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Glama

library-mcp は、Markdown ナレッジベースと連携するための MCP サーバーです。基本的に、サブフォルダの有無は問わず、 .md拡張子のファイルを含み、次のようなメタデータで始まるフォルダを指します。

---- title: My blog post tags: - python - programming url: /my-blog-post --- # My blog post Yesterday I was dreaming about...

現在のバージョンでの一般的なワークフローは、特定のタグの最近のコンテンツを取得し、そのタグを使用して議論することです。

Get the next 50 posts with tag "executive", then tell me what I should do about this problem I am running into: ...

日付範囲を指定して同じ操作を行うこともできます。

Summarize the blog posts I wrote in the past year.

「なぜブログ全体をコンテキスト ウィンドウにアップロードしないのか」と当然疑問に思うかもしれませんが、このライブラリがそのアプローチよりも優れている点が 2 つあります。

  1. 私のブログのコーパスは、今日のほとんどのモデルのコンテキストウィンドウよりもはるかに大きいです。さらに、コンテキストウィンドウが途方もなく大きくなったとしても、過去には凡庸な記事をたくさん書いてきたので、それを省略することは機能の一つなのかもしれません。

  2. 私はいくつかの異なる Markdown ナレッジ ベースを持っており、これによりそれらを連携して操作することができます。

最後に、これは趣味のプロジェクトであり、ノートパソコンでローカルに実行することを想定しています。このソフトウェアによって人体に危害が加えられたことはありませんが、かなりうまく機能します!

ツール

この MCP サーバーはこれらのツールを公開します。

コンテンツ検索ツール

コンテンツをコンテキスト ウィンドウに取得するためのツール:

  • get_by_tag - タグでコンテンツを取得する

  • get_by_text - 特定のテキストでコンテンツを検索する

  • get_by_slug_or_url - スラッグまたはURLで投稿を検索します

  • get_by_date_range - 日付範囲内に公開された投稿を取得します

タグ管理ツール

ナレッジベースをナビゲートするためのツール:

  • search_tags - クエリに一致するタグを検索します

  • list_all_tags - 投稿数と最新度でソートされたすべてのタグを一覧表示します

メンテナンスツール

ツールの実行を処理するためのツール:

  • rebuild - コンテンツインデックスを再構築します。コンテンツを追加したり、既存のコンテンツを編集したりした場合に便利です。

セットアップ/インストール

これらの手順では、OS X でのClaude Desktopのインストールについて説明します。他のプラットフォームでも同様に動作するはずです。

  1. Claude Desktopをインストールします。

  2. library-mcpを便利な場所にクローンします。/Users/will/library-mcp を想定しています/Users/will/library-mcp

  3. uvがインストールされていることを確認し、以下の手順に従ってください

  4. Cladue Desktop の「設定」→「開発」を開き、MCP 設定ファイルを作成します。その後、 claude_desktop_config.jsonを更新します。( will 」は実際のユーザー名に置き換えてください。例: whoamiの出力)。

    cd /Users/will/Library/Application Support/Claude vi claude_desktop_config.json

    次に、次のセクションを追加します。

    { "mcpServers": { "library": { "command": "uv", "args": [ "--directory", "/Users/will/library-mcp", "run", "main.py", "/Users/will/irrational_hugo/content" ] } } }
  5. Claude を閉じて再度開きます。

  6. 動作するはずです...

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curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/lethain/library-mcp'

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