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MCP-Server: AI Sticky Notes

@HKanoje

基本情報

カテゴリ

メモリとナレッジ

トランスポート

stdio

作者

HKanoje

MCP-Server: AI Sticky Notes について

概要はまだありません

MCP-Server: AI Sticky Notes の設定

標準の設定はありません

このサーバーの README には解析可能な MCP 設定ブロックが含まれていません。インストール手順はリポジトリをご確認ください。

リポジトリ

MCP-Server: AI Sticky Notes のツール

ツール一覧はまだありません

この掲載には表示できるツール一覧がまだありません。サーバーにツールがないという意味ではありません。対応機能はプロジェクトのドキュメントをご確認ください。

ツールは README から自動的に抽出されます。メンテナーは ## Tools という見出しの下に記載することで、このタブに反映できます。

概要

What is 🗒️ MCP-Server: AI Sticky Notes?

A lightweight Python server that lets you create, read, and summarize sticky notes using AI tools. It is built on FastMCP and stores notes in a plain text file, making it easy to integrate with MCP-compatible AI clients.

How to use 🗒️ MCP-Server: AI Sticky Notes?

Ensure you have Python 3.7+ and the fastmcp package installed. Run main.py as the entry point. The server exposes tools (add_note, read_notes, get_latest_note, note_summary_prompt) that your AI client can call.

Key features of 🗒️ MCP-Server: AI Sticky Notes

  • Add new sticky notes via add_note(message)
  • View all stored notes with read_notes()
  • Retrieve the most recent note using get_latest_note()
  • Generate an AI summarization prompt via note_summary_prompt()

Use cases of 🗒️ MCP-Server: AI Sticky Notes

  • Quickly jot down reminders or ideas from an AI conversation
  • Retrieve and review all notes during a session
  • Have an AI assistant summarize a collection of notes
  • Serve as a lightweight note‑keeping backend for MCP‑powered agents

よくある質問

1

What tools does the server provide?

It provides four tools: `add_note` (add a new note), `read_notes` (return all notes), `get_latest_note` (fetch the most recent note), and `note_summary_prompt` (generate a summarization prompt).

2

Where are notes stored?

All notes are stored in a file named `notes.txt` in the same directory as the server.

3

What are the runtime requirements?

Python 3.7 or later and the `fastmcp` Python package.

4

How does the summarization work?

Calling `note_summary_prompt()` returns a prompt string (e.g., “Summarize the current notes: …”) designed to be sent to an AI model, which then produces a concise summary.

5

Who created this server?

It was created by [HKanoje](https://github.com/HKanoje).

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