tool"]

手動セットアップ（自分で行う）

# 1a. Install from PyPI (recommended — no clone needed)
pip install personal-instagram-library
# gives you: pil-mcp pil-ingest pil-extract pil-tag
#            pil-export-web pil-export-html pil-export-pwa pil-publish-pwa

# 1b. Or get the code
git clone https://github.com/pjpoulose/PIL.git pil && cd pil

# 2. Configure (your data lives in data_dir, default ~/.local/share/pil)
cp pil.config.example.json ~/.config/pil/pil.config.json
# edit it: set account_id to your user_fbid from `instagram-cli accounts`

# 3. MCP server dependency
pip install "mcp<2"

cd bin
python3 ingest_saved.py      # collections + saved posts
python3 extract_content.py   # vision-AI deep read (batches of 25)
python3 tag_all.py           # programmatic tags for untagged posts
python3 export_web.py        # static JSON export -> <data_dir>/web_data.json
python3 export_html.py       # searchable HTML dashboard -> <data_dir>/pil_library.html
python3 export_pwa.py        # installable PWA bundle -> <data_dir>/pwa/

python3 bin/mcp_server.py    # read-only, stdio — Ctrl-C to stop

保存済みタブをスクロールするだけではだめなのですか？

他のAIツールからライブラリに質問する

ライブ（推奨）：MCP。 MCP対応のアシスタントを読み取り専用サーバーに接続すると、質問のたびに現在のデータベースが参照されます。常に最新の状態で、エクスポートも再アップロードも不要です。

python3 /path/to/pil/bin/mcp_server.py    # stdio; Ctrl-C to stop

Claude Code、Claude Desktop、Cursorとの接続方法： references/mcp_clients.md。MCP対応のクライアントならどれでも使えます。設定を自分で触りたくない場合は、Museに接続を依頼することもできます。利用可能なツール：

サーバーはSQLiteのmode=roでデータベースを開き、SELECT専用のツールを公開します。ライブラリを変更することはできません。（攻撃テスト済み：SQLインジェクション、書き込みの試み、上限値の不正利用がすべてブロックされることを確認済みです。）

スナップショット：ファイルをアップロード。 Museにweb_data.jsonファイル（export_web.pyで作成）を送るよう依頼してください。すべての投稿と、詳細読解で得たナレッジが1つのファイルにまとまっています。AIチャット（Claude、ChatGPTなど）に添付すれば、通常の文書と同じように質問できます。エクスポート時点で固定されたスナップショットであり、ライブ接続ではありません。新しい投稿を保存した後は、Museに新しいファイルを依頼してください。

直接操作（上級者向け）。 データベースは<data_dir>/pil.sqliteにある通常のSQLiteファイルです（スキーマはschema.sql）。任意のSQLiteツールで読み取り専用として開いてください。

これらのファイルには個人のInstagramデータが含まれています。お使いのマシン上に保管し、信頼できるツールとのみ共有してください。

ライブラリをアプリとして使う

Museがパソコンとスマートフォン向けのアプリを構築し、送信します。次のように依頼するだけです。

• 「PILアプリを送って」 — 送られてきたファイルをダウンロードして解凍し、Start PILをダブルクリックして、Installをクリックします。他のアプリと同じようにパソコン上で使え、完全にオフラインで動作します。
• 「スマートフォンにPILを入れて」 — 公開を代行し、スキャン用のQRコードを表示します。Install（Android）または共有 → ホーム画面に追加（iPhone）をタップしてください。

コマンドも、ホスティングの設定も、ターミナルも不要です。すべてMuseが行います。

Signal Deck — ビジュアルダッシュボード（v1.2.0）

クエリするより、内容を見て回りたいですか？ Signal Deck（dashboard/）は、ローカルの PIL データベースから、自己完結型の HTML ダッシュボードを作成します。保存したすべての内容を表示するトピックリングのヒーロー、検索 → 要約（The Brief）、ソースレール、固定インデックス、そしてアーカイブ全体のグリッドを備えています。ファイルは1つだけで、オフラインで動作し、データが端末の外に出ることはありません。

cd dashboard
PIL_DB=~/.local/share/pil/pil.sqlite python3 build-signal.py
# open pil-signal-deck.html in Chrome/Safari

