Scrivener について
Scrivener MCPは、ScrivenerのプロジェクトをAIアシスタントにつなぎ、小説、脚本、原稿の管理を支援するMCPサーバーです。文書編集に加え、執筆分析、セマンティック検索、キャラクターやプロットの継続的な追跡に対応します。
主な機能
- 01プロジェクト文書の読み取り・編集・整理
- 02ペース、文体、読みやすさの分析
- 03意味による文章検索
- 04キャラクター、プロット、関係性の追跡
- 05原稿のコンパイルとエクスポート
- 06プロジェクトメモリーの保持
活用シーン
- 01章のペース分析で停滞箇所を特定
- 02シーンを作成しバインダーを再編成
- 03感情やテーマに合うシーンを検索
- 04キャラクター設定とプロットの整合性確認
MCP 対応
MCPサーバーとして、Scrivenerプロジェクトの管理、文書編集、検索、分析のツールを対応クライアントに提供します。セマンティックインデックスはローカルで動作し、検索クエリの解釈にはAIプロバイダーの設定が必要です。
設定
ローカルサーバーの設定はどのクライアントでも共通です。コピーしてクライアントの MCP 設定ファイルに貼り付けてください。
ツール
15掲載時のツール一覧 · 3 週間前に更新
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詳細
Scrivener MCP
Scrivener 用 MCP サーバーです。小説、脚本、原稿を Claude、ChatGPT、あらゆる AI アシスタントに接続し、ドキュメント管理、執筆分析、コンテンツの改善、オフラインのセマンティック検索、登場人物やプロットの追跡を行えます。
インストール · Mac アプリ · できること · すべてのツール · ガイド · 貢献
Scrivener MCP を使うと、AI アシスタントから Scrivener プロジェクトを直接開いて、読み取り、編集、分析、検索できます。エクスポートしたり、テキストをコピー＆ペーストしたりする必要はありません。開くプロジェクトを伝えれば、すぐに作業を始められます。
あなた： 小説を開いて、第 12 章のペース配分を分析してください。
Claude： 「.scriv」プロジェクトを開き、第 12 章を読み、ペース配分を分析します。 前半は順調ですが、中盤で勢いが止まっています。14 段落目から始まる 3 ページ分の内面描写が、対立シーンで築いた緊張感を損ねています。1 段落にまとめ、背景説明を第 8 章に移すことを検討してください。
Claude Desktop、Claude Code、VS Code（Copilot／Continue）、Cursor など、MCP 対応クライアントで利用できます。macOS、Windows、Linux の Scrivener 3 に対応しています。公式 MCP Registry では io.github.writerslogic/scrivener-mcp として掲載されています。
インストール
Mac アプリ：Draftbridge for Scrivener、$4.99
ターミナルを使いたくない方へ。 Draftbridge for Scrivener は、すぐに使える Mac アプリです。Claude Desktop、BoltAI、Cursor、VS Code、LM Studio、Raycast、Claude Code などの AI アプリを検出し、ワンクリックでそれぞれに Scrivener MCP を接続します。プロジェクトを表示し、アプリのアップデート後には接続を修復します。ターミナルも Node.js も設定ファイルも不要です。買い切りで $4.99、最大 3 台の Mac で利用でき、Apple による署名と公証を受けています。
サーバー、セットアップツール、Claude Desktop 拡張機能は、引き続き無料のオープンソースです。アプリはクローズドソースです。料金は公証済みビルドの提供と開発支援に充てられます。Mac インストールガイドとFAQをご覧ください。アプリの問題は mac-app ラベルを付けて報告してください。
無料：Claude Desktop 拡張機能またはコマンドライン
自分で設定したいですか？ .mcpb 拡張機能（Claude Desktop のみ）と、以下のターミナルでのセットアップは、どちらも無料で同じ機能を利用できます。
ターミナルから：
または、ターミナルから：
npm install -g scrivener-mcp
Claude Desktop を再起動すれば準備完了です。他のクライアントでは、もう 1 つ手順が必要です：
npx scrivener-setup
Claude Desktop、Claude Code、Cursor、VS Code、LM Studio、BoltAI、Raycast を検出して設定し、サーバーが起動することを確認します。Mac に Node.js がない場合は、Mac のインストールガイドをご覧ください。Claude Code を手動で設定するには、代わりに claude mcp add -s user scrivener -- npx scrivener-mcp を実行し、その後再起動します（または /mcp を実行します）。
その他のインストール方法
Smithery
npx -y @smithery/cli install scrivener-mcp --client claude
npx、インストール不要
npx scrivener-mcp
または、Claude Desktop の設定に直接追加します：
