KSJ MCP Server

Knowledge Synthesis Journal v2.0 — AIコンパニオン

現在のリリース: ksj-mcp v3.6.2 · MCP SDK v2.0.0 上に構築

手書きのジャーナル写真を、検索可能でAIを活用したナレッジベースに変えます — プライベートに、自分自身のマシン上で。

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目次

• できること

• AIプラットフォーム対応

• セットアップ（3ステップ）

• 使い方

• 利用可能なツール

• スキーマタグシステム

• 複数のジャーナル（ボリューム）

• トラブルシューティング

• データの場所

• ライセンス

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できること

KSJ MCPサーバーは、手書きまたはデジタルの知識を、Model Context Protocol (MCP) — AIモデルをローカルのツールやデータに接続するためのオープン標準 — を介してAIアシスタントに接続します。

物理ジャーナル → ナレッジベース

ジャーナルのページを撮影し、AIアシスタントに見せると、次のことができます:

• これまでに書いたすべてを検索

• アイデア間のつながりを見つける（共有タグ、@参照）

• 未解決の質問、重要な洞察、画期的な発見を浮き彫りにする

• ナレッジベースをMarkdownまたはJSONとしてエクスポート

ページが取り込まれる方法 — 2つの経路:

1. アシスタントのビジョン（推奨）。 チャットで写真を共有し、アシスタントに手書き文字を読ませ、文字起こしを確認すると、manual_capture 付きでページが保存されます。現代のAIビジョンは手書き文字に対して従来のOCRよりもはるかに正確です — これが通常のワークフローです。

2. ローカルOCR（オプション）。 upload_capture と bulk_upload は、お使いのマシンで Tesseract を実行します。完全にオフラインですが、Tesseractは筆記体の手書き文字が非常に苦手です — 印字された文字や非常に丁寧な文字に最適です。

いずれにしても、読み取り不良が永続することはありません。correct_ocr は保存されたキャプチャのテキストを置き換え、解析、タグ、接続を再実行しますが、元の読み取りは保持されます。

AIリサーチセッション → 構造化された洞察

AIアシスタントと1時間テーマを深掘りしても、チャットが終わるとその思考のほとんどは消えてしまいます。extract_insights がそれを解決します — セッションの文字起こしを貼り付けるかパイプで渡すと、サーバーが重要なものを抽出します:

• 新しい仮説や種となるアイデア

• 概念間の予期しないつながり

• 追求する価値のある未解決の質問

• 下された決定とアクションアイテム

各洞察には信頼度スコア（🟢 Seed / 🔴 Developing / 🟡 Strong）が付けられ、データベースに書き込まれる前にレビューのために表示されます。承認されたエントリは、完全なタグサポート付きでジャーナルキャプチャと一緒に保存されるため、AIが抽出した洞察は、手書きのノートと一緒に検索、接続グラフ、総合提案に表示されます。

AIコンパニオン — すでに書いたものに対する独立したチェック

3組のツールは、検索や接続よりも一歩進んでいます。各ツールは、すでに手書きで書いたページ に対して独立したAIパスを実行し、何かを保存する前に、見つかった内容を説明します。毎回同じ流れです — スキャン → 構造化された対話 → あなたの承認 → 別のAI抽出エントリ。 元のページが書き換えられることはありません。

• Synthesis（総合）。 surface_connections は、SYNページの背後にあるRCクラスター全体の接続を再導出します — ページ自体に書かれていることは見ずに — その後、その独立した読み取りをあなたの読み取りと比較します: 両方が見つけたもの、あなたが見逃したがそれが見つけたもの、タグの重複では表面化しなかったあなたが見たもの。commit_distillation は、承認すると比較で明らかになったものを、distills エッジでSYNページにリンクして保存します。

• Review（レビュー）。 audit_knowledge_status は、主張されたKnowledge Status（Solid / Mastered）を、ジャーナルにまだ残っている実際の証拠 — そのトピックに関する未解決の質問や引用されていない洞察 — と照合します。commit_assessment は結果を assesses エッジで記録します。REVページの主張されたステータスが書き換えられることは決してありません — 実際のステータス変更は、将来の手書きページでのみ行われます。

