AI Sticky Notes
📝 AI Sticky Notes - Python MCP Server
Python で FastMCP を使用して構築された、軽量でクライアント非依存の Model Context Protocol (MCP) サーバーです。このサーバーは、永続的なメモ作成機能を AI アシスタント(Claude Desktop、Google Antigravity、Cursor、および MCP に準拠した任意のクライアント)に公開します。
🌟 主な機能
このサーバーは、Model Context Protocol の3つの中核プリミティブを実装しています:
🛠️ ツール(アクション実行):
add_note(message: str) -> str: 新しい付箋をローカルストレージファイルに追加します。read_notes() -> str: 保存されたすべてのメモを読み取り、単一の文字列として返します。
📦 リソース(コンテキストフィード):
notes://latest: カスタム URI 経由で、最後に保存されたメモを動的に公開します。
💬 プロンプト(再利用可能な LLM テンプレート):
note_summary_prompt(): AI に現在のすべての付箋を要約するよう指示する、すぐに使えるプロンプトを生成します。
📂 プロジェクト構成
.
├── main.py # Primary FastMCP server implementation
├── main_final.py # Clean reference implementation
├── notes.txt # Persistent note storage (auto-generated)
├── pyproject.toml # uv / Python package and dependency configuration
├── BITACORA_DE_ERRORES.md # Troubleshooting log & root-cause analyses (Linux & PATH notes)
├── MCP_PYTHON_SDK.md # FastMCP quick reference cheatsheet
└── README.md # Project documentation (this file)🚀 はじめに
前提条件
Python 3.12+
uv(高速なパッケージおよび環境管理のために推奨)
1. インストール
このリポジトリをクローンし、依存関係を同期します:
git clone https://github.com/<your-username>/<your-repo-name>.git
cd <your-repo-name>
uv sync🧪 実行とテスト
オプションA:対話型 MCP Inspector(推奨)
MCP Inspector は、ツールのテスト、リソースの検査、プロンプトの対話的な実行を行うためのビジュアルな Web インターフェースを提供します:
uv run mcp dev main.pyターミナルに表示される URL(通常は http://localhost:5173 など)を開いて、サーバーと対話してください。
オプションB:Claude Desktop との統合
サーバー定義を claude_desktop_config.json に追加します:
macOS:
~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.jsonWindows:
%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.jsonLinux:
~/.config/Claude/claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"ai-sticky-notes": {
"command": "uv",
"args": [
"--directory",
"/absolute/path/to/your/project",
"run",
"main.py"
]
}
}
}💡 Linux / GUI 環境のヒント: デスクトップ環境がシェルの対話型
PATHを継承していない場合(spawn uv ENOENTが発生する場合)、uvバイナリの絶対パス(例:/home/<user>/.local/bin/uvまたは/home/<user>/miniconda3/bin/uv)を指定してください。詳細は BITACORA_DE_ERRORES.md を参照してください。
オプションC:標準 MCP クライアントとの統合(Cursor、Antigravity、カスタム CLI)
標準の stdio トランスポートを次の設定で構成します:
コマンド:
uv引数:
["--directory", "<PROJECT_PATH>", "run", "main.py"]
📖 MCP API リファレンス
ツール
名前 | パラメータ | 戻り値の型 | 説明 |
|
|
|
|
| (なし) |
| 記録されたすべてのメモ、または |
リソース
URI パターン | 名前 / 説明 | 戻り値の内容 |
| 最新のメモを取得 | 最後に記録されたメモのテキスト内容 |
プロンプト
名前 | 引数 | 説明 |
| (なし) | AI モデルに現在のメモを要約するよう求めるプロンプトを返します |
🛠️ 開発とトラブルシューティング
開発中に遭遇したデバッグ手順、Linux プラットフォームの回避策、および一般的なセットアップ問題の詳細な変更履歴については、以下を参照してください:
📄 ライセンスとクレジット
Model Context Protocol と FastMCP を使用して構築されました。
Tech With Tim による MCP サーバー開発チュートリアルに触発されました。
This server cannot be installed
Maintenance
Resources
Unclaimed servers have limited discoverability.
Looking for Admin?
If you are the server author, to access and configure the admin panel.
Related MCP Connectors
Cross-session, cross-device memory for your agent: remember and recall notes. No key to start.
Your memory, everywhere AI goes. Build knowledge once, access it via MCP anywhere.
Shared, governed long-term memory for AI agents across tools and sessions via MCP and REST.
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