MCP-PIF サーバー統合

「MCP-PIF」MCPサーバーは何をするのか？

MCP-PIF（Model Context Protocol - Personal Intelligence Framework）サーバーは、人間とAIの有意義な協調を促進するために設計されたModel Context Protocol（MCP）の実用的な実装です。MCP-PIFはブリッジとして機能し、AIアシスタントが構造化された外部データソースやサービスに接続できるようにし、ワークスペース管理やプロジェクトジャーナリング、構造化推論などの開発ワークフローをサポートします。その主な機能は、ファイルシステムのナビゲーションやジャーナリングシステム、推論ユーティリティなどのツールやリソースをAIクライアントに公開し、ファイル操作、永続的なメモの作成、構造化インサイトの開発などのタスクを実行できるようにすることです。この標準化されたインターフェースを提供することで、MCP-PIFはAI主導の生産性を高め、開発環境とのシームレスな統合を実現します。

プロンプト一覧

リポジトリやドキュメントに特定のプロンプトテンプレートは見つかりませんでした。

リソース一覧

リポジトリやドキュメントに明示的なリソース定義は見当たりませんでした。

ツール一覧

• ファイルシステム操作
  ワークスペースコンテキストをナビゲート・管理するツール:

  • pwd: 現在のディレクトリを表示
  • cd: ディレクトリを移動
  • read: ファイル内容を読む
  • write: ファイルに書き込む
  • mkdir: ディレクトリを作成
  • delete: ファイルやディレクトリを削除
  • move: ファイルやディレクトリを移動
  • rename: ファイルやディレクトリ名を変更

• 推論ツール
  構造化思考とインサイト開発を実現:

  • reason: 思考をつなげてインサイトを展開
  • think: 熟考や時間的推論のためのスペース作成

• ジャーナルシステム
  継続性の維持と知識の記録:

  • journal_create: 新しいジャーナルエントリを作成
  • journal_read: ジャーナルパターンを読み取り・探索

このMCPサーバーのユースケース

• ワークスペースファイル管理
  開発者はAIアシスタントを使ってプロジェクトディレクトリをナビゲートしたり、ファイルの読み書き・新規フォルダ作成・整理などを効率化できます。

• プロジェクトジャーナリング
  AIがプロジェクトの進捗を記録し、ログを維持、ジャーナルエントリからパターンを抽出することで、知識の継続性や振り返り分析をサポートします。

• 構造化推論・インサイト開発
  推論ツールによりAIとユーザーが協働して思考の連鎖を構築し、プロジェクトアイデアをモデル化し、複雑な課題のインサイトを展開できます。

• コードベース探索
  ディレクトリのナビゲーションやファイル読み取り機能により、開発者は新しいコードベースを探索し、関連ファイルを検索、プロジェクト構造を効率的に把握できます。

• クロスプラットフォームワークスペース同期
  MCP-PIFはWindows、macOS、Linuxで設定・利用でき、異なるシステム間で一貫したワークフローとツールの利用を可能にします。

セットアップ方法

Windsurf

1. 前提条件: Node.js 18+とnpmがインストールされていることを確認します。
2. リポジトリをクローン:

   git clone https://github.com/hungryrobot1/MCP-PIF
   cd mcp-pif
   npm install
   

3. サーバーをビルド:

   npm run build
   

4. 設定を編集:
   必要に応じてワークスペースルートや設定を環境変数で指定します。
5. Windsurfの設定に追加:

   {
     "mcpServers": {
       "mcp-pif": {
         "command": "node",
         "args": ["path/to/your/mcp-pif/build/index.js"],
         "cwd": "path/to/your/mcp-pif",
         "env": {}
       }
     }
   }
   

6. 再起動と確認:
   Windsurfを再起動し、「mcp-pif」が利用可能か確認します。

Claude

1. 前提条件: Node.js 18+、npm、TypeScript 5.0+をインストールします。
2. クローン＆インストール:

   git clone https://github.com/hungryrobot1/MCP-PIF
   cd mcp-pif
   npm install
   npm run build
   

3. Claudeデスクトップクライアントの設定:
   • claude_desktop_config.jsonを探して次を追加:

     {
       "mcpServers": {
         "mcp-pif": {
           "command": "node",
           "args": ["path/to/your/mcp-pif/build/index.js"],
           "cwd": "path/to/your/mcp-pif",
           "env": {}
         }
       }
     }
     

4. Claudeクライアントを再起動:
   再起動し、「mcp-pif」をサーバーとして選択します。
5. セットアップ確認:
   新しいチャットを開始し、サーバーが接続されているか確認します。

Cursor

1. 前提インストール: Node.js 18+、npm、TypeScript。
2. クローン＆インストール:

   git clone https://github.com/hungryrobot1/MCP-PIF
   cd mcp-pif
   npm install
   npm run build
   

3. Cursor設定を更新:

   {
     "mcpServers": {
       "mcp-pif": {
         "command": "node",
         "args": ["path/to/your/mcp-pif/build/index.js"],
         "cwd": "path/to/your/mcp-pif",
         "env": {}
       }
     }
   }
   

4. Cursorを再起動:
   アプリを再起動し、サーバーの利用可能性を確認します。

Cline

1. 依存関係のインストール: Node.js 18+、npm、TypeScript。
2. クローン＆ビルド:

   git clone https://github.com/hungryrobot1/MCP-PIF
   cd mcp-pif
   npm install
   npm run build
   

3. Clineの設定:

   {
     "mcpServers": {
       "mcp-pif": {
         "command": "node",
         "args": ["path/to/your/mcp-pif/build/index.js"],
         "cwd": "path/to/your/mcp-pif",
         "env": {}
       }
     }
   }
   

4. 再起動と確認:
   Clineを再起動し、「mcp-pif」がアクティブか確認します。

APIキーのセキュリティ

機密キーや認証情報を安全に管理するには、設定内で環境変数として指定してください:

{
  "mcpServers": {
    "mcp-pif": {
      "command": "node",
      "args": ["path/to/your/mcp-pif/build/index.js"],
      "cwd": "path/to/your/mcp-pif",
      "env": {
        "MY_SECRET_KEY": "${MY_SECRET_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "api_key": "${MY_SECRET_KEY}"
      }
    }
  }
}

フロー内でのMCPの使い方

FlowHuntでのMCP利用

FlowHuntワークフローにMCPサーバーを統合するには、まずMCPコンポーネントをフローに追加し、AIエージェントに接続します：

MCPコンポーネントをクリックすると設定パネルが開きます。システムMCP設定欄で、次のJSON形式でMCPサーバー情報を入力してください：

{
  "mcp-pif": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

設定が完了すると、AIエージェントはこのMCPをツールとして利用でき、すべての機能にアクセスできます。“mcp-pif"は実際のMCPサーバー名に、URLはご自身のMCPサーバーのURLに変更してください。

概要

公開されているドキュメントやコードを総合すると、MCP-PIFはコアとなるツール群と明確なセットアップ手順を提供していますが、プロンプトテンプレート、リソース記述、サンプリングやルートなどの高度なMCP機能の記載が不足しています。基礎的な用途には十分ですが、ユーザー向けドキュメントや高度なプロトコル機能の拡充が今後の課題です。

MCPスコア

総合評価: 6/10

MCP-PIFは、MCPを用いたワークスペース管理や推論の出発点として優れた実装であり、コードやセットアップも明快です。ただし、詳細なプロンプトやリソース定義、高度なMCP機能のドキュメントが不足しています。