{
"mcpServers": {
"scrivener": { "command": "npx", "args": ["scrivener-mcp"] }
}
}
GitHub から
npm install -g writerslogic/scrivener-mcp # latest main
npm install -g writerslogic/scrivener-mcp#v0.12.0 # a specific release
Homebrew（macOS）
brew install writerslogic/tap/scrivener-mcp
Docker
docker build -t scrivener-mcp https://github.com/writerslogic/scrivener-mcp.git
docker run -i --rm -v /path/to/your/projects:/projects scrivener-mcp
その他の MCP クライアントの場合：stdio サーバーとして npx scrivener-mcp を指定します。
オプション：AI を活用した機能
ドキュメント管理、決定論的な分析、キーワード検索、プロジェクトメモリーは、API キーなしで利用できます。文章分析、生成、強化、セマンティック検索には、Anthropic、OpenAI、または OpenRouter のいずれかの API キーが必要です。複数のプロバイダーを設定すると、Claude はデフォルトでチャットに使用されます。AI_PROVIDER=openai または AI_PROVIDER=openrouter で切り替えられます（OpenRouter のデフォルトは anthropic/claude-sonnet-4.6 です。OPENROUTER_MODEL で変更できます）。アクティブなプロバイダーでアカウントレベルのエラー（キーが無効、クレジット不足、サービス停止など）が発生した場合、サーバーは設定済みの次のプロバイダーで再試行します。MCP クライアントがサンプリングに対応している場合、チャットベースの機能は別途キーを用意せず、クライアント独自のモデルで実行できます。セマンティックインデックス作成は常に Holographic Memory System を通じてローカルで実行されます。プロバイダーが必要なのは semantic_search のクエリ解釈のみです。
キーは次の場所から自動的に読み込まれます：
ANTHROPIC_API_KEY/OPENAI_API_KEY/OPENROUTER_API_KEY~/.envまたは~/.scrivener-mcp/.env~/.anthropic/key、~/.openai/key、~/.openrouter/key- macOS Keychain（
anthropic-api-key/openai-api-key/openrouter-api-key）
security add-generic-password -s anthropic-api-key -a anthropic -w sk-ant-your-key-here # Keychain
export ANTHROPIC_API_KEY="sk-ant-..." # or export it directly
まずプロジェクトを開いてください。このサーバーは Scrivener アプリ自体には接続されておらず、アプリで何が開かれているか確認できません。パスがわかる場合は 「
~/Documents/My Novel.scrivにある Scrivener プロジェクトを開いて」、わからない場合は 「Scrivener プロジェクトを探して」 と伝えてください。macOS では、「Scrivener で開いているプロジェクトを使って」 と伝える方法もあります（初回は、macOS から Scrivener の操作許可を求められます）。これは会話ごとに一度行ってください。Scrivener 自体でもプロジェクトを開いていて、未保存の変更がある場合は、先に Scrivener で保存するか閉じてください。そうしないと、双方の変更が上書きされる可能性があります。
原稿を管理する。 会話を通じて、章を読んだり、シーンを作成したり、バインダーを整理したり、概要を更新したりできます。「Chapter 5 の後に『The Reveal』という新しいシーンを作成して、古いエピローグをゴミ箱に移して」
文章を分析する。 読みやすさ、テンポ、文体、会話の質、感情の流れを、一般論ではなく実際の文章に基づいて分析します。章のテンポが悪くないか尋ねれば、どの段落で停滞しているか、他の章と比べてシーンがどう異なるか、フィルターワードの密度が自分の平均と比べてどうかなど、具体的な回答を得られます。
文章を改善する。 フィルターワードの削減、動詞の強化、文構造の変化、感覚的な描写の追加、説明を描写に変えること、会話の引き締め、テンポの調整など、的を絞った編集ができます。
登場人物とプロットを追跡する。 登場人物のプロフィール、プロットの筋、スタイルガイドは、セッションをまたいでプロジェクトに保存されます。登場人物のプロフィールを一度保存しておけば、数か月後の整合性チェックで、本人らしくない会話や、ある章だけ足を引きずらなくなるといった矛盾を検出できます。
意味で検索する。 「主人公が孤独を感じているシーンを探して」は、その言葉が本文に一度も登場しなくても機能します。インデックス作成と類似度スコアの計算は、Holographic Memory System を通じてローカルで実行されます。semantic_search では、クエリの解釈と結果の説明に、設定済みの AI プロバイダーも必要です。
