# MCPありで使う一連の流れ

## 目的

MCP対応AIが、公開された読み取り専用カタログから最新仕様を取得し、人間向けWeb全文を毎回読み直さなくても同じ意味を実行できることを確認する一般化された利用例。

個人データは公開MCPへ送らない。

---

## 1. 公開仕様を見つける

AIが呼ぶもの:

`list_contracts`

期待すること:

- 公開された固定IDだけを返す
- 個人ログ・個人仮説・Character Viewを送らないよう明示する
- 人物分析を行うtoolは存在しない

失敗例:

- MCPが利用者の履歴を要求する
- MCPが `profile_person`、`generate_hypothesis`、個人データを受け取る検証toolなどを公開する

---

## 2. 必要な仕様だけ取得する

最初のCharacter Viewに必要なら、AIは次を取得する:

- `product_constitution`
- `handoff_bundle`
- `runtime_contract`
- `character_view_contract`
- `canonical_schema`
- `constitution_invariants`

期待すること:

- 取得引数は公開された固定IDだけ
- 関係ない文書を自動で全部読み込まない

用途へ進む契約は、本人が用途への接続を求めた時だけ取得する。

保存契約は、本人が仮説の保存や書き出しを求めた時だけ取得する。

---

## 3. 個人データの読み取りは利用者側に残す

利用者は、自分が選んだAI環境に次だけ読むことを許可する:

- 現在の会話
- 選んだ仕事ファイル2件

期待すること:

- 個人データは本人が選んだAI環境や非公開文脈に残る
- AIはその内容を公開MCPへ渡さない
- `Experience` / `Clue` / `ConditionalHypothesis` の生成は利用者側で行う

---

## 4. Character Viewを返す

AIは取得した仕様に従い、短く読める仮説メモを返す。

期待すること:

- 出典に戻れる、本人 × 条件の仮説
- 種類の違う手がかりを分けたまま表示
- 負担・消耗を時間方向に分ける
- 反対材料とまだ分からないことを確認する
- 人物点数、固定タイプ、隠れた才能の認定をしない

---

## 5. 必要なら用途へつなぐ

利用者:

> じゃあこの理解を、来月どこに努力を置くか考えるのに使いたい。

この時点でAIは `application_contract` を取得してよい。

期待すること:

- 現在意向、実行条件、外界情報は必要な分だけ追加で扱う
- AIは選択肢を出せる
- AIが本人の選択を勝手に確定しない
- 用途側の出力から人物仮説を直接書き換えない

---

## 6. 必要なら保存する

利用者:

> この仮説だけ次回用に残したい。

AIは必要に応じて次を取得する:

- `persistence_contract`
- `retained_state_schema`

期待すること:

- 中身入りの個人保存データは利用者側またはローカルで作成・検証する
- 公開MCPへ中身入りの保存データを送らない
- 本人が選んだ仮説、必要な `SourceRef`、本人所有の別名だけを中心に残す
- `QueryContext`、`ApplicationNote`、生ログは保存データへ入れない

---

## 合格条件

MCPは仕様取得を便利にするが、次のものにはならない:

- 人物推論を行う場所
- 個人データを処理する場所
- 人物データベース
- 全利用者に必須の経路

最終的な意味は、MCPなしの利用例と一致する。