Burn — パーソナルナレッジベース MCPサーバー

npm version License: MIT

あなたの読書データをAIがアクセス可能なナレッジベースに。Claude、Cursor、Windsurf、およびMCP互換エージェント向けの26個のツールを提供します。

仕組み

Burnは24時間のタイマーで読書データをトリアージします：

Flame（炎） → 新しいリンク。24時間以内に読まないと削除されます。
Spark（火花） → 読んだ記事。30日間保持されます。
Vault（保管庫） → 永久保存。厳選された知識。
Ash（灰） → 期限切れ。削除済み。

このMCPサーバーを使用すると、AIエージェントが保存したすべてのコンテンツを検索、トリアージ、整理、分析できるようになります。

クイックスタート

1. トークンの取得

Burn iOSアプリをダウンロードするか、Burnウェブ版にアクセスし、「設定」→「MCP Server」→「アクセストークンをコピー」を選択してください。

2. 接続モードの選択

2a. ローカル — stdio (Claude Desktop / Claude Code CLI / Cursor / Windsurf)

{
  "mcpServers": {
    "burn": {
      "command": "npx",
      "args": ["burn-mcp-server"],
      "env": {
        "BURN_MCP_TOKEN": "<your-token>"
      }
    }
  }
}

2b. リモート — HTTPS (claude.ai Connectors / Claude Code Routines / クラウドMCPクライアント)

エンドポイント:

https://burn-mcp-server.vercel.app/api/mcp

認証: Authorization: Bearer <BURN_MCP_TOKEN> ヘッダーを使用。

claude.ai Connectors の場合（設定 → Connectors → Add custom MCP）:

URL: https://burn-mcp-server.vercel.app/api/mcp
Header: Authorization: Bearer <あなたの BURN_MCP_TOKEN>

Claude Code Routines の場合: 設定 → Connectors でグローバルにリンクすると、Routinesに自動的に含まれます。

直接curlでテスト:

curl -X POST https://burn-mcp-server.vercel.app/api/mcp \
  -H "Authorization: Bearer $BURN_MCP_TOKEN" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"jsonrpc":"2.0","id":1,"method":"initialize","params":{"protocolVersion":"2025-03-26","capabilities":{},"clientInfo":{"name":"curl","version":"1.0"}}}'

トランスポート: ステートレス StreamableHTTP、JSONレスポンスモード。インストール不要で、同じ26個のツールとトークンが利用可能です。

3. 質問を開始する

「システム設計について何を保存した？」
「Flameをトリアージして — 何を残すべき？」
「AIのブックマークからコレクションを作成して」

ツール (26)

検索と読書

ツール	機能
`search_vault`	キーワードで永久保存ブックマークを検索
`list_vault`	カテゴリ別にVaultブックマークを一覧表示
`list_sparks`	最近読んだブックマークを一覧表示 (30日間)
`search_sparks`	キーワードでSparksを検索
`list_flame`	受信トレイを一覧表示 — 削除予定のアイテム
`get_flame_detail`	Flameブックマークの詳細を取得
`get_bookmark`	IDで任意のブックマークを取得
`get_article_content`	記事の全文と分析を取得
`fetch_content`	URLからコンテンツを取得 (X, Reddit, YouTube, WeChat)
`list_categories`	Vaultの全カテゴリと件数を取得
`get_collections`	全コレクションを一覧表示
`get_collection_overview`	AIによる概要付きのコレクション詳細

トリアージ (エージェントによるフィルタリング)

ツール	機能
`move_flame_to_spark`	残す — 読む価値あり。オプションで洞察を追加
`move_flame_to_ash`	削除する。オプションで理由を追加
`move_spark_to_vault`	永久保存に昇格。オプションでカテゴリを追加
`move_spark_to_ash`	保存する価値なし
`batch_triage_flame`	最大20件まで一括トリアージ

コレクション (エージェントによるキュレーション)

ツール	機能
`create_collection`	初期ブックマークを含むトピックバンドルを作成
`add_to_collection`	ブックマークを追加 (重複排除)
`remove_from_collection`	ブックマークを削除
`update_collection_overview`	AIによる概要を記述 (テーマ、統合、ギャップ)

分析 (エージェントによる分析)

ツール	機能
`write_bookmark_analysis`	ブックマークに構造化された分析を書き込む

自動フィード (エージェントによるスカウト)

ツール	機能
`add_watched_source`	Xユーザー、RSSフィード、YouTubeチャンネルを監視。新しい投稿が自動的にFlameへ
`list_watched_sources`	監視中の全ソースを一覧表示
`remove_watched_source`	ソースの監視を停止
`scrape_watched_sources`	監視中のソースから新しいコンテンツをオンデマンドで取得

リソース

URI	コンテンツ
`burn://vault/bookmarks`	全Vaultブックマーク (JSON)
`burn://vault/categories`	カテゴリリスト (JSON)

ユースケース

パーソナルナレッジ管理 — エージェントが読書履歴を検索し、質問への回答、パターンの発見、忘れ去られた情報の掘り起こしを行います。

リサーチワークフロー — 調査中のトピックに関するコレクションを作成。エージェントがソースを統合した概要を作成します。

リーディングトリアージ — エージェントがFlame受信トレイを確認し、内容を読み、興味に基づいて残すべきものを判断します。

ツール横断的なインテリジェンス — Claude Code、Cursor、Windsurfと併用。ブックマークがコーディング、執筆、思考のためのコンテキストになります。

環境変数

変数	必須	説明
`BURN_MCP_TOKEN`	はい*	長期有効なMCPトークン (推奨)
`BURN_SUPABASE_TOKEN`	はい*	レガシーJWTトークン (引き続きサポート)
`BURN_API_URL`	いいえ	カスタムAPI URL (デフォルト: 本番環境)

BURN_MCP_TOKEN または BURN_SUPABASE_TOKEN のいずれかが必須です。

セキュリティ

トークンはデータのみにスコープ制限 (行レベルセキュリティ)
ステータスフローの強制: Flame → Spark → Vault, または → Ash
レート制限: セッションごとに30回/分
トークンは30日で期限切れ

リンク

アプリ: burn451.cloud
iOSアプリ: App Store
npm: burn-mcp-server
Chrome拡張機能: Chromeウェブストアで「Bookmark Autopsy」を検索

ライセンス

MIT

burn-mcp-server