# 内蔵MCP設定

### @cherry/mcp-auto-install

MCP サービスの自動インストール（ベータ版）

### @cherry/memory

ローカル知識グラフに基づく永続メモリの基礎実装です。これにより、モデルは異なる会話間でユーザーに関する関連情報を記憶できるようになります。

```typescript
MEMORY_FILE_PATH=/path/to/your/file.json
```

### @cherry/sequentialthinking

構造化された思考プロセスを通じて、動的かつ内省的な問題解決のためのツールを提供する MCP サーバー実装です。

### @cherry/brave-search

Brave 検索 API を統合した MCP サーバー実装で、ウェブ検索とローカル検索の両方の機能を提供します。

```typescript
BRAVE_API_KEY=YOUR_API_KEY
```

### @cherry/fetch

URL のウェブページ内容を取得するための MCP サーバーです。

### @cherry/filesystem

ファイルシステム操作を実現する Model Context Protocol（MCP）の Node.js サーバーです。

環境変数：

```
WORKSPACE_ROOT=ディレクトリパス (任意）
```

環境変数が設定されていない場合は、モデルとの対話時にパスを入力する必要があります


---

# Agent Instructions: Querying This Documentation

If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question.

Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter:

```
GET https://docs.cherry-ai.com/docs/jp/advanced-basic/mcp/buildin.md?ask=<question>
```

The question should be specific, self-contained, and written in natural language.
The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.