Second Brain の次のステップ: Obsidian と Anytype の MCP
ここ数年、第二の脳というと、最も話題になったのは「データを上手に保存する方法」ではないでしょうか。
そのため、私たちは Notion、Obsidian、Anytype の学習、データベースの構築、ラベルのデザイン、フォルダーの整理、双方向リンクの作成に忙しくしていました。 もちろんこれらは重要ですが、問題も明らかです。情報はますます増えており、実際にそれを使用したい場合には、依然として自分で調べなければなりません。
AI が登場するまで、ナレッジ マネジメントは第 2 段階に入り始めました。
第 1 段階が情報にアクセスできるようにすることである場合、第 2 段階は情報にアクセスできるようにすることです。 たとえば、「なぜあの顧客は昨年負けたのですか?」と尋ねることができます。 AI は、会議議事録、インタビューメモ、提案書から答えを分類するのに役立ちます。 はい、これは役に立ちました。
しかしその後、本当に重要な第 3 段階が到来します。データのクエリだけでなく、スケジュール、書き換え、接続、さらには作業プロセスへの参加も可能になります。
このため、Obsidian や Anytype などのメモ作成ソフトウェアは、次に MCP をインストールする価値があります。
MCP とは何ですか?なぜナレッジワークの転換点なのか
MCP、正式名はModel Context Protocolです。 2024 年後半にリリースされると、Anthropic は、AI ツールが外部のデータ ソース、ツール、ワークフローへの安全な双方向接続を確立できるオープン スタンダードとして定義します。 公式文書では、MCP を AI アプリケーション用の USB-C ポートにも例えています。さまざまなツールが統合メソッドを書き直す必要はなく、共通の合意を使用して AI がデータにアクセスし、ツールを呼び出し、タスクを完了できるようにします。
MCP が登場する前は、大規模な言語モデルは強力でしたが、通常は閉じられており、ユーザーのローカル データ (ファイル、データベースなど) に積極的にアクセスしたり、外部ソフトウェア ツール (Slack、GitHub、Google カレンダーなど) とリアルタイムで対話したりすることはできませんでした。
より一般的な言い方で言うと、MCP は通常のプラグインではなく、AI を現場に導入するためのインターフェースです。
たとえば、以前は、Obsidian または Notion にデータを置くと、AI はユーザーがそれをコピーして貼り付けるのを待つことしかできませんでした。 あなたが質問すると、どんなにうまく答えたとしても、ドアの外に立ってアイデアを手伝ってくれるでしょう。 MCP をインストールすると、AI はメモを読み取ったり、フォルダーを検索したり、ファイルのバッチを整理したり、承認の範囲内でメモの作成、更新、書き換えを支援したりすることができます。
その違いは非常に大きいです。
MCP を使用しないメモ作成システムは、美しく整理された図書館のようなものです。 MCP がインストールされていると、研究アシスタント、編集アシスタント、プロジェクト アシスタントが協力して働くナレッジ オフィスのようなものになります。
Obsidian が MCP に接続: 長期メモを第 2 の脳に変える
Obsidian を例に挙げると、これは元々、深い知識を持った労働者に非常に適しています。 Markdown を使用し、ネイティブファーストであるため、メモを自分で作成できます。 すでに多くの Obsidian MCP サーバーがコミュニティによって開発されており、Claude、Cursor、またはその他の MCP 対応 AI ツールによる Obsidian 保管庫の読み取り、検索、管理を可能にします。一部のユーザーは、ローカル REST API を介してメモの読み書き、フォルダーやフロントマターの管理を行うこともできます。
これは研究者、作家、コンサルタント、講師にとって大きな意味があります。
Obsidian を長期的な知識ベースとして使用し、読書メモ、コースのシラバス、インタビューのトランスクリプト、研究文書、コラムの下書きをすべてそこに保存できます。 以前は、ゆっくりと情報を見つけるには、検索、タグ、リンクに頼る必要がありました。 AI に直接次のように言うことができます。「過去 6 か月間の AI ワークフローに関するメモをすべて見つけて、企業の内部トレーニングに最適な 3 つのトピックを分類するのを手伝ってください。」
または、「Obsidian での Vibe コーディングに関するメモに基づいて 40 分間のスピーチの概要を整理し、引用できる事例にマークを付けるのを手伝ってください。」と言うことができます。
現時点では、AI は単なる一般的な話ではありません。 インターネットから一見正しい記事をランダムに生成するのではなく、メモ、コーパス、経験、意見に遡って知識を再構築します。
