MCP Brain Server

AIエージェントに「統合的な知識」を提供するMCPサーバー

コンセプト

人間が仕事を覚えるように、AIも知識を学習する

人間が仕事を習得するプロセス:

1. 観察: 先輩のやり方を見る

2. 実践: 自分でやってみる

3. 失敗: うまくいかない

4. 修正: フィードバックを受けて調整

5. 定着: 繰り返して身につく

このサーバーは、AIエージェントに同様の学習サイクルを提供する。

機能

知識の参照

• タスクに関連する知識を検索

• 知識の詳細を取得

知識の学習

• 実行結果の記録（成功/失敗）

• 失敗からの改善点を知識に反映

• 新しい知識の自動生成

将来実装

• 自動削除（忘却）: 使用頻度の低い知識を自動でアーカイブ・削除

知識の構造

Tools

関連知識の自動連想

get で知識を取得すると、Embeddingベースの類似度で関連する知識が自動的に展開されます。 手動でリンクを張る必要はありません。脳のように、意味的に近い知識が自動で連想されます。

hops パラメータで連想の深さを指定可能（デフォルト: 2）。

Git連携

自動バージョン管理

知識の作成・更新・削除は自動的にGitにコミットされます。

コミットメッセージ

操作に応じて自動生成されます:

• create: {knowledge-name} - 新しい知識を作成

• update: {knowledge-name} - 既存の知識を更新

• forget: {knowledge-name} - 知識を削除

メリット

• 📝 履歴管理: 知識の変更履歴を追跡

• 🔄 同期: 複数デバイス間で知識を同期

• 👥 共有: チームで知識を共有

• 🔙 復元: 削除した知識を復元可能

インストール

開発コマンド

設定

共通知識（全プロジェクトで共有）

プロジェクト独立の知識

プロジェクトごとに完全に独立した知識空間を持たせる場合。

1. プロジェクト内に知識ディレクトリを作成

2. MCP設定（プロジェクトごと）

VS Code / Cursor の場合、.vscode/mcp.json を作成:

3. .gitignore に追加

親リポジトリで .brain/ が検知されないように:

構成パターン