O'Reilly Learning Platform

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O'Reilly Learning Platform MCP Server

O'Reilly Learning PlatformのコンテンツをModel Context Protocol (MCP)経由で検索・アクセスできるGoサーバーです。

[!WARNING] This project is an unofficial implementation of an MCP server for interacting with the O'Reilly Learning Platform. It is not affiliated with or endorsed by O'Reilly Media, Inc. in any way. This tool is provided for educational and personal use only, and may break at any time if the internal APIs or authentication flows used by O'Reilly change. Use at your own risk, and please refer to O'Reilly's Terms of Service before using this tool.

クイックスタート

1. ツールのインストール

# aquaでツールをインストール
aqua install

# ビルド
task build

2. 認証設定

プロジェクトディレクトリに.envファイルを作成：

# .env
OREILLY_USER_ID=your_email@acm.org
OREILLY_PASSWORD=your_password

3. 起動

# 開発用
go run .

# Claude Code MCP設定
claude mcp add -s user orm-discovery-mcp-go \
  -e OREILLY_USER_ID="your_email@acm.org" \
  -e OREILLY_PASSWORD="your_password" \
  -- /your/path/to/orm-discovery-mcp-go

機能

MCPツール

  • search_content: O'Reillyコンテンツの検索（書籍、動画、記事の発見）
  • ask_question: O'Reilly Answers AIへの自然言語での質問

MCPリソース

  • oreilly://book-details/{product_id}: 書籍詳細情報
  • oreilly://book-toc/{product_id}: 書籍目次
  • oreilly://book-chapter/{product_id}/{chapter_name}: チャプター内容
  • oreilly://answer/{question_id}: AI生成回答の取得

利用フロー

コンテンツ検索・アクセス

  1. search_contentで検索 → product_id取得
  2. book-detailsで書籍情報確認
  3. book-chapterで必要な章を取得

AI質問応答

  1. ask_questionで技術的な質問を投稿 → question_id取得
  2. oreilly://answer/{question_id}でAI生成回答を取得

詳細はAPI_REFERENCE.mdを参照してください。

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