Thinking Partner MCP について
Thinking Partner MCP は、Claude Desktop と Claude Code の間で設計議論や実装時の発見を共有するローカル MCP サーバーです。コンテキストや判断の記録、会話の橋渡しにより、セッションをまたいで作業を継続できます。
主な機能
- 01Claude Desktop と Claude Code 間でコンテキストを共有
- 02設計判断と理由を記録
- 03実装時の発見を記録
- 04会話をつなぎ未解決の質問を引き継ぐ
- 05ローカルに保存し Git 同期にも対応
活用シーン
- 01Claude Desktop でアーキテクチャの選択を記録
- 02Claude Code で設計背景を参照し発見を記録
- 03実装中の課題を後の設計議論に引き継ぐ
- 04Git で複数マシン間のコンテキストを同期
MCP 対応
Claude Desktop と Claude Code 向けに、フォーカス設定、コンテキスト取得、判断や発見の記録、会話の橋渡しを行うローカル MCP サーバーです。
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
ローカルサーバーのツールはマシン上で起動して初めて取得できます。メンテナーはまだツール一覧を提供していません。
詳細
Thinking Partner MCP
Claude Desktop と Claude Code の間で統一された AI 思考パートナーを実現する、Model Context Protocol(MCP)サーバーです。これにより、アーキテクチャの検討と実装作業の間で、シームレスなコンテキスト共有と会話の継続が可能になります。
クイックスタート
# Install dependencies
npm install
# Test the server
npm test
# Configure Claude Desktop
npm run setup-desktop
# Configure Claude Code
npm run setup-code
# Start development server
npm run dev
魔法のワークフロー
朝の設計セッション(Claude Desktop)
- フォーカスを設定:「認証システムの設計に取り組んでいます」
- アーキテクチャの議論:アプローチを検討し、決定を下します
- 自動記録:設計上の決定とその理由を記録します
実装セッション(Claude Code)
- コンテキストの自動共有:コードツールがアーキテクチャ上の決定を把握しています
- 実装中の発見:コーディングしながら発見事項を記録します
- フィードバックループ:実装から得た知見を今後の設計に反映します
翌日(どちらのツールでも)
- 継続性を維持:どちらのツールでも、これまでの推論を確認できます
- 質問を引き継ぎ:未解決の質問をセッション間で引き継ぎます
- パターンを認識:長期的なナレッジを構築します
利用可能なツール
set_focus
現在取り組んでいる内容を設定します。両方のツールで共有されます
{
"topic": "user authentication refactor",
"context": "exploring JWT vs sessions",
"tool": "desktop"
}
get_context
現在の会話に関連するコンテキストを取得します
{
"tool": "code",
"scope": "current"
}
log_design_decision
Desktop で下したアーキテクチャ上の決定を記録します
{
"decision": "Use JWT with refresh tokens",
"reasoning": "Better for distributed architecture",
"alternatives": ["session cookies", "OAuth only"]
}
log_implementation_finding
コーディング中に得た発見を記録します
{
"finding": "JWT library requires specific token structure",
"code_context": "auth/token.js - jwt.sign() options"
}
bridge_conversation
Desktop と Code の間の会話をつなぎます
{
"from_tool": "desktop",
"to_tool": "code",
"summary": "Decided on JWT approach",
"open_questions": ["How to handle token rotation?"]
}
プロジェクト構成
thinking-partner-mcp/
├── src/
│ ├── index.js # Main MCP server
│ ├── storage.js # JSON persistence layer
│ └── tools.js # Tool implementations
├── scripts/
│ ├── setup-desktop.js # Claude Desktop config
│ ├── setup-code.js # Claude Code config
│ └── test-server.js # Server testing
├── data/
│ └── context.json # Persistent context storage
└── package.json
設定
セットアップスクリプトにより、この MCP サーバーを使用するよう Claude Desktop と Claude Code の両方が自動的に設定されます。サーバーはローカルで実行され、永続的なコンテキストを data/context.json に保持します。
Git 同期の設定
このサーバーは、複数のマシン間でコンテキストを共有するための自動 Git 同期に対応しています。
# Copy example environment file
cp .env.example .env
# Edit .env to add your Git repository
[email protected]:yourusername/thinking-partner-data.git
環境変数:
THINKING_PARTNER_GIT_SYNC:Git 同期を有効または無効にします(デフォルト:true)THINKING_PARTNER_AUTO_SYNC:保存時の自動同期を有効または無効にします(デフォルト:true)THINKING_PARTNER_GIT_REMOTE:データ同期に使用する Git リポジトリの URL
サーバーは次の処理を自動的に行います:
- data ディレクトリに Git リポジトリを初期化します
- コンテキストデータを読み込む前にプルします
- 変更を保存した後にコミットしてプッシュします
- 最新のデータを保持することで、マージ競合に対処します
使用例
Desktop セッション:
User: "I'm designing a new API authentication system"
Claude: *sets focus and begins architectural discussion*
User: "Let's go with JWT tokens"
Claude: *logs decision with reasoning*
Code セッション:
$ claude-code
Claude: "I see you're implementing the JWT auth system we designed.
The decision was based on distributed architecture needs..."
User: "I'm having trouble with token refresh"
Claude: *implementation-focused help*
*logs discovery about refresh token complexity*
次の Desktop セッション:
Claude: "I notice from your implementation work that JWT refresh
tokens were more complex than expected. Should we
reconsider the architectural approach?"
基盤
このツールは、AI が内省のプロセスを拡張する、新しい協働型の思考パターンを生み出します。個別に切り離されたツールとのやり取りではなく、時間をかけて理解を深める継続的な対話を築けます。
真の力は個々の機能にあるのではなく、一貫して使うことで生まれる、認知的なパートナーシップにあります。
開発
# Start with file watching
npm run dev
# Test the server
npm test
# View current context
cat data/context.json | jq .
拡張
モジュール設計により、新しいツールやリソースを追加したり、ほかの AI プラットフォームと連携したりするのが簡単です。コンテキストが増えるにつれて、ストレージレイヤーをより高度な永続化機能や検索機能で拡張できます。
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。