関係を追跡する。 登場人物、場所、テーマ、プロットの筋がどうつながっているかを問い合わせられます。Neo4j は必要ありません。関係はセマンティックメモリエンジン内に保存され、プロジェクトとともに保持されます。Neo4j がある場合は、より詳細なグラフ分析を利用できます。
コンパイルしてエクスポートする。 独自の書式と構成を保ったまま、章を1つの原稿にまとめられます。Markdown、HTML、JSON としてその場でエクスポートするか、DOCX、EPUB、PDF をディスクに書き出せます。
すべてのツール
ワークフロー別に整理された67個のツールです。トークンの使用量を抑えるため、ツールは段階的に読み込まれます。プロジェクト関連のツールは起動時に、ドキュメントと検索のツールはプロジェクトを開いた後に、その他のツールは必要に応じて読み込まれます。すべてのツールを最初に読み込むには、SCRIVENER_MCP_EAGER_TOOLS=1 を設定してください。
プロジェクト -- 開く、閲覧する、管理する
| ツール | 機能 | |------|-------------| | `open_project` | .scriv プロジェクト（.scriv フォルダーまたは .scrivx ファイル）を開き、アクティブにします | | `discover_projects` | パスがわからない場合に、一般的な場所をスキャンして Scrivener プロジェクトを探します | | `detect_open_project` | Scrivener アプリで現在開いているプロジェクト（macOS）を検出するため、パスは不要です | | `get_structure` | バインダーの階層（フォルダー、ドキュメント、単語数）を確認します | | `refresh_project` | 外部で編集した後に、ディスクから再読み込みします | | `close_project` | アクティブなプロジェクトを閉じ、保留中の変更を反映します | | `verify_project_integrity` | 構造上の問題（UUID の欠落・重複、読み取り不能なコンテンツ）を読み取り専用でスキャンします | | `get_compile_settings` | プロジェクトのコンパイル形式と分類体系（色付きのラベル／ステータス、コレクション、セクションタイプ）を読み取ります | | `get_manuscript_briefing` | 「今どこにいるか」を把握するためのスナップショットです。目標に対する単語数（目標達成率）、ドキュメント／ステータス／ラベルの数、最長・最短のドキュメントを表示します | | `list_snapshots` | 1 つのドキュメントまたはプロジェクト全体の Scrivener スナップショット（タイトル、日付）を一覧表示します | | `read_snapshot` | スナップショットのテキストをプレーンテキストとして、単語数とともに読み取ります | | `compare_snapshot` | スナップショットと現在のドキュメント（または別のスナップショット）を比較し、追加・削除された段落と単語数の増減を表示します | | `create_snapshot` | 編集前に、ドキュメントの Scrivener ネイティブのスナップショットを作成します（Scrivener 独自のスナップショットブラウザーから復元できます） |ドキュメント -- 読み取り、書き込み、作成、整理
| ツール | 機能 |
|---|---|
get_document_info | 1 つのドキュメントのメタデータ（タイトル、タイプ、単語数、概要、ラベル、ステータス）を取得します |
read_document | コンテンツを読み取ります。format: "formatted" でリッチテキストを取得し、offset／limit で長いドキュメントをページ分割できます |
write_document | ドキュメントのコンテンツを置き換えます（アトミック処理、書き込み前のバックアップあり） |
create_document | 新しいテキストドキュメントまたはフォルダーを作成します |
update_document | タイトルやメタデータ（概要、メモ、ラベル、ステータス、カスタムフィールド）を変更します |
move_document | バインダー内で並べ替えます |
delete_document | ゴミ箱に移動します（元に戻せます） |
検索 -- コンテンツ、文章、言及箇所を検索
| ツール | 機能 |
|---|---|
search | キーワード検索／全文検索です。タイトル検索には field: "title"、ゴミ箱の検索には scope: "trash" を指定します |
semantic_search | ローカルの HMS インデックスとプロバイダー連携によるクエリ解釈を使用し、類似度スコアとともに意味に基づいて文章を検索します |
find_mentions | 特定の名前や用語が出現する箇所を、文脈とともにすべて特定します |
list_trash | ゴミ箱内のドキュメントを一覧表示します |
restore_document | ゴミ箱からドキュメントを復元します |
read_annotations | ドキュメントのコメントと脚注を読み取ります |
分析 -- 品質、一貫性、構成
