daggerheart-ai

DnD セッション準備中に Claude Code に公開される、Daggerheart SRD（マークダウンファイル約790件＋モンスター図鑑のクリーチャー212体）のセマンティック検索用 MCP サーバー。

ツール

• search_srd — すべてのルール、アビリティ、クラス、装備、ロアを横断したセマンティック検索。

• get_entry — カテゴリと名前（完全一致または部分一致）でエントリを取得。

• query_monsters — ティア、ロール、テーマ別 family、難易度レンジ、攻撃レンジ、キーワード、ソースで敵対者とクリーチャーをフィルタリング。モンスター図鑑の生息環境はデフォルトで除外（include_environments で追加可能）。

• list_entries — カテゴリ内のすべてのエントリを一覧表示。

仕組み

コンテンツは一度ローカルの SQLite データベース（srd.db）にインデックス化され、bge-small-en-v1.5 埋め込み（384次元）が sqlite-vec に保存されます。検索には sqlite-vec KNN を使用し、総当たりのコサイン類似度にフォールバックします。

埋め込みは fastembed（ONNX Runtime）経由で完全にデバイス上で計算されます — API キー不要、プロキシ不要、ネットワーク不要です。モデル（約30MB）は初回使用時に .fastembed_cache/ に一度だけダウンロードされ、その後はすべてオフラインで動作します。

セットアップ

前提条件: Node 18 以降。アカウント、キー、プロキシは不要です。

npm install                 # uses .npmrc: Netflix registry + legacy-peer-deps

SRD コンテンツ

srd/ フォルダは git で無視されます。ボールトのコピーから srd/ にデータを投入してから、インデックス化します:

rsync -a --exclude='.git' --exclude='.build' --exclude='.github' \
  '/path/to/daggerheart-srd/' srd/

npm run index   # one-time; clears + rebuilds the index (first run downloads the model)
npm run build

SRD を変更した後は npm run index を再実行してください。

Claude Code に登録する

関連するプロジェクト/ボールトの .mcp.json に追加します:

"daggerheart": {
  "type": "stdio",
  "command": "node",
  "args": ["/Users/chrisdhanaraj/projects/daggerheart-ai/dist/index.js"]
}

Claude Code を再起動すると、/mcp に daggerheart が4つのツールとともに接続されて表示されます。

スクリプト

注意事項

• サーバーでは標準出力に書き込まないでください — JSON-RPC チャネルです。ログは標準エラー出力に出力されます。

• 埋め込みはデバイス上で計算されます（fastembed / bge-small-en-v1.5、384次元）。クエリ側は queryEmbed（BGE 命令プレフィックス）を使用し、インデックス作成は embed を使用します。

• sqlite-vec の vec0 主キーは、better-sqlite3 では BigInt としてバインドする必要があります。

• src/ 配下を変更したら再ビルド（npm run build）してください。