ppl - Personal CRM for AI Agents について
pplは、個人とAIアシスタント向けのCRMです。連絡先、会話メモ、誕生日、フォローアップをまとめ、認可されたエージェントが同じ関係情報を利用できます。
主な機能
- 01連絡先と会話メモの保存
- 02誕生日とフォローアップの管理
- 03認可されたアシスタントとの記録共有
- 04ホスト型MCPとREST APIによる接続
活用シーン
- 01AIとの会話に関係情報を残す
- 02エージェントによる連絡先ブリーフィング
- 03CSVファイルを確認してから連絡先を移行
MCP 対応
https://withppl.com/mcp のホスト型MCPサーバーを通じて、接続クライアントが関係情報を利用できます。エージェントはStreamable HTTPとBearer tokenで接続し、対応クライアントではOAuth 2.0も利用できます。
設定
リモートサーバーはインストール不要です。クライアントを選んで設定をコピーするか、ワンクリックで導入できます。
https://withppl.com/mcpclaude mcp add --transport http ppl-crm-ppl https://withppl.com/mcp{"mcpServers":{"ppl-crm-ppl":{"type":"http","url":"https://withppl.com/mcp"}}}Cursor で開く{"servers":{"ppl-crm-ppl":{"type":"http","url":"https://withppl.com/mcp"}}}VS Code で開く{"mcpServers":{"ppl-crm-ppl":{"type":"http","url":"https://withppl.com/mcp"}}}{"mcpServers":{"ppl-crm-ppl":{"serverUrl":"https://withppl.com/mcp"}}}コマンドはターミナルで実行し、JSON は各クライアントの MCP 設定に貼り付けて再起動します。認可が必要なサーバーは初回接続時にログインを求めます。
ツール
詳細
ppl
あなたと AI のための関係性の記憶。
ppl は、あなたと、あなたが選んだ AI アシスタントのためのパーソナル CRM です。連絡先、会話のメモ、誕生日、フォローアップをまとめて管理できます。ブラウザーで作業することも、アシスタントに同じ記録を使う権限を付与することもできます。
ppl、パーソナル CRM の選び方、または連絡先のインポートについてご覧ください。
ガイドと無料ツールでは、クライアントの設定、製品の比較、連絡先の移行について説明しています。まずは、お使いのクライアントに合わせたClaude、ChatGPT、Cursor、またはVS Codeのガイドをご覧ください。インポートする前に、ローカル CSV チェッカーを使うと、連絡先をアップロードせずにファイルのよくある問題を検出できます。ライターやディレクトリの管理者は、プレスキットで最新の製品情報、オリジナルのロゴ、公開スクリーンショットを利用できます。
開発者向けホーム:ppl-crm.github.io。アカウントを接続せずに、架空の関係性記憶デモをお試しください。
AI を接続する
ホスト型 MCP サーバー: https://withppl.com/mcp
ホスト型サービスは現在利用できます。セルフホスト版は近日公開予定です。エージェントは Bearer トークンを使い、Streamable HTTP 経由で接続します。
クライアントで始める
クライアントの設定については接続ガイドを、認証、権限、スターターレシピ、復旧については開発者ガイドをご覧ください。新規ユーザーは接続時にアカウントを作成し、メールアドレスの所有権を確認できます。一部のクライアントでは別途設定が必要です。また、利用できる機能はアカウントプランや管理者の設定によって異なる場合があります。
Codex CLI
Codex は、OAuth と Dynamic Client Registration による Streamable HTTP MCP サーバーに対応しています。ppl を追加してから、サインインしてください。
codex mcp add ppl --url https://withppl.com/mcp
codex mcp login ppl
または ~/.codex/config.toml に追加し、codex mcp login ppl を実行してください。
[mcp_servers.ppl]
url = "https://withppl.com/mcp"
ログインするとブラウザーで ppl が開き、アクセスを承認できます。ppl を初めて利用する場合は、無料アカウントを作成してください(無料ベータ版、連絡先は最大 1,000 件)。codex mcp list を実行するか、Codex TUI 内で /mcp を実行して、サーバーを確認してください。Codex MCP のドキュメントをご覧ください。
エージェントの接続フロー
{"client_name": "Your agent"}を指定してPOST https://withppl.com/api/agent/connect/requestを実行します。approve_urlをユーザーに提示します。ユーザーはサインインまたはアカウントを作成し、メールアドレスの所有権を確認して、要求された権限を確認します。- 承認されるまで、返された
poll_urlを適切な間隔でポーリングし、一度だけ使用できるapi_tokenを保護された認証情報ストアに保存します。拒否または期限切れの場合は停止します。 - MCP サーバーまたは REST API でトークンを使用します。
OAuth に対応した MCP クライアント(Claude、ChatGPT など)は、Dynamic Client Registration、PKCE、リフレッシュトークンを含む標準の OAuth 2.0 で接続できます。docs/oauth.mdをご覧ください。
機械可読な情報:ppl.json、llms.txt、および REST API の OpenAPI 仕様。
MCP レジストリ
公式 MCP レジストリに io.github.ppl-crm/ppl として登録されています。server.jsonをご覧ください。
例
- Python のブリーフィング例 - 依存関係のない REST クライアントと MCP SDK クライアント
- Node MCP クライアント - MCP TypeScript SDK を使った接続
- ppl-memory PyPI パッケージ - LangGraph、CrewAI、AutoGen のアダプター
ドキュメント
- エージェント統合ガイド - タスクごとのワークフロー、ツール、パターン
- MCP クライアント向け OAuth - Dynamic Client Registration のフロー
ライセンス
MIT。LICENSEをご覧ください。
コメント
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。