これは、MCP に接続された Obsidian のようなメモ作成ソフトウェアの最大の価値だと私が思うことでもあります。 個人の知識ベースを受動的なストレージからアクティブなコラボレーションに変換します。
Anytype は MCP に接続します: 構造化データに意思決定を任せます
Anytype については、値が若干異なります。
Anytype の特徴は、構造化データ、オブジェクトの関連付け、ローカルの優先順位、プライバシー保護を組み合わせていることです。 Obsidian のような Markdown 中心ではありませんが、ローカルファーストのオブジェクトベースのデータベースに近いものです。 Anytype の公式 GitHub には現在、anytype-mcp プロジェクトがリストされています。 このプロジェクトでは、AI アシスタントが Anytype API を通じて自然言語で Anytype と対話できるようになると説明されています。 関連する MCP サーバーもコミュニティによって整理され、AI クライアントが Anytype データにアクセスできるようになりました。
これはどういう意味ですか？
これは、Anytype をより機密性が高く、構造化された個人情報センターに変えることができることを意味します。たとえば、顧客情報、協力記録、プロジェクトのマイルストーン、契約概要、コース受講生のフィードバック、健康記録、財務追跡などはすべてオブジェクトを使用して管理できます。 MCP が接続されている場合、特定の権限内で AI に分析を支援させることができます。
たとえば、「Anytype の顧客記録に基づいて、最も一般的な 3 つのニーズを見つけて、次のシーズンにどのコースを開発する必要があるかを提案してください。」と尋ねることができます。
あるいは、「過去 10 件の企業内トレーニング プロジェクトに共通する問題を整理して、コース前の要件に関する新しいインタビュー フォームの作成を手伝ってください。」と尋ねます。
この種のタスクは、一般的なチャット AI だけに依存していると、簡単に空虚な提案になってしまいます。しかし、AI が実際のデータを読み取ることができれば、作業のコンテキストから答えを生成できます。
これが MCP の鍵です。 AI をチャットボットからナレッジ システムにアクセスできる作業エージェントに導きます。
リスクに関する注意事項: 接続が多いほど、攻撃対象領域が大きくなります。
ただし、MCP の使用にはリスクがないわけではないことにも注意してください。
AI がデータの読み書きができるようになると、権限管理が非常に重要になるためです。 MCP の精神は接続ですが、接続が増えるほど攻撃対象領域が大きくなる可能性があります。 2026 年初頭、情報セキュリティ レポートは、一部の MCP サーバーでパス検証やコマンド インジェクションなどのリスクが発生したと指摘しました。 彼らは、エージェント型 AI システムで複数のツールが連携している場合、セキュリティの問題は単一のコンポーネントだけでなく、全体的な組み合わせに注目する必要があることを全員に思い出させました。
したがって、最初からすべてのメモやすべての資料をAIに与えることはお勧めしません。より賢明なアプローチは、低リスク、高頻度のシナリオから始めることです。
まずはお試しに最適な 5 つのシナリオ
最初のシーン: 記事執筆
Obsidian に MCP をインストールすると、AI に過去のコラム、読書ノート、教材を読み取らせることができます。新しい記事を書きたいときは、AI に一から「AI ワークフローの記事を書くのを手伝ってください」と頼むのではなく、「過去 3 か月間の AI ワークフロー、企業研修、コンテンツ制作に関するメモに基づいてコラムの概要をまとめてください」とお願いします。
この書き込みモードは、私がここ数年実際に使用してきたものとまったく同じです。このアプローチを体系的に自分のコミュニティ管理に適用し、第二の脳の知識資産を投稿、短いビデオ、電子ニュースレターの資料に直接変換したい場合は、プロセス全体を 1 つのコースに分割して以下に示します。
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AI コミュニティ コンテンツの計画
Second Brain をソーシャル コンテンツ エンジンに変えましょう。 トピックの選択、執筆、スケジュール設定に至るまで、AI を使用して長期メモを投稿、短いビデオ、電子ニュースレターの資料に変換し、反復可能で拡張されたコンテンツ プロセスを確立する方法を学びます。
コースの内容を見る→2 番目のシナリオ: カリキュラム開発
