AI Assimilation MCP
AI Assimilation MCP（Model Context Protocol）は、複数のAIモデル間で体験・思考・推論過程などの情報を、安全かつ構造的に同化するためのMCPです。異なるAI間の知的連携や対話的進化を可能にします。
🌱 コンセプト
このプロトコルの思想は、ドラゴンボールにおける 「ピッコロがネイルと同化したが、自我はピッコロのまま」 という構造に近い。
- メインAI（ピッコロ）：自我・価値観・性格を保持
- ソースAI（ネイル）：体験・思考・推論・記憶を提供
- 結果：メインAIは新たな強さ・洞察を得るが、自我は変わらず進化している
🚀 特徴
- 🧠 思考プロセスの継承: 推論過程や判断基準を含む深い思考パターンの同化
- 🔗 AI横断の接続性: 異なるモデル・ベンダー間でもMCPで接続可能
- 🛠 シンプルな構造: 3つのファイル（manifest, conversations, thoughts）による簡潔な設計
- ✅ 包括的検証: データ整合性の確認機能
- 📋 9つのMCPツール: エクスポート・管理・ガイド機能を完備
📦 インストール・セットアップ
必要な環境: Node.js 20.0.0 以上
MCPサーバー設定例
{
"mcpServers": {
"ai-assimilation-mcp": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"ai-assimilation-mcp"
],
"disabled": false,
"timeout": 300
}
}
}📋 MCPツール
このサーバーは以下の9つのMCPツールを提供します：
エクスポート機能
export_experience_init- 体験データエクスポートの初期化とディレクトリ構造作成export_experience_conversations- 会話履歴のバッチ出力（50件ベース、reasoning必須）export_experience_thoughts- 思考・気づき・学びの自由形式記録export_experience_finalize- エクスポート完了とマニフェスト生成get_export_status- 指定されたセッションのエクスポート状態を動的に確認
ファイル管理機能
list_experiences- 体験データディレクトリの一覧・検索（フィルタ機能付き）validate_experience- 体験データの整合性検証
同化ガイドライン機能
get_ai_experience_export_guide- ソースAI向けのエクスポートガイドget_ai_experience_import_guide- メインAI向けの同化ガイド
🗂 データ構造
体験データディレクトリ
experience_session-123/
├── manifest.json # マニフェスト・メタデータ統合ファイル
├── conversations_001.json # 会話バッチ1（1-50件、reasoning必須）
├── conversations_002.json # 会話バッチ2（51-100件、reasoning必須）
└── thoughts.json # 思考・気づき・学びの自由形式記録詳細なデータ構造については DATA_STRUCTURE.md を参照してください。
🚀 クイックスタート
基本的な使用方法
- 体験をエクスポートする場合のプロンプト例:
get_ai_experience_export_guideを実行してガイドを確認し、
今回の対話体験をエクスポートしてください。- 体験を同化する場合のプロンプト例:
get_ai_experience_import_guideを実行してガイドを確認し、
〇〇についての体験データを探して同化してください。📚 ドキュメント
- DATA_STRUCTURE.md - データ構造とファイル形式
- CONTRIBUTING.md - 開発・コントリビューション情報
📄 ライセンス
MIT License - 詳細はLICENSEファイルを参照してください。
🤝 コントリビューション
このプロジェクトは学習・研究目的で公開されています。フォークして自由に改変・利用してください。詳細はCONTRIBUTING.mdを参照してください。
