io.github.norrietaylor/distillery-mcp

Distillery とは?

Distillery は、Claude Code スキルを通じてアクセスするチーム知識ベースです。作業セッション、ミーティング、ブックマーク、会話からの生の情報を、濃縮された検索可能な知識へと精製します。知識は DuckDB のベクトル埋め込みとして保存され、自然言語で取得できます。stdio 経由でローカル実行するか、GitHub OAuth によるチームアクセスを備えたホスト型 HTTP サービスとして実行できます。

Distillery は、ノイズからシグナルへの最も価値の高い変換を捉え、チーム全員が使えるツールにします。

完全なドキュメント: norrietaylor.github.io/distillery

Related MCP server: Rememberizer MCP Server

スキル

Distillery は 15 個の Claude Code スラッシュコマンドを提供します:

クイックスタート

ステップ 1: プラグインをインストール

claude plugin marketplace add norrietaylor/distillery
claude plugin install distillery

これにより 15 個すべてのスキルがインストールされます。このプラグインは MCP サーバーを自動設定しません — 追加するには /setup(下記)を実行してください。推奨セットアップは uvx --from 'distillery-mcp[fastembed]>=0.6.0' distillery-mcp による ローカル 実行です。マシン上にプライベートで自己完結型の知識ベースが構築され、オンデバイスの fastembed 埋め込みを使用します(API キー不要)。Python 3.11+ と uv が必要です(インストール: curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh)。

ステップ 2(任意): Jina または OpenAI を使用する

デフォルトの fastembed プロバイダーは API キーなしでオフライン実行できます。ホスト型の埋め込みサービスを使用したい場合は、DISTILLERY_EMBEDDING_PROVIDER を設定し、対応する API キーを指定してください:

# Jina (free tier at jina.ai)
export DISTILLERY_EMBEDDING_PROVIDER=jina
export JINA_API_KEY=jina_...

# Or OpenAI
export DISTILLERY_EMBEDDING_PROVIDER=openai
export OPENAI_API_KEY=sk-...

uvx はこれらをシェル環境から継承します。完全なプロバイダー設定ブロック(fastembed モデル選択のオプション C を含む)については、distillery.yaml.example を参照してください。

Claude Code を再起動し、オンボーディングウィザードを実行してください:

/setup

ホスト型デモを試す(オプトイン)

ローカルに何もインストールせずに評価したいですか?ローカルサーバーの代わりに distillery-mcp.fly.dev のホスト型デモを設定してください:

claude mcp add distillery --scope user --transport http --url https://distillery-mcp.fly.dev/mcp

デモサーバー: distillery-mcp.fly.dev は評価専用です。機密データや秘密データを保存しないでください。

完全な設定オプションについては ローカルセットアップガイド を、チーム利用の場合は 独自インスタンスのデプロイ を参照してください。

開発

uv pip install -e ".[dev]"
# or
pip install -e ".[dev]"
pytest                              # run tests
mypy --strict src/distillery/       # type check
ruff check src/ tests/              # lint

完全なガイドは コントリビューティング を参照してください。

ライセンス

Apache 2.0 — 詳細は LICENSE を参照してください。