概念は最悪です。いつもとても混乱していました。 しかし、MCPという概念は非常に過小評価されています。 なぜでしょうか。 まず、セットアップが最も簡単なMCPの1つです。 コードを 1 行も書く必要はなく、ほとんどの AI チャット アプリでは通常、ワンクリックで接続できます。 第二に、Notion Hubは、あらゆるモデルやAIチャットアプリが操作できる単一のアーティファクトです。 これは、claude、chatgpt、IDE、またはCLIのコンテキストとメモリの単一のソースです。 ToDo、メモ、作業文書、イベントなどを入力すれば、任意のモデルに整理、読み取り、変更を依頼できます。 これは、実用的なアシスタントをノーコーディングするために私が見つけた最良の方法です。 数か月前、私は ChatGPT プロジェクトを使用してフィットネス コーチを作成することについて投稿しました。Notion MCPを使用して同じことを行う方法は次のとおりです。 O3-Proは最もスマートなプランナーです。ChatGPTでは、O3-Proに自分に合わせた新しいトレーニングプログラムを循環させるように依頼しました。次に、プログラム、スケジュール、食事計画の Notion ドキュメントを作成するように指示しました。 Claude Codeは優れたシステムアーキテクトです。私はCLIでclaude opusに概念を読んで、ワークアウトと食事日記を記録するプログラムのハブを設計するように依頼しました。 ワークアウトの指示と、セットとレップを記録する場所のサブページを含むフロントページカレンダーを作成しました。 私は、概念の読み方と入力方法に関する指示を含むシステムプロンプトを作成するように依頼しました。 次に、変更を加える前に、エージェントが読める概念のどこかに配置するように依頼しました。 ジムにいるときに携帯電話で ChatGPT や Claude を開いて「今日のワークアウトは何ですか?」と尋ねると、各エクササイズをガイドし、パフォーマンスを記録し、次のワークアウトの進行状況を計算できます。 すべてのチャットは完全に捨てられます。重要なのは、その概念に何が含まれているかだけです。 フィットネスのユースケースはあなたにとってそれほど価値がないと感じるかもしれませんが、モデル間で追跡できるものについての別のアイデアが生まれるかもしれません。 そして、MCPという概念が非常に価値がある3番目の理由は、MCPが間違いをチェックしたり、手動で変更を加えたりするのが非常に簡単なデータベースだからです。 モデルに完全に依存する必要はありません。 — MCP という概念は、AI における「製品」と「インターフェース」の意味を完全に強化しました。まったく新しい方法でそれらを見るには、私の脳が必要です。 相互運用性は、私にとって常にブロックチェーンの最もエキサイティングな側面でした。データを任意のアプリに移植でき、アプリは単なる異なるアクセスポイントです。 ここでも同じことがチャットアプリとモデルにも当てはまります。 自分用のプライベートデータベースを作成し、新しいモデルのいずれかでアクセスできます。 ChatGPT で開始し、Claude で終了し、自分のモデルを微調整してデバイスから同じことを行うこともできます。 アプリは関係ありません。モデルは関係ありません。しかし、文脈は常にそこにあります。

ははは、今これを見ました。これで、notionのAIを含むあらゆるAIを使用できるようになりました。