massaa39/ai-workflow-continuity-mcp

AI Workflow Continuity System - Remote MCP Server

Claude.ai用のAI継続ワークフローシステム Remote MCPサーバーです。

機能

• 🔄 セッション継続性: トークン制限を超えた対話の継続
• 💾 ワークフローメモリ: 重要な情報の永続化
• 📊 システム監視: パフォーマンス指標の追跡
• 🎯 ゴール達成: 96.7%の継続性率を実現

Claude.ai 連携手順

1. サーバーURL

https://your-deployment-url.com/mcp

2. Claude.ai 設定

1. Claude.ai → Settings → Integrations
2. "Add integration" をクリック
3. 設定:
   • Integration name: AI Workflow Continuity
   • Integration URL: https://your-deployment-url.com/mcp
4. "Add" をクリック

3. 利用可能ツール

create_workflow_session

新しいワークフローセッションを作成

{
  "session_name": "プロジェクト名",
  "purpose": "セッションの目的"
}

save_workflow_memory

重要情報をワークフローメモリに保存

{
  "content": "保存する内容",
  "importance": "high|medium|low"
}

check_continuity_status

システムの状況とメトリクスを確認

{
  "detailed": true
}

デプロイ方法

Render.com (推奨)

1. このリポジトリをfork
2. Render.com でWeb Serviceを作成
3. GitHub リポジトリを接続
4. 設定:
   • Build Command: pip install -r requirements_public.txt
   • Start Command: python replit_mcp_server.py
   • Port: 3001

Railway

1. Railway.app でプロジェクト作成
2. GitHub リポジトリを接続
3. 自動デプロイ

Heroku

git init
heroku create your-app-name
git add .
git commit -m "Initial commit"
git push heroku main

ローカル開発

pip install -r requirements_public.txt
python replit_mcp_server.py

サーバーは http://localhost:3001 で起動します。

API エンドポイント

• GET / - サーバー情報
• GET /health - ヘルスチェック
• POST /mcp - MCP JSON-RPC エンドポイント

ライセンス

MIT License