MCPプロジェクト

引用コレクションMCPサーバー

このプロジェクトでは、個人的な引用コレクションのためのMCPサーバーを開発します。このサーバーは、感動的な引用を収集し、分類し、的を絞ってまたはランダムに再発見できるようにすることを目的としています。

前提条件:

• AIファースト: AIファーストのアプローチを活用し、開発のすべての段階でAIツールを積極的に支援に使用します。

• 永続化: データはJSONファイルに保存する必要があります。

• 言語選択: 実装言語は自由に選択できます。

• 技術的堅牢性: 検索は大文字と小文字を区別せずに機能し、サーバーはエラーを堅牢に処理する必要があります。

手順:

1. 計画と設計: 適切な実装言語の選択から始め、MCPサーバーのアーキテクチャを決定します。

• データ構造: 引用の永続化のためのJSONデータ構造を定義します。

2. データモデルと基本機能: データモデルを作成し、ストレージ管理の基本機能を実装します。

• データモデル: 引用には次のフィールドが含まれている必要があります:

  • 一意のID

  • 引用のテキスト

  • 作成日

  • タグ: 著者タグ（誰が言ったか）、テーマタグ（例: 「モチベーション」、「愛」）、言語タグ（例: 「ドイツ語」、「英語」）。

• 保存: 個々の引用を保存する機能を実装します。

• 一括インポート: 複数の引用を一度にインポートできるようにします。

データ形式の例: { "text": "Be yourself; everyone else is already taken.", "autor_tag": "Oscar Wilde", "themen_tag": "Authentizität", "sprachen_tag": "englisch" }

3. 検索機能とロジック: 引用を再発見して管理するためのロジックを開発します。

• 検索: 3つのタグタイプすべてまたはテキスト自体に基づいて引用を見つける検索機能を実装します（大文字と小文字を区別しません）。

• ランダム引用: ランダムな引用を返す関数を作成します。これはオプションで特定のタグでフィルタリングできるようにします。

• 削除: 引用を削除する機能を実装します。

4. MCPサーバー統合: ロジックをMCPフレームワークに統合して、サーバーを使用可能にします。

• 統合: 実装された機能（ツール）をMCPインターフェースに接続します。

• テスト: Claudeまたは適切なMCPクライアントを使用して、サーバーの機能と堅牢性をテストします。

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提出

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