MCP Notes Connector
Enables integration with Evernote API to access and manage Evernote resources including notes, notebooks, and tags through the Model Context Protocol.
README
MCP Notes Connector
Evernote APIを利用したModel Context Protocol (MCP) サーバーの実装。
概要
このプロジェクトは、Evernote APIとの統合を提供するMCPサーバーです。ノート、ノートブック、タグなどのEvernoteリソースへのアクセスを可能にします。
現在の状態: 基本構造は完成していますが、Evernote API連携部分は未実装(スタブ状態)です。
クイックスタート
セットアップ方法と動作確認については、docs/QUICKSTART.md を参照してください。
プロジェクト状況
詳細な実装状況、今後のロードマップについては、docs/STATUS.md を参照してください。
セットアップ
仮想環境の作成とパッケージのインストール
# 仮想環境の作成
python -m venv venv
# 仮想環境の有効化
# Windows:
venv\Scripts\activate
# Linux/Mac:
source venv/bin/activate
# 依存パッケージのインストール
pip install -r requirements.txt
# または開発版のインストール
pip install -e ".[dev]"
環境変数
.envファイルを作成し、以下の環境変数を設定してください:
EVERNOTE_TOKEN=your_evernote_developer_token
EVERNOTE_SANDBOX=true # サンドボックス環境を使用する場合
開発
# サーバー起動
python -m mcp_notes_connector.server
# または
mcp-notes-connector # pip install後
# テスト実行
pytest
# コードフォーマット
black src/ tests/
# Lint
ruff check src/ tests/
# 型チェック
mypy src/
プロジェクト構造
src/mcp_notes_connector/
├── __init__.py # パッケージ初期化
├── server.py # MCPサーバーのメインロジック
├── evernote_client.py # Evernote API クライアント
└── types.py # 型定義
tests/ # テストコード
docs/
├── ARCHITECTURE.md # アーキテクチャ詳細
├── STATUS.md # 実装状況とロードマップ
└── QUICKSTART.md # セットアップガイド
ドキュメント
ユーザー向け
- docs/QUICKSTART.md - 最速でセットアップして動作確認
- docs/STATUS.md - 実装状況、未実装項目、今後のロードマップ
- docs/ARCHITECTURE.md - システムアーキテクチャの詳細
開発者向け(AIエージェント用)
License
MIT
Recommended Servers
playwright-mcp
A Model Context Protocol server that enables LLMs to interact with web pages through structured accessibility snapshots without requiring vision models or screenshots.
Magic Component Platform (MCP)
An AI-powered tool that generates modern UI components from natural language descriptions, integrating with popular IDEs to streamline UI development workflow.
Audiense Insights MCP Server
Enables interaction with Audiense Insights accounts via the Model Context Protocol, facilitating the extraction and analysis of marketing insights and audience data including demographics, behavior, and influencer engagement.
VeyraX MCP
Single MCP tool to connect all your favorite tools: Gmail, Calendar and 40 more.
graphlit-mcp-server
The Model Context Protocol (MCP) Server enables integration between MCP clients and the Graphlit service. Ingest anything from Slack to Gmail to podcast feeds, in addition to web crawling, into a Graphlit project - and then retrieve relevant contents from the MCP client.
Kagi MCP Server
An MCP server that integrates Kagi search capabilities with Claude AI, enabling Claude to perform real-time web searches when answering questions that require up-to-date information.
E2B
Using MCP to run code via e2b.
Neon Database
MCP server for interacting with Neon Management API and databases
Exa Search
A Model Context Protocol (MCP) server lets AI assistants like Claude use the Exa AI Search API for web searches. This setup allows AI models to get real-time web information in a safe and controlled way.
Qdrant Server
This repository is an example of how to create a MCP server for Qdrant, a vector search engine.