• Dream Capture（夢のキャプチャ）。 dream_correlation は、夢のエントリと起きているときのエントリとの間の単純な共起を報告します。ウィンドウサイズ、一致数、ベースレートが常に表示され、相関ではなく共起 と意図的にラベル付けされます。小さなジャーナルでは何でも有意に見えてしまうからです。bridge_dream_research は、夢のシンボルがあなたにとって何を意味するかについての対話でそれを発展させ、commit_observation は結果を observes エッジで保存します — これは推論ではなく 観察 と呼ばれます。なぜなら、それがこのサイズのジャーナルが実際にサポートできることだからです。

これらはすべて、物理的なページが存在した後に実行され、決して前に実行されません — 先にチェックを実行すると、物理的な実践が強制するために存在する思考をAIが代わりに行うことになります。その前提条件を上書きするフラグはなく、対話自体も提案ではなく質問するように作られています。質問はあなたに考えさせ、提案された回答はAIにあなたの代わりで考えさせます。

デフォルトでローカル。 ストレージ、検索、接続はすべて、お使いのマシン上のSQLiteデータベースに格納されます — どこにも同期またはホストされません。AIアシスタントがビジョンでジャーナルの写真を読み取るとき、その画像は他のチャット添付ファイルと同様にアシスタントのプラットフォームによって処理されます。ローカルのTesseract OCR経路はすべてをマシン上に保持します。バルクインポート用のオプションのクラウドOCRは存在しますが、明示的に有効にしない限りオフであり、有効にするには自分自身のキーが必要です。

AIプラットフォーム対応

このサーバーは MCP (Model Context Protocol) を使用します。これは、AIプラットフォームや開発者ツール全体でサポートが拡大しているオープン標準です。

現在サポートされているもの:

• Claude Desktop（無料）— MCPを完全サポート、始めるのに推奨

その他のMCP互換クライアント（Cursor、VS Code + GitHub Copilot、その他）は、同じ設定を使用して接続できます — セットアップの詳細はクライアントのMCPドキュメントを確認してください。

ChatGPT、Gemini、または別のプラットフォームをお使いですか？ export_captures ツールを使用してナレッジベースをMarkdownまたはJSONとしてダンプし、お好みのAIアシスタントに貼り付けてください。追加プラットフォーム向けの完全なネイティブMCPサポートは、エコシステムの成長に合わせてロードマップに含まれています。

プロトコル準拠: ksj-mcp は、stdioトランスポート上で公式のPython MCP SDK v2.0.0を使用し、プロトコルの古典的なinitialize-handshakeモデルを使用して実行されます — プロトコルリビジョン 2025-11-25 までネゴシエートされます。（MCPはセマンティックバージョンではなく日付付き仕様リリースでバージョン管理されます — 上記の「MCP SDK v2.0.0」は、プロトコルリビジョンではなくSDKパッケージ自体のバージョン番号を指します。）

セットアップ（3ステップ）

OCRソフトウェアは不要です — あなたのAIアシスタントがページを読み取ります。（完全にオフラインのOCRも必要な場合は、セットアップ後のオプション: オフラインOCRを参照してください。）

ステップ1 — MCP互換のAIクライアントをインストール

最も早く始める方法は Claude Desktop（claude.ai/downloadで無料）です。

他のMCPクライアントについては、ローカルMCPサーバーの登録方法を各ドキュメントで確認し、ステップ3の設定を使用してください。

ステップ2 — uvとKSJサーバーをインストール

uv は、KSJサーバーのインストールと実行に使用される高速なPythonパッケージマネージャーです。

uvをインストール:

