Deep Impact Mapper
The Deep Impact Mapper server structures internal business documents (emails, meeting requests, agendas, materials) into graphs, tracks changes, and analyzes their impact. Key capabilities include:
Extract Content Graph: Parse unstructured text into a structured graph of typed content nodes and edges, each with confidence scores and source references.
Update Content Node: Modify a node's text/type (e.g., change a meeting time or participant list) and optionally mark it as verified. Returns a diff summary and changed node IDs.
Analyze Impact: Trace the ripple effects of an edit through the dependency graph, returning affected nodes, impact explanations, and risk levels.
Merge Content Graphs: Integrate multiple document graphs by resolving duplicate entities.
Detect Conflicts: Find contradictions and superseding relationships between information.
Assess Freshness: Determine if information is fresh, stale, or unverified.
Record Feedback: Apply user approval, correction, or rejection to node lifecycle.
Save/Load/List Graphs: Persist and retrieve graphs by ID for later use.
Click on "Install Server".
Wait a few minutes for the server to deploy. Once ready, it will show a "Started" state.
In the chat, type
@followed by the MCP server name and your instructions, e.g., "@Deep Impact MapperAnalyze impact of changing meeting start time to 16:00"
That's it! The server will respond to your query, and you can continue using it as needed.
Here is a step-by-step guide with screenshots.
Deep Impact Mapper (DIM)
社内文書・メールの「業務文脈を整理する頭脳」 — 編集波及の特定に加え、複数文書の名寄せ・矛盾検出・鮮度判定・フィードバック反映を提供する MCP サーバー（Azure MCP SaaS 対応）
Legal Impact Mapper (LIM) の派生版。法律文書の代わりに、社内メール・会議依頼・アジェンダ・資料を対象にします。
概要
このツールがやること：
メール・会議依頼・アジェンダ・資料をノードとエッジのグラフに構造化
1箇所の編集を検出し、依存グラフを辿って影響範囲を自動伝播
複数文書の同一人物・案件を名寄せして統合（
merge_content_graphs）情報同士の矛盾・新旧関係を検出（
detect_conflicts）「この情報はもう古くないか」を判定（
assess_freshness）本人の承認・修正・否認をノードのライフサイクルに反映（
record_feedback）
代表例：
開始時刻 14:00 → 16:00 に変更
→ 参加メンバーが変わる
→ アジェンダの進行が変わる
→ 資料（Q2実績スライド）の内容修正が必要メール(7/1: 期限は水曜) + アジェンダ(7/8: 期限は金曜)
→ 名寄せで「同一案件の期限」と特定
→ 新旧関係を確定（金曜が最新、水曜は stale）
→ 古い記載箇所のみが編集対象にこのツールがやらないこと：
文書の自動生成・自動修正
要約
ポリシー判断・法的助言
Related MCP server: Axon Pro
インストール
git clone https://github.com/HiroakiKatoh/DeepImpactMapper.git
cd DeepImpactMapper
npm install
npm run build設定
環境変数
主要なもののみ。全一覧は .env.example を参照。
変数名 | 必須 | 説明 |
| Yes* | Anthropic API キー（ |
| No |
|
| No | 使用モデル（デフォルト: |
| No |
|
| No |
|
Cursor での設定（ローカル stdio）
.cursor/mcp.json:
{
"mcpServers": {
"deep-impact-mapper": {
"command": "node",
"args": ["path/to/Deep_Impact_Mapper/dist/server.js"],
"env": {
"ANTHROPIC_API_KEY": "sk-ant-xxxxx"
}
}
}
}リモート接続（Streamable HTTP / SaaS モード）
npm run start:http # http://localhost:3000/mcp{
"mcpServers": {
"deep-impact-mapper": {
"url": "https://<host>/mcp",
"headers": { "Authorization": "Bearer <APIキー>" }
}
}
}Azure へのデプロイ（Container Apps + Cosmos DB）は infra/README.md を参照。
提供ツール
ツール | 説明 | LLM使用 |
| テキストを ContentGraph に構造化（判断経緯・観測日時・根拠付き） | あり |
| ノードの内容を変更 | なし |
| 変更の影響範囲を分析 | あり |
| 複数文書のグラフを名寄せ統合 | あり |
| 矛盾・新旧関係を検出（supersedes エッジ自動追記） | あり（無効化可） |
| 情報の鮮度（fresh/stale/unverified）を判定 | なし |
| 本人の承認/修正/否認を status に反映 | なし |
| グラフの永続化と | なし |
使い方の流れ
単一文書の編集波及:
extract_content_graph → update_content_node → analyze_impact
複数文書の文脈整理（難所B）:
extract_content_graph ×N → merge_content_graphs → detect_conflicts
→ assess_freshness → record_feedback開発
npm install
npm run build
npm test # 単体・統合テスト
npm run eval # golden set 10件の評価ハーネス（スタブモードで無料実行可）
npm run devLIM との関係
DIM は Legal Impact Mapper をベースに、社内コミュニケーション向けにドメインモデルとプロンプトを差し替えた派生版です。詳細は MEMO.md を参照。
ライセンス
ISC
Maintenance
Resources
Unclaimed servers have limited discoverability.
Looking for Admin?
If you are the server author, to access and configure the admin panel.
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curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/HiroakiKatoh/DeepImpactMapper'
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