Sticky Note Mcp Server

AI Sticky Notes MCP Server

このデモでは、FastMCP で構築した、より高機能な Model Context Protocol サーバーを紹介します。シンプルな付箋リストを、タグ付け、ピン留め、アーカイブ、要約支援機能を備えた構造化されたノートシステムに変えます。

機能

• レガシーな notes.txt ファイルから自動移行する、構造化ストレージ。
• ノートの作成、一覧表示、検索、更新、削除、一括消去を行うツール。
• 各ノートにタグ、ピン留め状態、アーカイブフラグを任意で設定可能。
• 最新のノート、ピン留めされたノート、集計統計を公開するリソース。
• ノートの要約や、特定のタグに基づくロードマップの作成に使えるプロンプトテンプレート。

この MCP サーバーでできること

このサーバーでは、次のことができます。

• ノートを作成し、重要な項目にタグとピン留め状態を設定する
• ノートを一覧表示して絞り込む。タグ、ピン留め状態、アーカイブ状態で絞り込めます
• 検索して、ノートの内容やタグから特定の情報を見つける
• 既存のノートを更新して、内容、タグ、状態を変更する
• 個別のノートを削除するか、すべてのノート／アーカイブ済みノートを一括消去する
• 重要なノートをピン留めして、要約で目立たせる
• 完了済みまたは古くなったノートをアーカイブし、失わずに保管する
• AI プロンプトを使って、アクティブなノートの要約を生成する
• タグ付きノートから、プロジェクトやタスクを計画するためのロードマップを作成する
• 合計、アクティブ、アーカイブ済み、ピン留めされたノートの件数を示す統計情報にアクセスする
• リソースを通じて、最新のノートまたはピン留めされたすべてのノートを取得する

利用可能な MCP インターフェース

ツール

• add_note(message, tags=None, pinned=False) – タグ（カンマ区切り）とピン留めフラグを任意で指定して、新しいノートを作成します
• read_notes(include_archived=False) – 作成日の新しい順に並べたすべてのノートを取得します
• list_notes(limit=20, offset=0, tag=None, pinned_only=False, include_archived=False) – 絞り込みに対応した、ページ分割されたノート一覧を取得します
• search_notes(query, include_archived=False) – メッセージまたはタグに検索テキストを含むノートを見つけます
• update_note(note_id, message=None, tags=None, pinned=None, archived=None) – 既存のノートの内容またはメタデータを変更します
• delete_note(note_id) – 特定のノートを完全に削除します
• clear_notes(archived_only=False) – すべてのノート、またはアーカイブ済みのノートだけを削除します

各ツールは構造化された JSON を返すため、呼び出し元のクライアントは元のメッセージとともにノートのメタデータを表示できます。

リソース

• notes://latest – 最新のアクティブなノートのテキストです。
• notes://pinned – 識別子付きのピン留めノートを改行区切りで返します。
• notes://stats – 合計、アクティブ、アーカイブ済み、ピン留めされたノートの件数です。

プロンプト

• note_summary_prompt() – AI にすべてのアクティブなノートの要約を依頼し、ピン留めされたノートを強調します
• note_roadmap_prompt(target_tag=None) – 該当するノートを優先順位付きのロードマップにまとめるよう AI に依頼します（タグによる絞り込みも可能です）

使用例

1. 個人のタスク管理：緊急のタスクをピン留めし、プロジェクトごとにタグを付け、完了した項目をアーカイブします
2. ブレインストーミング：アイデアをすばやくタグ付きで記録し、ロードマッププロンプトを使って整理します
3. 会議メモ：会議タグ付きで議題を保存し、後からキーワードで検索します
4. 学習記録：学習リソースやヒントを保存し、トピックのタグで整理します
5. プロジェクト計画：機能やバグのノートを作成し、タグで絞り込んでロードマップを生成します
6. 日々の日記：一日を通して考えたことを手早く記録し、一日の終わりに AI で要約します

サーバーの実行

環境を有効にして、MCP サーバーの CLI を起動します。

uv run mcp dev ./main.py

別の MCP 対応クライアントから、生成されたマニフェストを指定するか、このサーバーが公開するツール／リソース／プロンプトを直接呼び出してください。