部族知識サービス

部族 - 知識サービス

Tribalは、エラーナレッジの追跡と取得のためのMCP（Model Context Protocol）サーバー実装です。Claude CodeやClineなどのツールとの統合のために、REST APIとネイティブMCPインターフェースの両方を提供します。

特徴

完全なコンテキストでエラーレコードを保存および取得します
ChromaDB を使用したベクトル類似性検索
REST API (FastAPI) とネイティブ MCP インターフェース
APIキーを使用したJWT認証
ローカルストレージ（ChromaDB）とAWS統合
Docker-compose デプロイメント
CLIクライアント統合

概要

Tribalは、Claudeがプログラミングエラーを記憶し、学習するのに役立ちます。Claude Codeセッションを開始すると、追加のインポートなしでTribalがMCPを通じて自動的に利用可能になります。

クロードは次のことを行います:

ストアプログラミングエラーと解決策
問題が発生した場合に類似のエラーを検索する
コーディングパターンに特化した知識ベースを構築する

UVを使用したTribalのパッケージ化とインストール

前提条件

Python 3.12以上
uv パッケージマネージャー (推奨)

ビルドとインストールの手順

オプション1：UVによる直接設置

最も簡単な方法は、現在のディレクトリから直接インストールすることです。

# From the project root directory
cd /path/to/tribal

# Install using uv
uv pip install .

オプション2: 開発インストール

変更をすぐに反映させたい開発作業の場合:

# From the project root directory
cd /path/to/tribal

# Install in development mode
uv pip install -e .

オプション3: 最初にパッケージをビルドする

配布可能なパッケージをビルドする場合:

# Make sure you're in the project root directory
cd /path/to/tribal

# Install the build package if needed
uv pip install build

# Build the package
python -m build

# This creates distribution files in the dist/ directory
# Now install the wheel file
uv pip install dist/tribal-0.1.0-py3-none-any.whl

オプション4: `uv tool install`コマンドを使用する

ツールのインストール方法を使用することもできます。

# Install as a global tool
cd /path/to/tribal
uv tool install .

# Or install in development mode
uv tool install -e .

検証

インストール後、ツールが正しくインストールされていることを確認します。

# Check the installation
which tribal

# Check the version
tribal version

クロードとの統合

インストール後、Claude と統合できます。

# Add Tribal to Claude Code
claude mcp add tribal --launch "tribal"

# Verify the configuration
claude mcp list

# For Docker container
claude mcp add tribal http://localhost:5000

使用法

利用可能なMCPツール

Tribal は次の MCP ツールを提供します。

add_error - 新しいエラーレコードを作成する (POST /errors)
get_error - UUIDでエラーを取得する (GET /errors/{id})
update_error - 既存のエラーを変更する (PUT /errors/{id})
delete_error - エラーレコードを削除する (DELETE /errors/{id})
search_errors - 条件でエラーを検索する (GET /errors)
find_similar - 意味的類似性検索 (GET /errors/similar)
get_token - JWTトークンを取得する（POST /token）

クロードとの使用例

クロードがエラーに遭遇した場合:

I'll track this error and look for similar problems in our knowledge base.

クロードが解決策を見つけたとき:

I've found a solution! I'll store this in our knowledge base for next time.

クロードへのコマンド

クロードに次のことを依頼できます。

「部族の知識ベースで同様のエラーを探してください」
「このソリューションをエラーデータベースに保存します」
「このエラーが以前に発生したかどうかを確認してください」

サーバーの実行

部��の命令を使う

# Run the server
tribal

# Get help
tribal help

# Show version
tribal version

# Run with options
tribal server --port 5000 --auto-port

Pythonモジュールの使用

# Run the Tribal server
python -m mcp_server_tribal.mcp_app

# Run the FastAPI backend server
python -m mcp_server_tribal.app

レガシーエントリポイントの使用

# Legacy MCP server
mcp-server

# Legacy FastAPI server
mcp-api

コマンドラインオプション

# Development mode with auto-reload
mcp-api --reload
mcp-server --reload

# Custom port
mcp-api --port 8080
mcp-server --port 5000

# Auto port selection
mcp-api --auto-port
mcp-server --auto-port

FastAPIサーバーはhttp://localhost:8000で利用可能で、APIドキュメントは/docsにあります。Claudeやその他のMCP対応LLM用のMCPサーバーはhttp://localhost:5000で利用可能になります。