続行する前に、ターミナルで uv --version を確認してください。

KSJサーバーをインストール（ターミナルで一度実行）:

uv tool install --from git+https://github.com/ChavezAILabs/ksj-mcp ksj-mcp

これにより、ksj-mcp がお使いのマシンに永続的なコマンドとしてインストールされます。このステップではGitがインストールされている必要があります（Windows: Git for Windows）。

uv tool list で確認してください — ksj-mcp がバージョン番号付きでリストされるはずです。

後で更新するには:

uv tool upgrade ksj-mcp

ステップ3 — サーバーを登録

Claude Desktopの設定ファイルの場所:

Claude DesktopはMCPサーバーを制限された PATH で起動するため、ターミナルでは問題なく動作しても、単純な "ksj-mcp" コマンドは解決されないことがよくあります — 代わりに、ステップ2で uv tool install が作成したバイナリへの完全なパスを使用してください:

次のブロックを追加します（Windowsの例を示しています — 該当する場合はmacOS/Linuxのパスに置き換えてください）:

{
  "mcpServers": {
    "ksj": {
      "command": "C:\\Users\\<you>\\.local\\bin\\ksj-mcp.exe"
    }
  }
}

保存してAIクライアントを再起動します。ツール/統合パネルに ksj がリスト表示されるはずです。

オプション: オフラインOCR（Tesseract）

upload_capture / bulk_upload に、アシスタントのビジョンではなくマシン上で完全に写真を読み取らせたい場合にのみ必要です。注意: Tesseractは筆記体の手書き文字の性能が低いです — 印字された文字や非常に丁寧な文字が最適です。

インストール後、更新されたPATHが反映されるようにAIクライアントを再起動してください。

Windowsに関する注意: 「Add to PATH」をスキップしても、サーバーはデフォルトのインストール場所（C:\Program Files\Tesseract-OCR\）でTesseractを自動検出します。

オプション: バルクインポート用のクラウドOCR

デフォルトではオフ — これをオンにしない限り、お使いのマシンから何も送出されません。

bulk_upload で手書きページのフォルダ全体をインポートする場合、ローカルのTesseractが本当に不十分な唯一の箇所です: 筆記体がページごとにノイズとして出力されます。大量のバックログがある場合は、サーバーを自分専用の Azure Document Intelligence リソース（手書き文字の単語誤り率は~9%、Tesseractは~95%）に向けることができます:

{
  "mcpServers": {
    "ksj": {
      "command": "C:\\Users\\<you>\\.local\\bin\\ksj-mcp.exe",
      "env": {
        "KSJ_OCR_BACKEND": "azure",
        "KSJ_AZURE_ENDPOINT": "https://<your-resource>.cognitiveservices.azure.com",
        "KSJ_AZURE_KEY": "<your-key>"
      }
    }
  }
}

（お使いのプラットフォームの ステップ3 の command パスを使用します。）

これがデータに与える意味: アップロードされた各画像は、テキスト抽出のためにあなた自身のAzureリソース（あなたのサブスクリプション、あなたのキー、Azureのデータ規約）に送信されます。それ以外のものがどこかに送信されることはなく、ナレッジベースはどちらにしてもローカルに保たれます。各アップロードの出力には、クラウドOCRがアクティブであることが明確に記載されます。KSJ_OCR_BACKEND を削除すると、完全にローカルな処理に戻ります。

数ページ程度であれば、これらすべてをスキップしてください — チャットで写真を共有し、アシスタントに読ませることは無料で、同じくらい正確です。

使い方

接続したら、AIアシスタントに自然に話しかけてください。

ページのキャプチャ（推奨フロー）:

[チャットでページの写真を共有] "このジャーナルのページを読んで、私のナレッジベースに追加してください"

"こちらがRC-007です — 文字起こしして、読んだ内容を見せてから保存してください"

ローカルOCRでの取り込み（任意、Tesseractが必要）:

「/Users/me/Desktop/RC-001.jpg」から私の日記の写真をアップロードして

「/Desktop/journal-scans」フォルダの写真をすべて処理して

誤読の修正:

