Personal DB MCP Server

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。

なぜ必要か

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。

ユースケース

AI のコンテキストとして使う（最も重要）

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

キャリア支援

プロンプト	用途
`generate_resume`	対象ロール・企業に合わせた職務経歴書を生成
`self_introduction`	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
`skill_assessment`	求人票 (JD) に対するスキルマッチ分析
`interview_prep`	想定質問 + STAR形式の回答案 + 逆質問案
`gap_analysis`	目標ロールとの差分分析 + 学習ロードマップ
`story_finder`	テーマ・コンピテンシーに合うエピソード検索

データメンテナンス

プロンプト	用途
`data_collection`	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

セットアップ

環境変数

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

ローカル (stdio)

npm install && npm run build
node dist/index.js

Claude Code で使う

.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"
      }
    }
  }
}

リモート (Vercel)

vercel deploy --prod

エンドポイント: https://your-app.vercel.app/mcp 認証: Authorization: Bearer <API_KEY>

ツール一覧

CRUD (16 エンティティ × 5 操作 = 80 ツール)

各エンティティに list_*, get_*, create_*, update_*, delete_* を提供。

エンティティ	説明
`profiles`	基本プロフィール、ミッション、価値観、トーン
`career_entries`	職歴・経歴
`skills`	スキル（カテゴリ・習熟度付き）
`projects`	プロジェクト実績
`achievements`	表彰・受賞・資格
`episodes`	具体的なエピソード・体験談
`education`	学歴・教育歴
`hobbies`	趣味・興味
`values_philosophy`	価値観・哲学・信条
`health_entries`	健康・ウェルネス
`life_events`	ライフイベント
`relationships`	人間関係
`goals`	目標・進捗
`custom_categories`	ユーザー定義カテゴリ
`custom_entries`	カスタムカテゴリのエントリ
`personas`	コンテキスト生成用ペルソナ定義

コンテキスト生成

ツール	説明
`get_context`	ペルソナベースの重み付きコンテキストを Markdown で生成。`persona`, `focus`, `max_tokens_hint` で制御可能
`list_available_personas`	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

検索・分析

ツール	説明
`search`	全テーブル横断のキーワード検索
`get_stats`	テーブルごとのエントリ数・充実度

タグ・リレーション

ツール	説明
`tag_entry` / `untag_entry`	エントリへのタグ付け・解除
`create_relation` / `get_relations` / `delete_relation`	エンティティ間の関連付け

一括操作

ツール	説明
`bulk_import`	JSON データの一括インポート
`bulk_export`	全データまたは指定テーブルの一括エクスポート

リソース (MCP Resources)

URI	説明
`personaldb://profile/summary`	プロフィール全体概要
`personaldb://career/timeline`	時系列の職歴
`personaldb://skills/matrix`	カテゴリ別スキルマトリクス
`personaldb://portfolio`	プロジェクト + 実績
`personaldb://resume/data`	履歴書用の構造化データ
`personaldb://episodes/highlights`	重要エピソード（importance 7以上）
`personaldb://goals/active`	アクティブな目標と進捗
`personaldb://context`	重み付きコンテキスト（デフォルトペルソナ）

アーキテクチャ

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)

Personal DB MCP Server

Personal DB MCP Server

なぜ必要か

ユースケース

AI のコンテキストとして使う（最も重要）

キャリア支援

データメンテナンス

セットアップ

環境変数

ローカル (stdio)

Claude Code で使う

リモート (Vercel)

ツール一覧

CRUD (16 エンティティ × 5 操作 = 80 ツール)

コンテキスト生成

検索・分析

タグ・リレーション

一括操作

リソース (MCP Resources)

アーキテクチャ

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