mcpField
F
FICTURN — Short Fiction Inside ChatGPT

FICTURN — Short Fiction Inside ChatGPT

リモート
github.com/thomasjudes-delゲーム・エンタメ09 週間前に更新
リポジトリ

FICTURN — Short Fiction Inside ChatGPT について

FICTURNは、チャット内で作品を探して読みたい人向けの、ChatGPT対応短編小説ライブラリです。物語本文は固定され、バージョン管理されており、その場で生成・書き換えはされません。

主な機能

  1. 01作品の一覧表示と選択
  2. 02ChatGPT内のリーダーで読書
  3. 03読書進捗の表示
  4. 04前の断片・次の断片への移動
  5. 05作品ライブラリへの復帰
  6. 06ChatGPT内でのモバイル読書

活用シーン

  1. 01気分やジャンルに合わせた作品選び
  2. 02ChatGPT内で完結した短編を読む
  3. 03進捗表示を使った読書の再開

MCP 対応

カタログの表示、作品の開始、次の固定された断片の取得を行う読み取り専用ツールを公開します。

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。

エンドポイントhttps://ficturn.thomas-judes.workers.dev/mcp
インストールコマンドをコピー
Claude CodeTerminal
Cursor.cursor/mcp.json
VS Code.vscode/mcp.json
Claude Desktopclaude_desktop_config.json
Windsurf~/.codeium/windsurf/mcp_config.json

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

3

このツールにパラメーターはありません。

詳細

FICTURN

物語の中へ。

FICTURNは、MCPを利用したインラインリーダーを通じてChatGPT内で直接読むために作られた、短編完結フィクションのチャットネイティブなライブラリです。

現在のライブラリ

  • The Safehouse Rule — ロマンティックサスペンス、約6分
  • Room 713 — 不気味なホテルを舞台にしたホラー、約5分
  • The Last Reply — 近未来のデジタルツインを題材にしたスリラー、約8分

物語の本文は固定されており、リポジトリでバージョン管理されています。FICTURNは物語の中核となるテキストをその場で生成したり書き換えたりしません。

リーダー

インラインリーダーは次の機能をサポートしています。

  • 物語ライブラリと選択
  • 進行状況インジケーター
  • 「前へ」/「続ける」のナビゲーション
  • ライブラリに戻る
  • ChatGPT内でのモバイル読書
  • ログイン不要
  • データベース不要
  • 支払い・広告なし

MCP ツール

  • browse_stories — 現在のFICTURNカタログを表示
  • start_story — 物語の第1パートを開く
  • next_fragment — 次の固定フラグメントを取得

すべてのツールは読み取り専用です。

アーキテクチャ

  • TypeScript
  • Cloudflare Worker
  • /mcp のステートレスなMCPエンドポイント
  • src/story.ts でバージョン管理される物語コンテンツ
  • src/widget.ts のインラインリーダーウィジェット
  • 同じWorkerで配信される公開ウェブサイトとポリシーページ

公開ルート:

  • / — プロダクトページ
  • /privacy — プライバシーポリシー
  • /terms — 利用規約
  • /support — サポート
  • /.well-known/openai-apps-challenge — 設定されている場合のOpenAIドメイン検証トークン

デプロイ

Cloudflare Workersでは、このGitHubリポジトリを直接インポートできます。デフォルトのデプロイコマンドは次のとおりです。

npx wrangler deploy

本番環境のMCP URL:

https://ficturn.thomas-judes.workers.dev/mcp

OpenAIプラグインのドメイン検証では、Worker環境変数 OPENAI_APPS_CHALLENGE に、OpenAIの申請ポータルで生成された正確なトークンを設定してください。するとWorkerは、そのトークンをプレーンテキストで次の場所に配信します。

/.well-known/openai-apps-challenge

開発

npm install
npm run typecheck
npm run dev

次のコマンドで手動デプロイします。

npm run deploy

コメント

MCP は初めてですか?

プロトコルの概要から最初のサーバーの導入まで、よくある疑問にまとめて答えます。

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。