環境変数

FastAPIサーバー

PERSIST_DIRECTORY : ChromaDB ストレージパス (デフォルト: "./chroma_db")
API_KEY : 認証キー（デフォルト: "dev-api-key")
SECRET_KEY : JWT署名キー（デフォルト: "insecure-dev-key-change-in-production")
REQUIRE_AUTH : 認証要件（デフォルト: "false"）
PORT : サーバーポート（デフォルト: 8000）

MCPサーバー

MCP_API_URL : FastAPI サーバーの URL (デフォルト: " http://localhost:8000 ")
MCP_PORT : MCPサーバポート（デフォルト: 5000）
MCP_HOST : バインドするホスト（デフォルト: "0.0.0.0")
API_KEY : FastAPI アクセスキー (デフォルト: "dev-api-key")
AWS_ACCESS_KEY_ID 、 AWS_SECRET_ACCESS_KEY 、 AWS_S3_BUCKET : AWS統合用

APIエンドポイント

POST /errors : 新しいエラーレコードを作成する
GET /errors/{error_id} : IDでエラーを取得する
PUT /errors/{error_id} : エラーレコードを更新する
DELETE /errors/{error_id} : エラーを削除
GET /errors : 条件でエラーを検索する
GET /errors/similar : 類似のエラーを検索する
POST /token : 認証トークンを取得する

クライアントの使用

# Add a new error record
mcp-client --action add --error-type ImportError --language python --error-message "No module named 'requests'" --solution-description "Install requests" --solution-explanation "You need to install the requests package"

# Get an error by ID
mcp-client --action get --id <error-id>

# Search for errors
mcp-client --action search --error-type ImportError --language python

# Find similar errors
mcp-client --action similar --query "ModuleNotFoundError: No module named 'pandas'"

仕組み

TribalはChromaDBを使用してエラー記録と解決策を保存します
クロードがエラーに遭遇すると、エラーの詳細をTribalに送信します。
トライバルはエラーをベクトル化し、類似のエラーを検索します
クロードは適切な解決策を提案します
新しいソリューションは将来の参照用に保存されます

発達

テストの実行

pytest
pytest tests/path_to_test.py::test_name  # For specific tests

リンティングと型チェック

ruff check .
mypy .
black .

GitHubワークフロー

このプロジェクトでは、継続的インテグレーションとデプロイメントにGitHub Actionsを使用しています。このワークフローは、メインへのプッシュとプルリクエスト時に、テスト、リンティング、型チェックを自動的に実行します。

ワークフローの手順

テスト: リンティング、型チェック、ユニットテストを実行します
- Python 3.12 を使用
- uvで依存関係をインストールします
- ruff、black、mypy、pytest を実行
ビルドと公開: パッケージをビルドしてPyPIに公開します
- メインブランチへのプッシュ時にのみトリガーされます
- Pythonのビルドシステムを使用する
- twineを使用してPyPIに公開する

ローカルテスト

提供されているスクリプトを使用して、GitHub ワークフローをローカルでテストできます。

# Make the script executable
chmod +x scripts/test-workflow.sh

# Run the workflow locally
./scripts/test-workflow.sh

このスクリプトは、ローカルマシン上で GitHub ワークフローステップをシミュレートします。

Pythonのバージョンをチェックします（3.12を推奨）
uvを使用して依存関係をインストールします
毛羽立ちとひだのある走り
黒でフォーマットをチェック
mypyで型チェックを実行する
pytestでテストを実行する
パッケージをビルドする

