Model Context Protocol（MCP）と、それを使った個人AI基盤の実装・運用に関する記事。
AI MCPをいくつ作っても、AIは自律化しなかった。そこでLoop Engineを作った
Knowledge MCP、Development MCP、Publishing MCPまで作っても、AIは指示しなければ動きませんでした。そこで既存MCPを置き換えず、Goal→Plan→実行→評価→次の行動を回すLoop Engineを上に追加した経緯を振り返ります。
AI 記事を書くだけでは自動化にならなかった。Publishing MCPを作った
ChatGPTに記事を書いてもらっても、WordPress入力・SEO・画像・SNS投稿は人間に残っていました。n8n中心案からPublishing MCPへ切り替え、Publication、revision、preview、下書き、read-back verificationまで整えた経緯を振り返ります。
AI AIに自分自身を再起動させたら止まった。Development Runnerを分離した
Development MCPにDocker操作まで持たせると、自分自身の再起動で処理が切れ、権限も強くなりすぎる。そこでDevelopment Runnerを分離し、強い実行権限と長時間ジョブを別境界へ移した経緯を振り返ります。
AI ChatGPTにコードを書かせるだけでは足りなかった。Development MCPを作った
ChatGPTがコードを書いても、SSH・コピペ・テストは人間の仕事として残っていました。そこで、開発領域を安全に調査・変更・テストできるDevelopment MCPを作った経緯を振り返ります。
AI ChatGPTに長期記憶が欲しくて、Knowledge MCPを作った
ChatGPTの会話を正式記録にせず、VPS上のMarkdown Vaultを長期記憶として使う。そのためにKnowledge MCPを作り、SHA-256、History、Archiveまで整えていった経緯を振り返ります。