log/mcp_integration.md

ai.log MCP Integration Guide

ai.logをai.gptと連携するためのMCPサーバー設定ガイド

MCPサーバー起動

# ai.logプロジェクトディレクトリで
./target/debug/ailog mcp --port 8002

# またはサブディレクトリから
./target/debug/ailog mcp --port 8002 --path /path/to/blog

ai.gptでの設定

ai.gptの設定ファイル ~/.config/syui/ai/gpt/config.json に以下を追加：

{
  "mcp": {
    "enabled": true,
    "servers": {
      "ai_gpt": {"base_url": "http://localhost:8001"},
      "ai_card": {"base_url": "http://localhost:8000"},
      "ai_log": {"base_url": "http://localhost:8002"}
    }
  }
}

利用可能なMCPツール

1. create_blog_post

新しいブログ記事を作成します。

パラメータ:

• title (必須): 記事のタイトル
• content (必須): Markdown形式の記事内容
• tags (オプション): 記事のタグ配列
• slug (オプション): カスタムURL slug

使用例:

# ai.gptからの呼び出し例
result = await mcp_client.call_tool("create_blog_post", {
    "title": "AI統合の新しい可能性",
    "content": "# 概要\n\nai.gptとai.logの連携により...",
    "tags": ["AI", "技術", "ブログ"]
})

2. list_blog_posts

既存のブログ記事一覧を取得します。

パラメータ:

• limit (オプション): 取得件数上限 (デフォルト: 10)
• offset (オプション): スキップ件数 (デフォルト: 0)

3. build_blog

ブログをビルドして静的ファイルを生成します。

パラメータ:

• enable_ai (オプション): AI機能を有効化
• translate (オプション): 自動翻訳を有効化

4. get_post_content

指定したスラッグの記事内容を取得します。

パラメータ:

• slug (必須): 記事のスラッグ

ai.gptからの連携パターン

記事の自動投稿

# 記憶システムから関連情報を取得
memories = get_contextual_memories("ブログ")

# AI記事生成
content = generate_blog_content(memories)

# ai.logに投稿
result = await mcp_client.call_tool("create_blog_post", {
    "title": "今日の思考メモ",
    "content": content,
    "tags": ["日記", "AI"]
})

# ビルド実行
await mcp_client.call_tool("build_blog", {"enable_ai": True})

記事一覧の確認と編集

# 記事一覧取得
posts = await mcp_client.call_tool("list_blog_posts", {"limit": 5})

# 特定記事の内容取得
content = await mcp_client.call_tool("get_post_content", {
    "slug": "ai-integration"
})

# 修正版を投稿（上書き）
updated_content = enhance_content(content)
await mcp_client.call_tool("create_blog_post", {
    "title": "AI統合の新しい可能性（改訂版）",
    "content": updated_content,
    "slug": "ai-integration-revised"
})

自動化ワークフロー

ai.gptのスケジューラーと組み合わせて：

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
2. 記事修正: 既存記事の内容を自動改善
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
4. 多言語対応: 自動翻訳によるグローバル展開

エラーハンドリング

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：

{
  "jsonrpc": "2.0",
  "id": "request_id",
  "error": {
    "code": -32000,
    "message": "エラーメッセージ",
    "data": null
  }
}

セキュリティ考慮事項

• MCPサーバーはローカルホストでのみ動作
• ai.gptからの認証済みリクエストのみ処理
• 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