「キャプチャ#12のテキストが間違っています — ここに修正版の書き起こし: …」

検索とブラウジング:

「間隔反復についてのアイデアを私のノートから検索して」

「#machine-learning がタグ付けされたものをすべて表示して」

「微積分について私の未解決の質問は？」

「RC-015 に接続されているものをすべて表示して」

統合とレビュー:

「どのトピックをSYNページに統合する準備ができていますか？」

「私のブレークスルーのタイムラインを見せて」

「#linear-algebra についての私の理解はどのように進んでいますか？」

「surface_connections を SYN-004 に対して実行して」→ その背後にあるRCクラスターを独立にスキャンし、 見つかった内容をあなたが書いた内容と比較する対話を行う

「REV-008 を証拠に対して監査して」→ 主張されているナレッジステータスを 未解決の質問やそのトピックに残っている未引用の洞察と照合する

ドリームキャプチャ:

「私の夢に繰り返し現れるシンボルやテーマは？」

「今月の私の夢のエントリをすべて表示して」

「#flying は私の覚醒中のエントリの近くに現れますか？」→ 単純な共起カウントで、 常にウィンドウ、マッチ数、ベースレートを表示する

「DC-005 を私の研究にブリッジして」→ クロスドメインの反響をチェックし、その後、 夢のシンボルがあなたにとって何を意味するのかを尋ねる（解釈を提案することは決してない）

エクスポートとヘルスチェック:

「#ai とタグ付けされたすべてのキャプチャをMarkdownとしてエクスポートして」

「私の未解決の質問から学習デッキを生成して」

「私のジャーナル練習はどうなっていますか？」

「私のナレッジベース全体の閲覧可能なビューを提供して」→ 自己完結型の .htmlファイルを書き出す — タイムライン（日付範囲検索と25件ずつの「さらに読み込む」付き）、 タグ/エンティティインデックス、キャプチャごとの接続リスト、自己中心的な接続 グラフ（タグクラスターやキャプチャをクリックするとそのローカル近傍を表示、任意の 近傍をクリックすると再センタリング）— どんなブラウザでも開くことができ、サーバーや インストールは不要

利用可能なツール

以下の全36ツールは、v3.6.0出荷準備パスの一環として個別にテストされました（実データと不正入力のケース）。そのパス中に1つのスケーリング問題が発見され修正されました。非常に大規模なナレッジベースに対してexport_study_deckを実行すると、接続された洞察が多すぎて1つのフラッシュカードに結合される可能性がありましたが、現在は接続強度でランク付けされ、上限が設定されています。

ジャーナルツール

スキーマタグシステム

これらのプレフィックスはジャーナルのページのどこにでも使用できます — サーバーが自動的に抽出します。

RC, SYN, REV ページ:

DC（Dream Capture）ページでは、夢専用のバリアントを使用します:

サーバーがこれらを自動的に処理する3つのこと:

• 役割。 同じ文字がDCページとRC/SYN/REVページでは異なる意味を持ちます（! はRCでは優先度、DCでは反復モチーフ）。サーバーは文字と一緒に意味を保存するため、タグでブラウズするときにそれらを区別できます — "優先項目" vs "夢のモチーフ" を指定して尋ねてください。

• エンティティ。 テンプレートIDではない @ の値（@Veronica、@the-old-house）は名前付きエンティティになります — すべてのキャプチャとすべてのジャーナルボリュームにわたって検索可能です。夢のシンボルと物語の登場人物は同じ種類のオブジェクトです。

• タグバブル。 印刷されたタグバブル内に書かれたものは、# の有無に関わらずタグとして扱われます。DOG MAN、Dog-Man、DOG-MAN はすべて同じタグに正規化されます。

複数のジャーナル（ボリューム）

1冊のジャーナルを終えて2冊目を始めましたか？ 新しい本はRC-001から再スタートします — それで正常です。物理的な各ジャーナルはボリュームであり、ボリューム2はボリューム1のナレッジベースを引き継ぎます: 検索はすべてのボリュームにわたり、ボリューム間のつながりは普通のことです。

