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# ai.log MCP Integration Guide
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ai.logをai.gptと連携するためのMCPサーバー設定ガイド
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## MCPサーバー起動
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```bash
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# ai.logプロジェクトディレクトリで
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./target/debug/ailog mcp --port 8002
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# またはサブディレクトリから
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./target/debug/ailog mcp --port 8002 --path /path/to/blog
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```
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## ai.gptでの設定
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ai.logツールはai.gptのMCPサーバーに統合済みです。`config.json`に以下の設定が含まれています：
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```json
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{
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"mcp": {
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"enabled": "true",
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"auto_detect": "true",
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"servers": {
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"ai_gpt": {
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"base_url": "http://localhost:8001",
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"endpoints": {
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"log_create_post": "/log_create_post",
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"log_list_posts": "/log_list_posts",
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"log_build_blog": "/log_build_blog",
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"log_get_post": "/log_get_post",
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"log_system_status": "/log_system_status",
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"log_ai_content": "/log_ai_content"
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}
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}
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}
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}
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}
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```
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**重要**: ai.logツールを使用するには、ai.logディレクトリが `./log/` に存在し、ai.logのMCPサーバーがポート8002で稼働している必要があります。
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## 利用可能なMCPツール（ai.gpt統合版）
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### 1. log_create_post
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新しいブログ記事を作成します。
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**パラメータ**:
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- `title` (必須): 記事のタイトル
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- `content` (必須): Markdown形式の記事内容
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- `tags` (オプション): 記事のタグ配列
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- `slug` (オプション): カスタムURL slug
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**使用例**:
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```python
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# Claude Code/ai.gptから自動呼び出し
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# "ブログ記事を書いて"という発言で自動トリガー
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```
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### 2. log_list_posts
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既存のブログ記事一覧を取得します。
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**パラメータ**:
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- `limit` (オプション): 取得件数上限 (デフォルト: 10)
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- `offset` (オプション): スキップ件数 (デフォルト: 0)
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### 3. log_build_blog
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ブログをビルドして静的ファイルを生成します。
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**パラメータ**:
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- `enable_ai` (オプション): AI機能を有効化 (デフォルト: true)
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- `translate` (オプション): 自動翻訳を有効化 (デフォルト: false)
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### 4. log_get_post
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指定したスラッグの記事内容を取得します。
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**パラメータ**:
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- `slug` (必須): 記事のスラッグ
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### 5. log_system_status
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ai.logシステムの状態を確認します。
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### 6. log_ai_content ⭐ NEW
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AI記憶システムと連携して自動でブログ記事を生成・投稿します。
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**パラメータ**:
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- `user_id` (必須): ユーザーID
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- `topic` (オプション): 記事のトピック (デフォルト: "daily thoughts")
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**機能**:
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- ai.gptの記憶システムから関連する思い出を取得
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- AI技術で記憶をブログ記事に変換
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- 自動でai.logに投稿
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## ai.gptからの連携パターン
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### 記事の自動投稿
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```python
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# 記憶システムから関連情報を取得
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memories = get_contextual_memories("ブログ")
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# AI記事生成
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content = generate_blog_content(memories)
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# ai.logに投稿
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result = await mcp_client.call_tool("create_blog_post", {
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"title": "今日の思考メモ",
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"content": content,
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"tags": ["日記", "AI"]
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})
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# ビルド実行
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await mcp_client.call_tool("build_blog", {"enable_ai": True})
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```
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### 記事一覧の確認と編集
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```python
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# 記事一覧取得
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posts = await mcp_client.call_tool("list_blog_posts", {"limit": 5})
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# 特定記事の内容取得
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content = await mcp_client.call_tool("get_post_content", {
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"slug": "ai-integration"
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})
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# 修正版を投稿（上書き）
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updated_content = enhance_content(content)
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await mcp_client.call_tool("create_blog_post", {
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"title": "AI統合の新しい可能性（改訂版）",
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"content": updated_content,
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"slug": "ai-integration-revised"
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})
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```
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## 自動化ワークフロー
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ai.gptのスケジューラーと組み合わせて：
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1. **日次ブログ投稿**: 蓄積された記憶から記事を自動生成・投稿
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2. **記事修正**: 既存記事の内容を自動改善
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3. **関連記事提案**: 過去記事との関連性に基づく新記事提案
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4. **多言語対応**: 自動翻訳によるグローバル展開
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## エラーハンドリング
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MCPツール呼び出し時のエラーは以下の形式で返されます：
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```json
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{
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"jsonrpc": "2.0",
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"id": "request_id",
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"error": {
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"code": -32000,
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"message": "エラーメッセージ",
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"data": null
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}
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}
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```
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## セキュリティ考慮事項
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- MCPサーバーはローカルホストでのみ動作
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- ai.gptからの認証済みリクエストのみ処理
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- ファイルアクセスは指定されたブログディレクトリ内に制限 |