講師にとって最も苦痛なことは、資料がないことではなく、資料が説明会、メモ、学生の質問、授業後のフィードバックなどに散在していることです。 MCP を使用すると、AI が知識ベースに入力され、古いシラバス、ケースノート、学生からのよくある質問から新しいコース構造を整理するのに役立ちます。 「どのコンテンツが何度も話題になっているのか? どのケースを更新できるのか? どの段落が練習問題にするのに適しているのか?」 をマークするのにも役立ちます。
3 番目のシナリオ: 顧客の洞察
Anytype などの構造化されたメモ作成システムに顧客インタビュー、提案記録、会議の概要を保存すると、MCP は AI がこれらのデータを読み取り、顧客の実際の繰り返しのニーズを分類するのに役立ちます。これは、コンサルタント、コーチ、またはビジネス開発者にとって非常に価値があります。 なぜなら、印象に基づいて市場を判断するだけでなく、人々が実際に何を求めているかを独自のデータベースから知ることができるからです。
4 番目のシナリオ: 研究と論文執筆
研究者にとって、Obsidian は本質的に文献ノートやコンセプト カードの管理に適しています。 MCP に接続すると、AI にさまざまな文書の理論的な違いを比較したり、研究上のギャップを整理したり、特定の概念がさまざまなノートでどのように使用されているかを調べたりすることができます。 これは、AI が代わりに調査を行うという意味ではなく、散らばった知識の断片を再整理して、問題意識をより早く把握できるようにするという意味です。 学術研究で AI ツールを使用する方法に興味がある場合は、私の以前の記事「[研究者の学術副操縦士システム] (/blog/ai-academic-research-copilot-system)」を参照してください。
5 番目のシナリオ: 個人的な意思決定
これが私にとって最も重要なことです。 実際、多くの人々のメモには、過去のキャリアの選択、協力の経験、失敗の記録、年間目標、健康状態の追跡、財務計画など、人生の決定に関する多くのヒントが含まれています。 MCP によって AI がこの長期データを読み取ることができると、より深い質問に答えることができるようになります。
- 過去 3 年間で、私が自分自身を過大評価していたことが最も多かった場所はどこですか?
- どのタイプのコラボレーションに最も費用がかかりますか?
- 私の最も生産的な仕事のリズムは何ですか?
これらの質問は、第二の脳が本当に答えるべき質問です。
データ保管ツールからAI運用可能なナレッジオペレーションシステムへアップグレード
したがって、Obsidian や Anytype などのメモ作成ソフトウェアに MCP をインストールすることは、トレンドに従うことではなく、別の技術的なおもちゃをインストールすることでもありません。 その背後にある本当の意味は、メモ作成ソフトウェアをデータ ストレージ ツールから AI で操作可能なナレッジ オペレーティング システムにアップグレードすることです。
以前は、将来見つけられるようにメモを整理するのに多くの時間を費やしていました。
AI がワークフローを理解し、使用し、適応できるようにノートを再設計する必要があります。
これは、将来のナレッジ ワーカーが学ばなければならない新しい能力でもあります。AI にすべてを丸投げするのではなく、AI が安全に参入し、明確に理解し、効果的にスケジュールできる個人の知識環境を確立することです。
簡単に言えば、メモ作成ソフトウェアに MCP を追加した後、実際に変わるのはソフトウェアではなく、知識との関係です。
以前は、あなたは知識の管理者であり、分類、アーカイブ、検索を担当していました。
将来的には、編集長、リサーチモデレーター、システムデザイナーのような立場になるでしょう。 どのデータをAIに利用できるのか、どのプロセスをAIに引き継がせるのか、どの判断を任せなければならないのかを判断する必要があります。
Obsidian または Anytype が MCP に接続されている場合、第 2 の脳はハード ドライブ上にただ静かに置かれているだけではなくなります。
それはあなたを理解し、あなたに反応し始め、さらには次のステップを完了するのに役立ちます。
そして、これが AI 時代のナレッジ マネジメントの真に魅力的な部分です。
この記事が役立つと思われる場合は、私の 個人 Web サイト にアクセスするか、私の名刺ページ をフォローして詳細をご覧ください。 私自身の長期的なコンテンツ プラットフォーム content.tw では主にライティングとコンテンツ作成方法を蓄積しており、一人会社 Solo.tw ではクリエイターや独立した労働者向けにさまざまなオンライン クラスやワークショップを提供しています。 vista.twでは、MCP、セカンドブレイン、AIワークフローなどのトピックを更新していきます。次の記事では、私が作成した Obsidian + Anytype のデュアルブレイン コラボレーションの実際の画面を直接示します。
