Deep Impact Mapper
Enables users to visualize the impact of edits in internal documents and emails by structuring content as a graph and tracing dependency chains.
README
Deep Impact Mapper (DIM)
社内文書・メールの「業務文脈を整理する頭脳」 — 編集波及の特定に加え、複数文書の名寄せ・矛盾検出・鮮度判定・フィードバック反映を提供する MCP サーバー(Azure MCP SaaS 対応)
Legal Impact Mapper (LIM) の派生版。法律文書の代わりに、社内メール・会議依頼・アジェンダ・資料を対象にします。
概要
このツールがやること:
- メール・会議依頼・アジェンダ・資料をノードとエッジのグラフに構造化
- 1箇所の編集を検出し、依存グラフを辿って影響範囲を自動伝播
- 複数文書の同一人物・案件を名寄せして統合(
merge_content_graphs) - 情報同士の矛盾・新旧関係を検出(
detect_conflicts) - 「この情報はもう古くないか」を判定(
assess_freshness) - 本人の承認・修正・否認をノードのライフサイクルに反映(
record_feedback)
代表例:
開始時刻 14:00 → 16:00 に変更
→ 参加メンバーが変わる
→ アジェンダの進行が変わる
→ 資料(Q2実績スライド)の内容修正が必要
メール(7/1: 期限は水曜) + アジェンダ(7/8: 期限は金曜)
→ 名寄せで「同一案件の期限」と特定
→ 新旧関係を確定(金曜が最新、水曜は stale)
→ 古い記載箇所のみが編集対象に
このツールがやらないこと:
- 文書の自動生成・自動修正
- 要約
- ポリシー判断・法的助言
インストール
git clone https://github.com/HiroakiKatoh/DeepImpactMapper.git
cd DeepImpactMapper
npm install
npm run build
設定
環境変数
主要なもののみ。全一覧は .env.example を参照。
| 変数名 | 必須 | 説明 |
|---|---|---|
ANTHROPIC_API_KEY |
Yes* | Anthropic API キー(DIM_LLM_PROVIDER=anthropic 時) |
DIM_LLM_PROVIDER |
No | anthropic(デフォルト)/ azure-openai(BYOキー対応) |
DIM_MODEL |
No | 使用モデル(デフォルト: claude-sonnet-4-20250514) |
DIM_STUB_LLM |
No | 1 でスタブモード(API 不要) |
DIM_STORAGE |
No | memory(デフォルト)/ file / cosmos |
Cursor での設定(ローカル stdio)
.cursor/mcp.json:
{
"mcpServers": {
"deep-impact-mapper": {
"command": "node",
"args": ["path/to/Deep_Impact_Mapper/dist/server.js"],
"env": {
"ANTHROPIC_API_KEY": "sk-ant-xxxxx"
}
}
}
}
リモート接続(Streamable HTTP / SaaS モード)
npm run start:http # http://localhost:3000/mcp
{
"mcpServers": {
"deep-impact-mapper": {
"url": "https://<host>/mcp",
"headers": { "Authorization": "Bearer <APIキー>" }
}
}
}
Azure へのデプロイ(Container Apps + Cosmos DB)は infra/README.md を参照。
提供ツール
| ツール | 説明 | LLM使用 |
|---|---|---|
extract_content_graph |
テキストを ContentGraph に構造化(判断経緯・観測日時・根拠付き) | あり |
update_content_node |
ノードの内容を変更 | なし |
analyze_impact |
変更の影響範囲を分析 | あり |
merge_content_graphs |
複数文書のグラフを名寄せ統合 | あり |
detect_conflicts |
矛盾・新旧関係を検出(supersedes エッジ自動追記) | あり(無効化可) |
assess_freshness |
情報の鮮度(fresh/stale/unverified)を判定 | なし |
record_feedback |
本人の承認/修正/否認を status に反映 | なし |
save_graph / load_graph / list_graphs |
グラフの永続化と graph_id 参照 |
なし |
使い方の流れ
単一文書の編集波及:
extract_content_graph → update_content_node → analyze_impact
複数文書の文脈整理(難所B):
extract_content_graph ×N → merge_content_graphs → detect_conflicts
→ assess_freshness → record_feedback
開発
npm install
npm run build
npm test # 単体・統合テスト
npm run eval # golden set 10件の評価ハーネス(スタブモードで無料実行可)
npm run dev
LIM との関係
DIM は Legal Impact Mapper をベースに、社内コミュニケーション向けにドメインモデルとプロンプトを差し替えた派生版です。詳細は MEMO.md を参照。
ライセンス
ISC
推荐服务器
Baidu Map
百度地图核心API现已全面兼容MCP协议,是国内首家兼容MCP协议的地图服务商。
Playwright MCP Server
一个模型上下文协议服务器,它使大型语言模型能够通过结构化的可访问性快照与网页进行交互,而无需视觉模型或屏幕截图。
Magic Component Platform (MCP)
一个由人工智能驱动的工具,可以从自然语言描述生成现代化的用户界面组件,并与流行的集成开发环境(IDE)集成,从而简化用户界面开发流程。
Audiense Insights MCP Server
通过模型上下文协议启用与 Audiense Insights 账户的交互,从而促进营销洞察和受众数据的提取和分析,包括人口统计信息、行为和影响者互动。
VeyraX
一个单一的 MCP 工具,连接你所有喜爱的工具:Gmail、日历以及其他 40 多个工具。
graphlit-mcp-server
模型上下文协议 (MCP) 服务器实现了 MCP 客户端与 Graphlit 服务之间的集成。 除了网络爬取之外,还可以将任何内容(从 Slack 到 Gmail 再到播客订阅源)导入到 Graphlit 项目中,然后从 MCP 客户端检索相关内容。
Kagi MCP Server
一个 MCP 服务器,集成了 Kagi 搜索功能和 Claude AI,使 Claude 能够在回答需要最新信息的问题时执行实时网络搜索。
e2b-mcp-server
使用 MCP 通过 e2b 运行代码。
Neon MCP Server
用于与 Neon 管理 API 和数据库交互的 MCP 服务器
Exa MCP Server
模型上下文协议(MCP)服务器允许像 Claude 这样的 AI 助手使用 Exa AI 搜索 API 进行网络搜索。这种设置允许 AI 模型以安全和受控的方式获取实时的网络信息。