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Glama

Roam Research MCP サーバー

Claude やその他の AI アシスタントを Roam Research グラフに接続する Model Context Protocol (MCP) サーバー。

これが何をするのか

このサーバーは、AIアシスタントとRoam Researchデータベース間の橋渡しとして機能します。セットアップ後は、ClaudeにRoamデータの操作を依頼するだけで、コーディングは一切不要です。

たとえば、次のように言うことができます。

  • 「これらの会議メモをRoamの今日の日次メモに追加する」

  • 「#ProjectIdeas のタグが付けられたブロックを Roam グラフで検索」

  • 「Roam に「プロジェクト計画」という新しいページを作成します」

  • 「今月作成したすべてのTODO項目を検索」

Related MCP server: MCP Unified Server

特徴

コンテンツ作成

  • ネストされたコンテンツと見出しを持つ新しいページを作成する

  • 適切な階層構造を持つ任意のページにブロックを追加します

  • カスタマイズ可能なネストで構造化されたアウトラインを作成する

  • 適切なネストでマークダウンをインポートする

  • 自動 TODO ステータスで ToDo 項目を追加する

  • 既存のコンテンツを個別または一括で更新する

  • パターン変換でブロックコンテンツを変更する

検索と取得

  • タイトル、テキスト、タグでページやブロックを検索

  • フィルタリングオプションを使用してTODO/DONE項目を検索する

  • 最近変更されたコンテンツを見つける

  • ブロック参照を検索し、ブロック階層を探索する

  • 作成日または変更日で検索

  • ブロック内の親子関係をナビゲートする

  • 高度なニーズに合わせてカスタム Datalog クエリを実行する

メモリシステム

  • 会話を通してクロードが覚えておくための情報を保存する

  • フィルタリングと並べ替えのオプションを使用して保存した思い出を思い出す

  • カスタムカテゴリで思い出にタグを付ける

  • 柔軟な検索機能で最近の記憶と古い記憶の両方にアクセス

URLコンテンツ処理

  • ウェブページからコンテンツを抽出してインポートする

  • PDF文書からテキストを解析して抽出する

  • YouTube動画のトランスクリプトを取得する

  • コンテンツの種類をインテリジェントに検出し、それに応じて処理します

セットアップ手順

  1. https://claude.ai/downloadから Claude Desktop をインストールします。

  2. Claude Desktop 構成ファイルを編集します。

    • Mac: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json

    • Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

  3. 次の構成を追加します。

{ "mcpServers": { "roam-helper": { "command": "uvx", "args": ["git+https://github.com/PhiloSolares/roam-mcp.git"], "env": { "ROAM_API_TOKEN": "<your_roam_api_token>", "ROAM_GRAPH_NAME": "<your_roam_graph_name>" } } } }
  1. Roam API トークンを取得します。

    • Roam Researchのグラフ設定に移動します

    • 「APIトークン」に移動します

    • 「+新しいAPIトークン」をクリックします

    • トークンを構成にコピーします

使い方

セットアップが完了したら、Claude とチャットして、Roam グラフを操作するように指示するだけです。Claude は適切な MCP コマンドをバックグラウンドで実行します。

会話の例:

コンテンツの作成:

あなた: 「クロード、私の Roam グラフに、モバイル アプリのアイデアのセクションを含む「プロジェクトのアイデア」という新しいページを作成してください。」

コンテンツの検索:

あなた: 「#ProjectIdeas のタグが付けられ、モバイル アプリにも言及している Roam グラフ内のすべてのブロックを検索します。」

あなた: 「今週作成したすべての TODO 項目を表示してください。」

メモリシステムの使用:

あなた:「JavaScript の学習には間隔をあけた反復学習を使いたいということを覚えておいてください。」

後ほど: あなた: 「プログラミングについてどのような学習テクニックについて話し合いましたか?」

外部コンテンツの操作:

あなた: 「この PDF から要点を抽出し、Roam グラフに追加します。」

あなた:「生産性に関するこの YouTube 動画のトランスクリプトを入手してください。」

詳細設定

デフォルトでは、思い出は#[[Memories]]タグで保存されます。別のタグを使用するには:

"env": { "ROAM_API_TOKEN": "your-token", "ROAM_GRAPH_NAME": "your-graph", "MEMORIES_TAG": "#[[Claude/Memories]]" }

Docker サポート

Roam MCP サーバーを Docker コンテナ内で実行できます。

イメージの構築

docker build -t roam-mcp .

コンテナの実行

環境変数を使用して実行します:

docker run -p 3000:3000 \ -e ROAM_API_TOKEN="your_api_token" \ -e ROAM_GRAPH_NAME="your_graph_name" \ roam-mcp

Claude Desktopでの使用

コンテナ化されたサーバーを使用するように Claude Desktop を構成します。

{ "mcpServers": { "roam-helper": { "command": "docker", "args": ["run", "--rm", "-p", "3000:3000", "-e", "ROAM_API_TOKEN=your_token", "-e", "ROAM_GRAPH_NAME=your_graph", "roam-mcp"], "env": {} } } }

ライセンス

MITライセンス

-
security - not tested
A
license - permissive license
-
quality - not tested

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curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/PhiloSolares/roam-mcp'

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