詳細、PWA に関する注意事項、QA スイートについては dashboard/README.md をご覧ください。

内容

pil/
├── assets/logo.svg          # the seal above
├── SKILL.md                 # skill definition (for Muse)
├── README.md                # this file
├── LICENSE                  # MIT
├── schema.sql               # the five tables: folders, posts, post_folders, knowledge, tags
├── pil.config.example.json  # copy to pil.config.json and set your account_id
├── bootstrap.sh             # one-line installer for Mac/Linux
├── bootstrap.ps1            # one-line installer for Windows
├── bin/
│   ├── pil_common.py        # config resolution + DB helpers
│   ├── ingest_saved.py      # step 1: ingest (resume-safe)
│   ├── extract_content.py   # step 2: vision-AI extraction (resume-safe)
│   ├── tag_all.py           # step 3: tagging
│   ├── export_web.py        # step 4: static export
│   ├── export_html.py       # step 5: self-contained HTML dashboard
│   ├── export_pwa.py        # step 6: installable PWA bundle (manifest + SW + icons)
│   ├── publish_pwa.py       # step 7: publish PWA to your own host for phone install
│   └── mcp_server.py        # read-only MCP server (stdio)
└── references/
    └── mcp_clients.md       # Cursor / Claude Code / Claude Desktop wiring

FAQ

コーディングの知識は必要ですか？ いいえ。このページの先頭にあるプロンプトをコピーして Muse に貼り付けるだけで、すべて一緒に進めてくれます。ご自身で行うのは、Instagram を連携すること（ブラウザーでワンタップ）と、送られてくるアプリファイルをダウンロードすることだけです。

Instagram のデータはどこに送られますか？ どこにも送られません。コードは共有されても、データは手元に残ります。 保存した投稿、キャプション、アカウント情報が端末の外に出ることはありません。こちらにアップロードされるものは一切ありません。そもそも「こちら」という場所もありません。サーバーも、アカウントも、クラウドもありません。

費用はかかりますか？ PIL は無料のオープンソース（MIT）です。サブスクリプションも、作成が必要なアカウントもありません。AI による詳細な読み取りは、ご自身の Instagram／AI 環境を通じて実行されます。

アプリはオフラインで動作しますか？ はい。インストール後は、デスクトップアプリとスマートフォンアプリが完全にオフラインで動作します。検索、ルーム、タグ、回答はすべて、インターネットに接続しなくても利用できます。

どのスマートフォンやコンピューターに対応していますか？ デスクトップアプリは Windows、Mac、Linux、スマートフォンアプリは iPhone と Android に対応しています。Android では Chrome で Install app をタップしてください。iPhone では Safari の 共有 → ホーム画面に追加 を使用してください。

新しい投稿を保存しました。どうすれば追加できますか？ Muse に「新しい投稿を保存しました」と伝えるだけです。新しい投稿だけを取得して詳細に読み取り、その後アプリとファイルを更新します。

ライブラリを誰かと共有できますか？ ライブラリは端末上のファイルです。他の人のコンピューターにコピーすることはできますが、そのファイルには個人の Instagram データが含まれています。個人情報と同じように扱い、公開したり、公開されている場所にアップロードしたりしないでください。

問題が起きました。どうすればよいですか？ 何が起きたかを Muse に伝えてください。原因を特定し、その場で修正できます。（以下の手動セットアップを実行している場合は、インストーラーを再実行してください。何度実行しても安全です。また、python3 --version が 3.11 以上であることを確認してください。）

トラブルシューティング

問題が発生しましたか？何が起きたかを Muse に伝えてください。ほとんどの問題は、自分で原因を特定して修正できます。

手動でセットアップしていますか？

• PIL account_id is not configured → 設定例をコピーし、instagram-cli accounts で確認できる user_fbid を account_id に設定してください。
• 膨大なライブラリでは抽出に時間がかかりますが、中断後に再開できます。再実行してください。
• 429 のレート制限には、スクリプト内のバックオフ処理で対処します。
• MCP サーバーを実行する Python には mcp<2 が必要です（2.x では API 名が変更されています）。

コントリビューション

PR と Issue を歓迎します。抽出プロンプトの改善、新しいクエリクライアント、新しいエクスポート形式などにご協力ください。フォークして、リリースして、自分らしく活用してください。延々とスクロールする手間が省けたなら、スターを付けると、ほかの人にも見つけてもらいやすくなります。

ライセンス

MIT。Paul Poulose が開発しました。