tei-mcp：AIエージェントのためのTEI P5

AIコーディングアシスタントにTEI XMLを書かせたことがある人なら、間違いの多さに気づいているはずです。要素があってはならない場所に現れる。属性が捏造される。入れ子の規則が無視される。モデルはTEIがどんなものかを大まかには知っていますが、仕様についての確かな知識は持ち合わせていないのです。

tei-mcpは、AIエージェントにTEI P5ガイドラインをツール経由で直接引かせることで、この問題を解決します。

MCPとは

Model Context Protocol（MCP）は、AIアプリケーションを外部のデータソースやツールにつなぐためのオープン標準です。AI用のUSBポートと考えてください。Claude、Cursor、Windsurfをはじめ互換性のあるクライアントなら何でも、単一のプロトコルで専門的なサービスに差し込めます。

MCPサーバーは、AIが会話の途中で呼び出せるツールを公開します。記憶した訓練データに頼る代わりに、モデルは生きた、権威ある情報源に問い合わせられるのです。

tei-mcpにできること

tei-mcpはTEI P5のODD仕様を解析し、編集者やエンコーダーがよく抱く疑問に答える16のツールを公開します。

• この要素は何か？ 要素、クラス、マクロ、モジュールを名前で引けます。大文字小文字は区別せず、綴り間違いには候補を提示します。
• どんな属性を取るか？ クラス階層全体をたどって属性を解決します――まずローカルの属性、次に継承された属性を順に。
• 中に何を入れられるか？ 内容モデルを構造化された木に展開するか、有効な子要素の一覧を平坦に取り出します。
• この要素はここに置けるか？ 親子の入れ子を確認するか、要素階層全体を通じた到達可能性を追跡します。
• この文書は妥当か？ TEI XMLファイルを仕様に照らして検証します。内容モデル、属性値、閉じた値リスト、参照の整合性、非推奨警告まで。
• 自分のプロジェクトのスキーマは？ ODDカスタマイズファイルを読み込めば、上のすべてをプロジェクト固有のTEIサブセットに絞り込めます。

なぜ大事か

TEIエンコーディングでは、ガイドラインを絶えず引く必要があります。熟練したエンコーダーはよく使うパターンを体で覚えていますが、それでもなじみの薄い要素や込み入った内容モデルとなれば仕様を確かめます。そうした身についた知識を持たないAIアシスタントの場合、問題はもっと深刻です。もっともらしく見えて誤ったマークアップをでっち上げてしまうのです。

tei-mcpがあれば、AIは当て推量をしなくて済みます。山括弧を一つ打つ前に、仕様で答えを引けるからです。結果として得られるのは、TEI P5に――あるいはプロジェクトのODDカスタマイズに――準拠したマークアップです。

使いはじめる

PyPIからインストールします。

pip install tei-mcp

次に、MCPクライアントの設定に追加します。

{
  "mcpServers": {
    "tei": {
      "command": "uvx",
      "args": ["tei-mcp"]
    }
  }
}

サーバーは初回起動時にTEI仕様をダウンロードし、MCP互換のクライアントならどれとでも動きます。

ソースコードと完全なドキュメント： github.com/Pantagrueliste/tei-mcp