注: スクリプトは、ローカルテストの公開手順をスキップします。

プロジェクト構造

tribal/
├── src/
│   ├── mcp_server_tribal/      # Core package
│   │   ├── api/                # FastAPI endpoints
│   │   ├── cli/                # Command-line interface
│   │   ├── models/             # Pydantic models
│   │   ├── services/           # Service layer
│   │   │   ├── aws/            # AWS integrations
│   │   │   └── chroma_storage.py # ChromaDB implementation
│   │   └── utils/              # Utility functions
│   └── examples/               # Example usage code
├── tests/                      # pytest test suite
├── docker-compose.yml          # Docker production setup
├── pyproject.toml              # Project configuration
├── VERSIONING.md               # Versioning strategy documentation
├── CHANGELOG.md                # Version history
├── .bumpversion.cfg            # Version bumping configuration
└── README.md                   # Project documentation

バージョン管理

Tribalはセマンティックバージョニングに準拠しています。詳細についてはVERSIONING.mdをご覧ください。

バージョン番号 (MAJOR.MINOR.PATCH)
データベース互換性のためのスキーマのバージョン管理
ブランチの命名規則
リリースとホットフィックスの手順

バージョンを確認するには以下を実行します:

# Display version information
tribal version

依存関係の管理

# Add a dependency
uv pip add <package-name>

# Add a development dependency
uv pip add <package-name>

# Update dependencies
uv pip sync requirements.txt requirements-dev.txt

展開

Docker デプロイメント

# Build and start containers
docker-compose up -d --build

# View logs
docker-compose logs -f

# Stop containers
docker-compose down

# With custom environment variables
API_PORT=8080 MCP_PORT=5000 REQUIRE_AUTH=true API_KEY=your-secret-key docker-start

デスクトップ統合のクロード

オプション1: Claude for Desktopでサーバーを起動する

~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json開きます。
MCP サーバー構成を追加します (Tribal ツールがすでにインストールされていることを前提としています)。
{ "mcpServers": [ { "name": "tribal", "launchCommand": "tribal" } ] }
デスクトップ版のClaudeを再起動する

オプション2: 実行中のDockerコンテナに接続する

コンテナを起動します。
cd /path/to/tribal docker-start
Claude をデスクトップ用に設定する:
{ "mcpServers": [ { "name": "tribal", "url": "http://localhost:5000" } ] }

Claude Code CLI 統合

# For Docker container
claude mcp add tribal http://localhost:5000

# For directly launched server
claude mcp add tribal --launch "tribal"

# Test the connection
claude mcp list
claude mcp test tribal

トラブルシューティング

部族のインストールを確認する: which tribal
設定を確認してください: claude mcp list
テストサーバーのステータス: tribal status
Claudeの出力でエラーメッセージを探す
データベースディレクトリが存在し、適切な権限があることを確認してください

クラウド展開

このプロジェクトには、AWS サービスのプレースホルダー実装が含まれています。

S3Storage : Amazon S3にエラーレコードを保存する
DynamoDBStorage : データベースとして DynamoDB を使用する場合

ライセンス

MITライセンス

Install Server

HTTP connection URL

security – no known vulnerabilities

license - permissive license

quality - confirmed to work

How are these scores calculated?

hybrid server

The server is able to function both locally and remotely, depending on the configuration or use case.

Tools

完全なコンテキストで類似のエラーを保存、取得、検索することで、Claude がプログラミングエラーを記憶して学習できるようにする MCP サーバー実装。

Related Resources

Reddit Discussion about this server

Related MCP Servers

Code Snippet Server
ngeojiajun
A
security
A
license
A
quality
A MCP server for managing and storing code snippets in various programming languages, allowing users to create, list, and delete snippets via a standardized interface.
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4
JavaScript
MIT License
MCP Server Memory File
g0t4
-
security
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license
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An MCP server that allows Claude and other LLMs to manage persistent memories across conversations through text file storage, enabling commands to add, search, delete and list memory entries.
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TypeScript
Redash MCP Server
suthio
A
security
F
license
A
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Model Context Protocol (MCP) server that integrates Redash with AI assistants like Claude, allowing them to query data, manage visualizations, and interact with dashboards through natural language.
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21
JavaScript
MCP-MultilspyLSP
asimihsan
-
security
F
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An MCP server that enables language models to access code intelligence features like completions, definitions, and references across multiple programming languages through the Language Server Protocol.
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Python

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