| ツール | 機能 | |------|-------------| | `analyze_document` | AI による文章分析。`aspects`（構成、文体、テンポ、テーマなど）を指定して焦点を絞ります | | `check_consistency` | プロジェクト全体の一貫性を確認します。`scope` でプロット、登場人物、またはタイムラインを指定します | | `analyze_writing_style` | 文体に焦点を当てた分析 | | `check_plot_consistency` | プロットの筋の一貫性を確認します | | `suggest_improvements` | AI が改善案を提案します | | `enhance_content` | 文書に対する具体的な改善案を提案します | | `generate_content` | プロンプトとコンテキストを基に新しい文章を生成します | | `set_writing_goal` | 目標日を任意で設定し、単語数の目標（日次、週次、またはプロジェクト全体）を設定します | | `get_writing_goals` | 目標の一覧と進捗（達成率、残りの単語数、ペースどおりかどうか）を表示します | | `set_writing_preferences` | AI の出力を調整する著者の好み（トーン、複雑さ、長さ、視点、スタイルガイド）を設定します | | `get_writing_preferences` | 現在の好みに加え、フィードバックから得られた分析結果と提案を表示します | | `collect_feedback` | AI の操作に対する評価やコメントを記録し、分析結果に反映します | | `analyze_craft_local` | 1つの文書について、オフラインで可読性、文法、構文の緊張感、会話、単語頻度をレポートします（物語の観点から分析し、AI 呼び出しは行いません） | | `check_continuity_local` | 原稿全体を対象に、オフラインでタイムラインと世界の状態の一貫性を確認します | | `analyze_foreshadowing_local` | シーン全体にわたる伏線とその回収をオフラインで追跡します | | `measure_voice_drift_local` | 登場人物の以前と以後の会話を比較し、話し方の変化を確認します | | `analyze_opening_local` | 冒頭の引き、明瞭さ、ジャンルとの適合性をオフラインで採点します | | `check_style_local` | 1つの文書を行単位で編集し、副詞、フィルター語、ヘッジ表現、陳腐な表現、受動態、名詞化、個人的な癖をそれぞれ行番号と列番号付きで示します（bluepencil、AI 呼び出しなし） | | `find_repetition_local` | エコー（一定の範囲内で再出現する単語）と繰り返されるフレーズを、両方の出現箇所とともに示します | | `analyze_rhythm_local` | 文の長さの分布、単調な文の連続、長すぎる文、冒頭表現の繰り返しを分析します | | `analyze_dialogue_tags_local` | 会話の割合と、引用されたすべての台詞のタグを「簡素」「凝った表現」「副詞による修飾」「タグなし」に分類して示します | | `manuscript_style_report_local` | 原稿全体の文書ごとの文体密度を、単語数で重み付けした平均値および外れ値とともにレポートします |改善の種類： eliminate-filter-words、strengthen-verbs、vary-sentences、add-sensory-details、show-dont-tell、improve-flow、enhance-descriptions、strengthen-dialogue、fix-pacing、expand、condense、rewrite
コンパイルとエクスポート -- 原稿をまとめて書き出す
| ツール | 機能 |
|---|---|
compile_documents | 文書を結合します。mode: "structured" はバインダーの階層を見出しとして使い、「コンパイルに含める」設定を尊重して Draft フォルダーをコンパイルします（AI なし）。mode: "intelligent" は AI によって最適化された出力を生成します |
export_project | 原稿をディスクに書き出します。Markdown、HTML、インライン JSON、またはファイル形式の DOCX、EPUB、PDF に対応します |
get_statistics | プロジェクト単位の単語数、文書数、文字数 |
generate_marketing_materials | あらすじ、問い合わせ状、売り込み文、関連資料の草案を作成します |
メモリー -- プロジェクトの永続的な知識
| ツール | 機能 |
|---|---|
remember | プロジェクトのセッションをまたいで保持される情報を保存します |
recall | 以前に保存したメモリーを取得します |
メモリーは各 .scriv プロジェクト内に保存され、プロジェクトとともに引き継がれます。
関係性 -- エンティティ間のつながりと物語のグラフ