新しい本を始めるときは、一度伝えてください:

"2冊目のジャーナルを始めます" → アシスタントが set_volume(current_volume=2) を実行します。

または、ページ自体にボリュームを書く（例: テンプレートIDの横に V2）、または単一のアップロードで volume=2 を渡します。アップロードが既存のページIDと衝突した場合、サーバーは新しいジャーナルなのか再キャプチャなのかを尋ねます — 何も黙って上書きされることはありません。

トラブルシューティング

"Tesseract OCR がインストールされていません" upload_capture/bulk_upload を呼び出しました。これらのコマンドはオプションのローカルOCRエンジンを必要とします。Tesseract をインストールするか（オプション: オフラインOCR）、AIクライアントを再起動してください — または完全にスキップすることもできます: チャットで写真を共有し、アシスタントにページを読み取って保存するよう依頼してください。

"UNIDENTIFIED として保存されました" テンプレートIDを写真から読み取れませんでしたが、ページとそのテキストはとにかく保存されました — 失われるものはありません。正しいIDをアシスタントに伝えると（"RC-007 です"）、identify_capture で修正されます。不正確または桁合わせされていないID（RC-7、RC-OO2、番号の後の余分な文字）は、確認メモ付きで自動的に読み取られます。

"OCR がテキストを誤って認識しました" アシスタントに correct_ocr で修正するよう依頼してください — キャプチャ番号と修正後のテキストを渡します。元の読み取り結果は保持され、タグと接続は修正内容から再構築されます。

"RC-001 はナレッジベースに既に存在します" 既に保存されているページを再アップロードしています。新しい写真（例: よりきれいに撮り直したもの）で置き換えるには、AIアシスタントに force=True でアップロードするよう依頼してください:

"/path/to/RC-001.jpg を force=True でアップロードしてください"

"サーバー転送が予期せず閉じられました" / サーバーが起動しない ターミナルで uv tool list を実行してください — ksj-mcp がバージョン番号付きでリストされるはずです。ない場合は、ステップ2のインストールコマンドを再実行してください。インストールされている場合、問題はおそらくClaude Desktopの設定です — それが有効なJSONであることと、command が ksj-mcp バイナリへのフルパスであること（ステップ3 を参照）を再確認してください。単なる "ksj-mcp" ではありません。

サーバーがツールパネルに表示されない uv tool list で ksj-mcp がインストールされていることを確認し、設定ファイルが有効なJSONであることを検証し、設定変更を保存した後でClaude Desktopを再起動してください。接続されたら、アシスタントに get_version ツールを使うよう依頼してください — これにより、サーバーが単にインストールされているだけでなく、実際に実行されアクセス可能であることが確認できます。

データの場所

すべてのキャプチャはローカルの ~/.ksj-mcp/ に保存されます:

ファイル:

~/.ksj-mcp/captures.db     (SQLite database — all your captures and tags)
~/.ksj-mcp/images/         (copies of uploaded journal photos)

あなたのデータが外部に送信されることはなく、アップデート後も保持されます。スキーマのアップグレードはサーバー起動時に自動的に実行されます。最初の3.0起動の前に、データベースは同じフォルダ内の captures.db.bak-v3 にバックアップされます。

カスタム場所: データを別の場所に保存するには、設定で KSJ_DATA_DIR 環境変数を設定してください:

{
  "mcpServers": {
    "ksj": {
      "command": "C:\\Users\\<you>\\.local\\bin\\ksj-mcp.exe",
      "env": {
        "KSJ_DATA_DIR": "C:\\Users\\you\\Documents\\ksj-data"
      }
    }
  }
}

（お使いのプラットフォーム向けに ステップ3 の command パスを使用してください。）

ライセンス

MIT — 自由に使用、変更、共有できます。

作成者: Chavez AI Labs LLC paul@chavezailabs.com

ジャーナルを入手: Knowledge Synthesis Journal v2.0（Amazon）