MCPでつくる自作AIサーバー MCPでつくる自作AIサーバー #2｜Knowledge MCP――AIに「記憶」ではなく知識基盤を持たせる
「AIが覚えていること」と「現在の正しい仕様」は同じではない。Memory、Context、RAGと役割を分け、canonical specification、handoff、SHA、live state再確認で長期プロジェクトを支えるKnowledge MCPの実運用をまとめます。
自分専用AI基盤
MCPでつくる自作AIサーバー 
MCPでつくる自作AIサーバー MCPでつくる自作AIサーバー #1｜Development MCP――AIに「開発そのもの」を任せるために作った仕組み
新連載「MCPでつくる自作AIサーバー」第1回。AIにコードを書かせるだけでは開発は回らない。workspace、テスト、PR、merge、production、権限、復旧をどう分離したか。Development MCPを実運用して見えた設計を記録します。
AI 記憶から並列開発まで。自分専用AI基盤は、いったんここまでできた
長期記憶が欲しくて始めた自分専用AI基盤は、Development、Publishing、Loop、durable Run、自律化、並列化、Authorityまで広がりました。Season 1の12回を、機能一覧ではなく「困るたびに何を変えたか」という開発物語として振り返ります。
AI AIはコードを書ける。でも、認識を合わせ続けるのはまだ難しい
AIはコードを書ける。でも、長い会話の中で仕様や判断の重みを正確に共有し続けるのはまだ難しい。文字起こしの小さな表示ミスと、CLI常駐化の壁打ちから考えたこと。
AI AIに「承認」ボタンを作った。でも、ボタンに権限は渡さなかった
本当に人間が必要な承認境界だけ残した後、その入力をChatGPT上のボタンにしました。ただしUIから直接deployやmergeはさせず、exact-state revalidationとAuthorityはサーバー側に残した経緯を振り返ります。
AI AI開発のたびに「承認します」と打つのをやめた
並列開発が速くなるほど、「承認します」と返す人間がボトルネックになりました。安全で可逆なroutine作業をStanding Delegationで継続し、本当に人間が必要な境界だけを残した経緯を振り返ります。
AI 自動化できていると思っていた。実際は、私が壊れたシステムを補っていただけだった
自動化できていると思っていたPersonal AI Platformを再検証すると、実際には人間とChatGPTがシステムの欠落を補っていました。AI時代の「Automation Theater」と、これから見るべき観測可能性についての記録です。
AI AIとサーバー開発に1か月没頭したら、最後にデバッグされたのは自分でした
非エンジニアがAIとサーバー開発に1か月没頭しました。万能感、継ぎ足し設計の破綻、LLMの迎合、そして「人間までデバッグしていた」と気づくまでの懺悔と記録です。
AI AIに「面白い記事」を書かせるより、「面白い論文」を探させたい
AIで記事を量産するより、まず本当に面白い論文を見つけたい。ChloroQuest向け論文探索を自動化しながら見えてきた、AIと編集長の役割分担の話。
AI Gitのmainに謎ファイルが18個あった。でも、消さずに本番デプロイした
Gitのmainに18個のuntrackedファイルが残っていてデプロイが停止。消すのではなく、exact SHAから安全にデプロイする設計へ変えた実運用の話。