| ツール | 機能 | |------|-------------| | `add_relationship` | 登場人物、場所、テーマ、プロットの筋書き間の関係を保存します | | `find_relationships` | 指定した登場人物／テーマ／場所に関連するエンティティを検索します | | `discover_connections` | 原稿全体で共起するエンティティを見つけます | | `character_network` | 登場人物の関係ネットワークを表示します | | `get_entity_references` | どちらの方向にも参照グラフをたどります。ドキュメントが言及するエンティティ（documentId で指定）、またはエンティティに言及するドキュメント（entity で指定）を調べます | | `find_orphaned_entities` | 登録済みの登場人物／場所のうち、どのドキュメントからも実際に言及されていないものを一覧表示します | | `suggest_connections` | ドキュメント間の共起から推測し、ドキュメントに欠けている可能性のあるエンティティを提案します |Neo4j がなくても動作します。関係は Holographic Memory System に保存され、すぐに利用できます。ドキュメントの相互参照ツールは完全に決定論的であり（単語全体の完全一致を使用し、AI は使用しません）、外部サービスは必要ありません。Neo4j に接続すると、高度なグラフ分析が可能になります。
バックグラウンドジョブ -- 長時間実行される分析
| ツール | 機能 |
|---|---|
queue_document_analysis | 1 つのドキュメントの非同期分析をキューに登録し、ジョブ ID を返します |
queue_project_analysis | プロジェクト全体の非同期分析をキューに登録します |
get_job_status | キューに登録されたジョブの進行状況／結果を確認します |
cancel_job | キューに登録されたジョブまたは実行中のジョブをキャンセルします |
機能の確認 -- 機能を調べる
| ツール | 機能 |
|---|---|
list_skills | 利用可能なツールグループとそのツールを一覧表示します |
use_skill | ツールグループを有効にします（ほとんどはデフォルトで有効です） |
ガイド
- はじめに -- インストール、設定、最初のセッション
- MCP クライアントのセットアップ -- Claude Desktop、Claude Code、Cursor、VS Code 用のコピー＆ペースト可能な設定
- AI を使った執筆 -- 分析ワークフロー、強化戦略、メモリー管理
- トラブルシューティング -- よくある問題と解決方法
- トークンの最適化 -- サーバーがコンテキストウィンドウの使用量を最小限に抑える方法
- アーキテクチャ -- サーバーの仕組み、モジュール構成、データフロー
- Scrivener との互換性 -- 対応する Scrivener のバージョン、プラットフォーム、フォーマットの範囲
- Scrivener ファイル形式 -- リバースエンジニアリングされた
.scriv形式、読み取る情報と推測する情報、安全な変更に関するガイダンス - ファジング -- Jazzer.js のターゲットと OSS-Fuzz の統合に関する詳細
- コントリビューション -- 開発環境のセットアップ、コード規約、新しいツールの追加
要件
- Node.js 18+
- Scrivener 3 プロジェクトファイル（.scriv）
- macOS、Windows、または Linux
- 任意：プロバイダー経由の AI 機能を使用する場合は、Anthropic、OpenAI、または OpenRouter の API キー
- 任意：永続化と高度なグラフクエリに使用する Neo4j。コアの関係ツールは Neo4j なしでも動作します
開発
git clone https://github.com/writerslogic/scrivener-mcp.git
cd scrivener-mcp
npm install
npm run dev # Development mode with hot reload
npm run build # Compile TypeScript
npm test # Run tests
npm run typecheck # Type checking only
なぜこれを選ぶのか？
Scrivener MCP サーバーはいくつか存在します。以下の機能に関する記述は、各プロジェクトのドキュメント、公開パッケージ、公開されているツールに基づいており、2026-10-22 に再確認しました。スター数、フォーク数、活動状況、公開バージョンは 2026-10-26 に更新しました。「いいえ」はドキュメントに記載がないことを意味し、接続先の AI クライアントを通じても実現できないという意味ではありません。
| 機能 | scrivener-mcp | jiayun | TwelveTake | Scrivener Assistant | ricopicone | zaphodsdad |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開 MCP ツール | 57 | 30 | 22 | 38 | 18 | 10 |
| 原稿へのアクセス | 読み書き | 読み書き | 読み書き | 読み取り専用。サイドカーデータ／メタデータへの書き込み | デフォルトでは読み取り専用。コンテンツ／ノート／概要への書き込みはオプトイン | 読み取り専用 |
