Click on "Deploy 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., "@Personal DB MCP Server generate a self-introduction for a software engineering interview"
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.
AIサービス横断で個人データをコンテキストとして提供する MCP サーバー。
AIに文章を書かせると、誰が書いても同じような出力になる。Personal DB は「自分」のデータ（経歴、スキル、価値観、エピソード、思考習慣など）を構造化して保持し、AIが動的に参照できるようにする。これにより、AIの出力に一貫した「自分らしさ」が乗る。
Related MCP server: Personal Context Technology MCP Server
シーン | 何が起きるか |
質問への回答 | 「あなたの強みは？」→ DB のスキル・実績・エピソードから根拠付きで回答 |
文章・コンテンツ生成 | ブログ、SNS投稿、提案書などに自分の価値観・トーン・実績が自然に反映される |
執筆支援 | 小説・記事の著者としてのパーソナリティ（文体、思想、スタンス）を前提に載せる |
チャットボット | 自分の分身として応答するボットに、動的な個人データを注入 |
マルチエージェント | 複数の AI エージェントが同じ「自分」のデータを参照して協調動作 |
プロンプト | 用途 |
| 対象ロール・企業に合わせた職務経歴書を生成 |
| 面接・カンファレンス・カジュアルなど場面に応じた自己紹介 |
| 求人票 (JD) に対するスキルマッチ分析 |
| 想定質問 + STAR形式の回答案 + 逆質問案 |
| 目標ロールとの差分分析 + 学習ロードマップ |
| テーマ・コンピテンシーに合うエピソード検索 |
プロンプト | 用途 |
| DB の空白を特定し、埋めるためのインタビュー質問を生成 |
SUPABASE_URL=https://your-project.supabase.co
SUPABASE_SERVICE_ROLE_KEY=your-service-role-key
PERSONAL_DB_API_KEY= # マルチテナント時のみnpm install && npm run build
node dist/index.js.mcp.json または ~/.claude.json に追加:
{
"mcpServers": {
"personal-db": {
"type": "stdio",
"command": "node",
"args": ["/path/to/personal-db-mcp/dist/index.js"],
"env": {
"SUPABASE_URL": "https://your-project.supabase.co",
"SUPABASE_SERVICE_ROLE_KEY": "your-service-role-key"
}
}
}
}vercel deploy --prodエンドポイント: https://your-app.vercel.app/mcp
認証: Authorization: Bearer <API_KEY>
各エンティティに list_*, get_*, create_*, update_*, delete_* を提供。
エンティティ | 説明 |
| 基本プロフィール、ミッション、価値観、トーン |
| 職歴・経歴 |
| スキル（カテゴリ・習熟度付き） |
| プロジェクト実績 |
| 表彰・受賞・資格 |
| 具体的なエピソード・体験談 |
| 学歴・教育歴 |
| 趣味・興味 |
| 価値観・哲学・信条 |
| 健康・ウェルネス |
| ライフイベント |
| 人間関係 |
| 目標・進捗 |
| ユーザー定義カテゴリ |
| カスタムカテゴリのエントリ |
| コンテキスト生成用ペルソナ定義 |
ツール | 説明 |
| ペルソナベースの重み付きコンテキストを Markdown で生成。 |
| 利用可能なペルソナ一覧（プリセット + カスタム） |
プリセットペルソナ: default, professional, interview, personal, creative
ツール | 説明 |
| 全テーブル横断のキーワード検索 |
| テーブルごとのエントリ数・充実度 |
ツール | 説明 |
| エントリへのタグ付け・解除 |
| エンティティ間の関連付け |
ツール | 説明 |
| JSON データの一括インポート |
| 全データまたは指定テーブルの一括エクスポート |
URI | 説明 |
| プロフィール全体概要 |
| 時系列の職歴 |
| カテゴリ別スキルマトリクス |
| プロジェクト + 実績 |
| 履歴書用の構造化データ |
| 重要エピソード（importance 7以上） |
| アクティブな目標と進捗 |
| 重み付きコンテキスト（デフォルトペルソナ） |
DB: Supabase (PostgreSQL) - personal_db スキーマに全テーブルを分離
認証: API キーベース（マルチテナント対応）
RLS: 全テーブルに Row Level Security 設定済み
トランスポート: stdio (ローカル) / HTTP (Vercel デプロイ)
プロフィール分析。スコアリングで圧縮候補を特定し、batch_operations と組み合わせて整理できる
Inputs: focus, persona, score_threshold.
複数テーブルへの create/update/delete を1回で実行。近況報告などをまとめてDBに反映する際に使う
Inputs: operations (required).
全データまたは指定テーブルのJSON一括エクスポート
Inputs: tables, include_private.
