きっかけ
Chrome Extensions で何か調査すると、気になった記事やドキュメントがタブに溜まっていくのが常だった。「後で読む」フォルダも増える一方で、実際に参照するときは検索に手間がかかる。知識ベースとして整理する運動はいつも後回しになってて、気付けば情報が死蔵状態になってた。Claude を日常的に使うようになってからは、「会話の中で見つけた有用な情報を、どうやって自分の資産にするか」が課題になってた。MCP の仕組みを理解する中で、Supermemory という選択肢を知った。MCPを活用した別のツール事例としてUnity MCP Serverでゲーム開発をAIと連携するも参考になります。
使ってみた
Clause Desktop に MCP サーバーとして登録するプロセスはシンプルで、config.json を編集して URL 指定するだけ。再起動後、Claude との会話ウインドウから直接 Supermemory への保存機能が使えるようになった。最初に試したのは、技術ブログのリンクを「これ忘れずに保存して」と指示した時。数秒で記事本文がメタデータと一緒に保存されて、Supermemory のダッシュボードで即検索できる状態になってた。従来ならスクショ→メモアプリ→タグ付けという 3 ステップが、「指示一言」で完結する。
ここが良い
なんといっても、会話のフロー を 「断たない」という体験がいい。Web 検索して情報を得る流れの中で、「これ欲しい」と思ったら同じウインドウで保存指示を出すだけ。別アプリに遷移したり、手動でクリップする認知負荷がなくなった。保存後も Supermemory 側の検索がきいてるので、「あの時 Claude と話した技術スタックの話、どこ保存した?」みたいな曖昧なクエリでも引っかかる。2 週間使い込んでみたら、個人的な調査履歴が 50 件以上溜まってて、これが全部検索可能な知識ベースになってる実感がある。
気になった点
ドキュメントはまだ公式情報が最小限で、実装時に MCP の仕様理解が前提になってる。また Supermemory 自体の検索精度は、学習データが増えるほど良くなる傾向があるので、初期段階では精度のばらつきがある。Windows の Claude Desktop での MCP サポート状況もまだ完全ではないので、環境によっては事前確認が必要。
まとめ
AI との会話を「その場限り」で終わらせずに、個人資産に昇華させたい人には、かなり実用的な選択肢だと思う。特にエンジニアが調査内容や参考資料をストックしておくユースケースでは、Notion や Obsidian への手動連携より圧倒的に楽。完全に統合されたワークフローじゃなくても、試す価値は十分ある。自分は今後も使い続ける。RAGを活用した本格的な検索システムを構築したい場合はRAGFlowでエンタープライズRAGを構築する方法も合わせて参照ください。