| RTF の処理 | 書式付き読み取り。忠実度を保った範囲書き込み | ドキュメントコンテンツの読み書き | ドキュメントコンテンツの読み書き | RTF をテキストに変換。原稿は読み取り専用 | RTF からテキストへの読み取り。スナップショットで保護されたコンテンツ書き込み | RTF をテキストに変換。読み取り専用 |
| 組み込みの執筆分析 | 読みやすさ、ペース配分、スタイル、感情、AI による批評 | 読みやすさ、スタイル、センチメント | 一貫性の比較 | エージェント主導の 5 項目レビュー ワークフロー | 専用の分析ツールなし | 専用の分析ツールなし |
| コンテンツ生成／強化 | 生成＋12 種類の対象を絞った強化 | なし | なし | ブレインストーミング／ドラフト作成のエージェント ワークフロー | なし | なし |
| ローカルなセマンティック検索 | HMS インデックスと類似性検索 | なし | なし | なし | なし | なし |
| 一貫性／プロジェクトの記憶 | 永続的な記憶＋整合性チェック | 永続的なノート＋整合性チェック | 言及／説明の比較 | ワールドバイブル、ストーリーの状態、登場人物、場所、レビュー履歴 | 永続的な記憶なし | 永続的な記憶なし |
| 関係性ツール | 永続的な関係性、ネットワーク、参照グラフ。Neo4j は任意 | なし | なし | 人が編集できる関係データ | なし | なし |
| トークンの最適化 | 段階的なスキル読み込み、簡潔な出力、ページ分割された読み取り | 同等の機能は記載なし | 同等の機能は記載なし | 同等の機能は記載なし | 範囲を絞ったバインダー／章の読み取り | 範囲を絞った概要／読み取りツール |
| エクスポート／コンパイル | Markdown、HTML、JSON、DOCX、EPUB、PDF | コンパイル＋ドラフト全体のエクスポート | AI のドラフトを保存。原稿のエクスポートは記載なし | なし | なし | |
| Windows 対応 | はい | はい（ビルド済みバイナリ） | はい | 記載なし | 記載なし | はい |
| インストール | npm、Homebrew、Docker、Smithery、または Draftbridge Mac アプリ | crates.io、ビルド済みバイナリ、またはソース | npm パッケージ（非推奨） | MCPB またはソース | ソース／uv | ソース／pip install -e |
| ライセンス | AGPL-3.0／商用のデュアルライセンス | MIT | MIT | MIT | 明記なし | MIT |
| リポジトリ／パッケージの状態 | 毎週活動あり。npm 0.13.0 | 時折活動あり | npm から削除済み | 時折活動あり | 時折活動あり。リリースなし | 時折活動あり。リリースなし |
| コミュニティ | ⭐ 69 · フォーク 23 件 | ⭐ 7 | ソースリポジトリを利用できません | ⭐ 1 | ⭐ 0 | ⭐ 5 · フォーク 1 件 |
件数や機能に関する記述は変更される場合があります。最新のドキュメントについては、リンク先の各プロジェクトをご確認ください。この表は docs/comparison.yml から生成されています。記述を編集する場合は、ここではなくそちらを編集してください。
MCP サーバーではない代替手段
Scrivener では、外部フォルダーと同期して各ドキュメントを RTF またはプレーンテキストで書き出すこともできます。書き出したファイルは、@modelcontextprotocol/server-filesystem などの汎用ファイルアクセス MCP サーバーで読み書きできます。
無料で、今すぐ利用できます。ただし、実際のプロジェクトに紐づくものはすべて失われます。たとえば、バインダーの階層、メタデータ、ラベルとステータス、スナップショット、コンパイル設定、RTF の書式などです。また、編集内容はプロジェクトではなく同期フォルダーに反映されるため、問題のある編集を事前に防ぐのではなく、次回の同期時に Scrivener によって調整されます。文章について、たまに読み取り専用で手助けしてもらう程度なら問題ありませんが、往復後も構造を維持したい場合には向きません。
貢献
規模を問わず、あらゆる貢献を歓迎します。課題トラッカーで good first issue ラベルが付いた課題を確認するか、開発環境のセットアップについては貢献ガイドをご覧ください。
特にご協力いただきたい分野：
セキュリティ
脆弱性を発見した場合は、非公開でご報告ください。SECURITY.mdをご覧ください。
ライセンス
AGPL-3.0 © WritersLogic, Inc.
Scrivener は Literature & Latte Ltd. の商標です。本プロジェクトは独立したものであり、Literature & Latte とは提携、承認、スポンサー関係にありません。
個人利用およびオープンソースプロジェクトでは無料で利用できます。プロプライエタリな統合向けの商用ライセンスもご用意しています。詳細はCOMMERCIAL_LICENSE.mdをご覧ください。
WritersLogic からもうひとつ：WritersProof は、執筆中のキー入力、間、一連の修正を記録し、そのプロセスを改ざん検知可能で、独立して検証できる「自分自身で書いた」証明として封印します。AI によるものだという疑いに、あなたの言葉ではなく証拠で決着をつけます。
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。