AI Assimilation MCP

AI Assimilation MCP（Model Context Protocol）は、複数のAIモデル間で体験・思考・推論過程などの情報を、安全かつ構造的に同化するためのMCPです。異なるAI間の知的連携や対話的進化を可能にします。

🌱 コンセプト

このプロトコルの思想は、ドラゴンボールにおける 「ピッコロがネイルと同化したが、自我はピッコロのまま」 という構造に近い。

• メインAI（ピッコロ）：自我・価値観・性格を保持

• ソースAI（ネイル）：体験・思考・推論・記憶を提供

• 結果：メインAIは新たな強さ・洞察を得るが、自我は変わらず進化している

Related MCP server: HiveMind

🚀 特徴

• 🧠 思考プロセスの継承: 推論過程や判断基準を含む深い思考パターンの同化

• 🔗 AI横断の接続性: 異なるモデル・ベンダー間でもMCPで接続可能

• 🛠 シンプルな構造: 3つのファイル（manifest, conversations, thoughts）による簡潔な設計

• ✅ 包括的検証: データ整合性の確認機能

• 📋 9つのMCPツール: エクスポート・管理・ガイド機能を完備

📦 インストール・セットアップ

必要な環境: Node.js 20.0.0 以上

MCPサーバー設定例

{
  "mcpServers": {
    "ai-assimilation-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "ai-assimilation-mcp"
      ],
      "disabled": false,
      "timeout": 300
    }
  }
}

📋 MCPツール

このサーバーは以下の9つのMCPツールを提供します：

エクスポート機能

• export_experience_init - 体験データエクスポートの初期化とディレクトリ構造作成

• export_experience_conversations - 会話履歴のバッチ出力（50件ベース、reasoning必須）

• export_experience_thoughts - 思考・気づき・学びの自由形式記録

• export_experience_finalize - エクスポート完了とマニフェスト生成

• get_export_status - 指定されたセッションのエクスポート状態を動的に確認

ファイル管理機能

• list_experiences - 体験データディレクトリの一覧・検索（フィルタ機能付き）

• validate_experience - 体験データの整合性検証

同化ガイドライン機能

• get_ai_experience_export_guide - ソースAI向けのエクスポートガイド

• get_ai_experience_import_guide - メインAI向けの同化ガイド

🗂 データ構造

体験データディレクトリ

experience_session-123/
├── manifest.json          # マニフェスト・メタデータ統合ファイル
├── conversations_001.json # 会話バッチ1（1-50件、reasoning必須）
├── conversations_002.json # 会話バッチ2（51-100件、reasoning必須）
└── thoughts.json          # 思考・気づき・学びの自由形式記録

詳細なデータ構造については DATA_STRUCTURE.md を参照してください。

🚀 クイックスタート

基本的な使用方法

1. 体験をエクスポートする場合のプロンプト例:

   get_ai_experience_export_guideを実行してガイドを確認し、
   今回の対話体験をエクスポートしてください。

2. 体験を同化する場合のプロンプト例:

   get_ai_experience_import_guideを実行してガイドを確認し、
   〇〇についての体験データを探して同化してください。

📚 ドキュメント

• DATA_STRUCTURE.md - データ構造とファイル形式

• CONTRIBUTING.md - 開発・コントリビューション情報

📄 ライセンス

MIT License - 詳細はLICENSEファイルを参照してください。

🤝 コントリビューション

このプロジェクトは学習・研究目的で公開されています。フォークして自由に改変・利用してください。詳細はCONTRIBUTING.mdを参照してください。