JSON一括インポート。複数テーブルのデータを一度にインポート
Inputs: data (required).
実績を新規作成
Inputs: data (required), profile_id.
経歴を新規作成
Inputs: data (required), profile_id.
カスタムカテゴリを新規作成
Inputs: data (required), profile_id.
カスタムエントリを新規作成
Inputs: data (required), profile_id.
学歴・教育を新規作成
Inputs: data (required), profile_id.
エピソードを新規作成
Inputs: data (required), profile_id.
目標を新規作成
Inputs: data (required), profile_id.
健康エントリを新規作成
Inputs: data (required), profile_id.
趣味を新規作成
Inputs: data (required), profile_id.
ライフイベントを新規作成
Inputs: data (required), profile_id.
ペルソナを新規作成
Inputs: data (required), profile_id.
プロフィールを新規作成
Inputs: data (required), profile_id.
プロジェクトを新規作成
Inputs: data (required), profile_id.
エントリ間の関連を作成 (例: エピソードがスキルを実証, 経歴がプロジェクトに繋がった等)
Inputs: source_id (required), target_id (required), source_type (required), target_type (required), +2 more.
人間関係を新規作成
Inputs: data (required), profile_id.
スキルを新規作成
Inputs: data (required), profile_id.
タグを作成
Inputs: name (required), category.
価値観・哲学を新規作成
Inputs: data (required), profile_id.
認証デバッグ
Inputs: no named parameters.
実績を削除
Inputs: id (required).
経歴を削除
Inputs: id (required).
カスタムカテゴリを削除
Inputs: id (required).
カスタムエントリを削除
Inputs: id (required).
学歴・教育を削除
Inputs: id (required).
エピソードを削除
Inputs: id (required).
目標を削除
Inputs: id (required).
健康エントリを削除
Inputs: id (required).
趣味を削除
Inputs: id (required).
ライフイベントを削除
Inputs: id (required).
ペルソナを削除
Inputs: id (required).
プロフィールを削除
Inputs: id (required).
プロジェクトを削除
Inputs: id (required).
エントリ間の関連を削除
Inputs: id (required).
人間関係を削除
Inputs: id (required).
スキルを削除
Inputs: id (required).
価値観・哲学を削除
Inputs: id (required).
NFTスナップショット生成 — プライバシーフィルタ済みのプロフィールデータスナップショットを生成（NFT Mint前のデータ確認用）
Inputs: persona, max_tokens_hint.
実績を取得 (IDで指定)
Inputs: id (required).
経歴を取得 (IDで指定)
Inputs: id (required).
ペルソナベースの重み付きコンテキストを生成。AIがこの人物を理解するための最適化されたMarkdownを返す。
Inputs: focus, persona, max_tokens_hint.
カスタムカテゴリを取得 (IDで指定)
Inputs: id (required).
カスタムエントリを取得 (IDで指定)
Inputs: id (required).
学歴・教育を取得 (IDで指定)
Inputs: id (required).
エントリに付与されたタグを取得
Inputs: entry_id (required), entry_type (required).
エピソードを取得 (IDで指定)
Inputs: id (required).
目標を取得 (IDで指定)
Inputs: id (required).
健康エントリを取得 (IDで指定)
Inputs: id (required).
趣味を取得 (IDで指定)
Inputs: id (required).
ライフイベントを取得 (IDで指定)
Inputs: id (required).
NFT出品詳細 — 特定のNFT出品の詳細情報を取得
Inputs: listing_id (required).
ペルソナを取得 (IDで指定)
Inputs: id (required).
プロフィールを取得 (IDで指定)
Inputs: id (required).
プロジェクトを取得 (IDで指定)
Inputs: id (required).
エントリの関連を取得
Inputs: entry_id (required), entry_type (required), direction.
人間関係を取得 (IDで指定)
Inputs: id (required).
スキルを取得 (IDで指定)
Inputs: id (required).
カテゴリ別の統計情報を取得（エントリ数、最終更新等）
Inputs: no named parameters.
価値観・哲学を取得 (IDで指定)
Inputs: id (required).
実績一覧を取得
Inputs: limit, filter, offset, order_by, +2 more.
利用可能なペルソナ一覧を取得 (プリセット + カスタム)
Inputs: no named parameters.
経歴一覧を取得
Inputs: limit, filter, offset, order_by, +2 more.
カスタムカテゴリ一覧を取得
Inputs: limit, filter, offset, order_by, +2 more.
カスタムエントリ一覧を取得
Inputs: limit, filter, offset, order_by, +2 more.
学歴・教育一覧を取得
Inputs: limit, filter, offset, order_by, +2 more.
