MCPで作る技術記事収集システム #4 — Notion連携と推薦編

Phase 4 では、収集・要約した記事を Notion に保存し、蓄積データから パーソナライズ推薦 を行えるように拡張しました。
対象リポジトリ：https://github.com/RuumaLilja/tech-collector-mcp

✍ 本稿は ChatGPT でドラフト生成後、筆者が検証・加筆しています

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1. これまでのおさらい

フェーズ	機能	記事
Phase 0	構想・技術選定	#0
Phase 1	Qiita 取得 & MCP 基盤	#1
Phase 2	Gemini API 要約	#2
Phase 3	マルチソース ingest	#3
Phase 4	Notion 連携 + 推薦	← 本記事

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2. Notion 連携の概要

• StoragePort … 抽象ストレージ層。Notion 以外（例：SQLite／Firestore）にも差し替え可能

• syncService … 単一記事を upsert

• syncBatchService … 並列同期＋進捗表示

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3. 簡易パーソナライズ推薦

3-1. コアロジック（要約版）

// src/services/recommenderService.js — essence
import { DECAY_RATE } from '../config/constants.js';
import { fetchAllArticles } from './fetchService.js';

// 1) 発行日が古いほど指数減衰
const decay = d =>
  Math.exp(-DECAY_RATE * ((Date.now() - new Date(d)) / 86400000));

// 2) 読了記事のタグ×評価を重み化
async function tagWeights(storage) {
  const read = await storage.listByStatus('読了', 100);
  return read.reduce((w, a) => {
    if (!a.rating) return w;
    a.tags.forEach(t => (w[t] = (w[t] || 0) + a.rating));
    return w;
  }, {});
}

// 3) 未読記事に「タグ適合度 × 減衰」でスコア付与
export async function getRecommendations({ limit = 10 } = {}, { storage }) {
  const weights = await tagWeights(storage);
  const all     = await fetchAllArticles();

  return all
    .filter(a => !storage.exists(a))              // 未読のみ
    .map(a => {
      const tagScore = a.tags.reduce((s, t) => s + (weights[t] || 0), 0);
      const score    = (tagScore || 1) * decay(a.publishedAt);
      return { ...a, score };
    })
    .sort((a, b) => b.score - a.score)
    .slice(0, limit);
}

なにをしているか

• 指数減衰 (decay)
  新しい記事ほどスコアが高く、日数が経つと指数関数的に減衰

• タグ重み (tagWeights)
  ユーザが「★評価」した読了記事 100 件を対象に、タグ × 評価 を加算

• スコア算出
  未読記事に タグ適合度 × 減衰 を掛け合わせ、上位 N 件を返却。
  タグが合わない場合でも減衰値だけで “純粋な新着度” を確保

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4. デモ

4-1. 記事取得 → Notion 保存

ユーザー

今週のおすすめ記事を1件ずつストックして

今週のおすすめ記事を各ソースから1件ずつ、合計4件をNotionに正常にストックしました！

ストックした記事：

1. Qiitaから：セキュリティ関連の記事
2. Dev.toから：アイデア創出に関する記事
3. NewsAPIから：Nintendoのゲームセールに関するニュース
4. HackerNewsから：LLMとQ/kdb+プログラミングに関する技術記事

すべての記事が正常にNotionデータベースに同期されました。Notionで詳細を確認できます。

4-2. おすすめ記事を Notion DBの情報を参考に推薦

ユーザー

今までのストックに基づいておすすめ記事を推薦して

📝 あなたのストックに基づいて、おすすめの記事を推薦します！

1. AWS構成図作成の悩みを一掃！Diagram as Codeで始める"コードで描く"インフラ設計
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2. Claude 3.7 vs Gemini 2.5 pro for Coding
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   🏷️ タグ: webdev, programming, ai, javascript
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3. A Smarter Way to Auto-Generate Your Project Docs with AI
   👨‍💻 著者: abubakersiddique771 (Dev.to)
   🏷️ タグ: ai, chatgpt, gemini, deepseek
   📊 評価: 25 リアクション
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コミュニティ・ツール系

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これらの記事は、あなたの過去のストック傾向に基づいて選ばれています。特に AI、プログラミング、AWS 関連の記事が多く推薦されていますね。

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5. なぜ Notion 公式 MCP を採用しなかったか？

5-1. プロンプトの揺れを避けたい

• 公式 MCP はチャット側プロンプトで「テーブル定義取得 → レコード作成」を毎回明示する必要があり、

• 表現ゆらぎやスキーマ変更時の壊れリスクが高い

5-2. ストレージ多様化に備える

• StoragePort 抽象層によりアダプタ差し替え可能

• 公式 MCP 依存がないため、長期保守コストを低減

5-3. 開発速度を優先

• notion-sdk-js だけで CRUD が完結

• ツール登録やスキーマ二重管理のコストを回避し、迅速に実装

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6. まとめ & 次回予告

• 収集 → 要約 → 保存 → 推薦 のフロー完成

• Phase 5 では

  • Slack Bot や Discord と 連携

  • cron / GitHub Actions で毎日自動同期
    へ挑戦予定です

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7. 参考文献

• Notion API Official Docs — https://developers.notion.com/reference/intro

• notion-sdk-js — https://github.com/makenotion/notion-sdk-js