エピソード一覧を取得
Inputs: limit, filter, offset, order_by, +2 more.
目標一覧を取得
Inputs: limit, filter, offset, order_by, +2 more.
健康エントリ一覧を取得
Inputs: limit, filter, offset, order_by, +2 more.
趣味一覧を取得
Inputs: limit, filter, offset, order_by, +2 more.
ライフイベント一覧を取得
Inputs: limit, filter, offset, order_by, +2 more.
NFT出品一覧 — マーケットプレイスの出品を一覧表示
Inputs: limit, status, my_only.
ペルソナ一覧を取得
Inputs: limit, filter, offset, order_by, +2 more.
プロフィール一覧を取得
Inputs: limit, filter, offset, order_by, +2 more.
プロジェクト一覧を取得
Inputs: limit, filter, offset, order_by, +2 more.
人間関係一覧を取得
Inputs: limit, filter, offset, order_by, +2 more.
スキル一覧を取得
Inputs: limit, filter, offset, order_by, +2 more.
タグ一覧を取得
Inputs: category.
価値観・哲学一覧を取得
Inputs: limit, filter, offset, order_by, +2 more.
NFTデータプレビュー — Mintに含まれるデータの概要を表示（コンテキスト本文なし、エンティティ数のみ）
Inputs: persona.
全テーブル横断のフルテキスト検索
Inputs: query (required), limit, tables.
エントリにタグを付与
Inputs: entry_id (required), tag_name (required), entry_type (required), tag_category.
エントリからタグを解除
Inputs: entry_id (required), tag_name (required), entry_type (required).
実績を更新
Inputs: id (required), data (required).
経歴を更新
Inputs: id (required), data (required).
カスタムカテゴリを更新
Inputs: id (required), data (required).
カスタムエントリを更新
Inputs: id (required), data (required).
学歴・教育を更新
Inputs: id (required), data (required).
エピソードを更新
Inputs: id (required), data (required).
目標を更新
Inputs: id (required), data (required).
健康エントリを更新
Inputs: id (required), data (required).
趣味を更新
Inputs: id (required), data (required).
ライフイベントを更新
Inputs: id (required), data (required).
ペルソナを更新
Inputs: id (required), data (required).
プロフィールを更新
Inputs: id (required), data (required).
プロジェクトを更新
Inputs: id (required), data (required).
人間関係を更新
Inputs: id (required), data (required).
スキルを更新
Inputs: id (required), data (required).
価値観・哲学を更新
Inputs: id (required), data (required).
Recent tool additions, removals, and schema changes observed during successful MCP inspections.
Loading tool schema changelog…
Scored across 101 tools
Most tools follow a clear resource+action pattern (create/get/list/update/delete for each entity type like profile, skill, project), so they are largely distinguishable. However, a few tools overlap conceptually: 'search' (full-text search across all tables) and 'get_stats'/'get_context' have some ambiguity in purpose, and 'persona' vs 'profile' represent potentially overlapping concepts. Overall the resource-based naming keeps boundaries mostly clear.
The vast majority of tools follow a consistent verb_noun pattern (create_X, get_X, list_X, update_X, delete_X) in snake_case, which is excellent. Minor deviations exist: 'search', 'tag_entry', 'untag_entry' reverse the order to noun_verb, and a few like 'generate_nft_snapshot' and 'preview_nft_data' use different verb forms. Also 'get_stats', 'get_context', 'debug_auth', and 'analyze_profile' don't match the CRUD pattern. Still, the deviation is small relative to the ~90 tools that do follow the pattern.
101 tools is extremely high, far exceeding reasonable scoping for any server. While a personal database could legitimately manage many entity types, having 101 distinct tools creates massive cognitive overhead. Each entity type generates 5 CRUD tools plus auxiliary tools, resulting in a sprawling surface. This is a textbook example of tool-count bloat that will overwhelm agents.
CRUD coverage is quite thorough for most entity types (profile, skill, project, achievement, episode, education, hobby, values, health, life events, relationships, goals, custom categories/entries, personas, careers). However, there are gaps: delete_relationship, update_relationship, get_relationship, list_relationships exist but no... actually most are present. Missing delete for relationship and goal's get/delete gaps — delete_goal exists but check list. Some entities like NFT and tags have partial coverage (no create/update NFT, no delete tag). Overall coverage is good but not complete across all entity types.
Personal context and preferences for AI via OAuth-approved profile sections and taste data.
Your personal data for AI — Telegram, bank, courses, Zoom & more, scoped to you.
A profile you control: gives your AI your role, projects and preferences, across ChatGPT and Claude.
Stop re-explaining yourself to AI. Save knowledge once, use it in every conversation.
