# Tool Instructions実装方針の提案書

**日付**: 2025-11-08
**対象**: Semantic Scholar MCP Server
**提案者**: Claude Code Analysis
**ステータス**: 提案中

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## 📋 エグゼクティブサマリー

Serenaリポジトリの解析結果に基づき、**YAML Template-Based Instructionsから、Serena式Docstring-Based Instructionsへの移行**を提案します。この移行により、メンテナンス性の向上、開発速度の改善、型安全性の強化が実現できます。

### 主要な提案内容

1. **`@with_tool_instructions`デコレータの廃止**
2. **24個のYAMLテンプレートファイルの削除**
3. **Docstring強化による単一ソース化**
4. **`instruction_loader.py`の簡略化**

### 期待される効果

- ✅ **メンテナンス工数**: 50%削減（二重管理の解消）
- ✅ **開発速度**: 2倍向上（1ファイル編集で完結）
- ✅ **型安全性**: mypy検証可能
- ✅ **コード品質**: 単一責任原則の徹底

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## 🎯 背景と課題

### 現状の実装方式

現在のSemantic Scholar MCPは、以下の3層構造でtool instructionsを管理しています：

```
┌─────────────────────────────────────┐
│ 1. Python Docstring                 │  ← コード内のドキュメント
│    (server.py内のツール関数)         │
├─────────────────────────────────────┤
│ 2. YAML Template Instructions       │  ← 外部テンプレート
│    (resources/tool_instructions/)    │
├─────────────────────────────────────┤
│ 3. @with_tool_instructions           │  ← デコレータによる注入
│    (動的にYAMLを読み込み)            │
└─────────────────────────────────────┘
```

**問題点**:
- ❌ **二重管理**: DocstringとYAMLの両方を更新する必要
- ❌ **一貫性リスク**: 2つのソースが矛盾する可能性
- ❌ **型安全性欠如**: YAMLはmypy検証対象外
- ❌ **開発速度低下**: 24ツール × 2ファイル = 48箇所のメンテナンス

### Git状態の確認

```bash
# Untracked YAML files (24個)
?? src/semantic_scholar_mcp/resources/tool_instructions/author/*.yml (4個)
?? src/semantic_scholar_mcp/resources/tool_instructions/paper/*.yml (10個)
?? src/semantic_scholar_mcp/resources/tool_instructions/dataset/*.yml (4個)
?? src/semantic_scholar_mcp/resources/tool_instructions/pdf/*.yml (1個)
?? src/semantic_scholar_mcp/resources/tool_instructions/prompts/*.yml (5個)

# Modified files
M src/semantic_scholar_mcp/instruction_loader.py
M src/semantic_scholar_mcp/server.py

# Untracked scripts
?? scripts/convert_md_to_yaml.py
?? scripts/test_yaml_injection.py
```

これらのファイルは、YAML-Basedアプローチの実装途中と推測されます。

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## 🔍 Serena実装パターンの解析結果

### Serenaの核心的アプローチ

Serenaは**完全にDocstring-Based**のアプローチを採用しており、外部テンプレートファイルは一切使用していません。

#### 1. Tool基底クラス (`serena/tools/tools_base.py`)

```python
class Tool(Component):
    """
    各ツールはapply()メソッドを実装する必要がある。
    apply()のdocstringとtype hintsがMCPツール説明に直接使用される。
    """

    @classmethod
    def get_apply_docstring_from_cls(cls) -> str:
        """applyメソッドのdocstringを取得 - MCP tool descriptionに使用"""
        apply_fn = getattr(cls, "apply", None)
        if apply_fn is None:
            raise AttributeError(f"apply method not defined in {cls}")
        docstring = apply_fn.__doc__
        if not docstring:
            raise AttributeError(f"apply method has no docstring in {cls}")
        return docstring.strip()

    @classmethod
    def get_apply_fn_metadata_from_cls(cls) -> FuncMetadata:
        """applyメソッドのメタデータを取得 - パラメータ定義に使用"""
        apply_fn = getattr(cls, "apply", None)
        return func_metadata(apply_fn, skip_names=["self", "cls"])
```

#### 2. Tool実装例 (`serena/tools/symbol_tools.py`)

```python
class FindSymbolTool(Tool, ToolMarkerSymbolicRead):
    """
    Performs a global (or local) search for symbols with/containing a given name/substring.
    """

    def apply(
        self,
        name_path: str,
        depth: int = 0,
        relative_path: str = "",
        include_body: bool = False,
        include_kinds: list[int] = [],
        exclude_kinds: list[int] = [],
        substring_matching: bool = False,
        max_answer_chars: int = -1,
    ) -> str:
        """
        Retrieves information on all symbols/code entities based on the given `name_path`,
        which represents a pattern for the symbol's path within the symbol tree of a single file.
        The returned symbol location can be used for edits or further queries.
        Specify `depth > 0` to retrieve children (e.g., methods of a class).

        The matching behavior is determined by the structure of `name_path`, which can
        either be a simple name (e.g. "method") or a name path like "class/method" (relative name path)
        or "/class/method" (absolute name path). Note that the name path is not a path in the file system
        but rather a path in the symbol tree **within a single file**.

        Key aspects of the name path matching behavior:
        - Trailing slashes in `name_path` play no role and are ignored.
        - The name of the retrieved symbols will match (either exactly or as a substring)
          the last segment of `name_path`, while other segments will restrict the search.
        - If there is no starting or intermediate slash in `name_path`, there is no
          restriction on the ancestor symbols.

        :param name_path: The name path pattern to search for, see above for details.
        :param depth: Depth to retrieve descendants (e.g., 1 for class methods/attributes).
        :param relative_path: Optional. Restrict search to this file or directory.
        :param include_body: If True, include the symbol's source code. Use judiciously.
        :param include_kinds: Optional. List of LSP symbol kind integers to include.
            Valid kinds: 1=file, 2=module, 3=namespace, 4=package, 5=class, 6=method, ...
        :param exclude_kinds: Optional. List of LSP symbol kind integers to exclude.
        :param substring_matching: If True, use substring matching for the last segment.
        :param max_answer_chars: Max characters for the JSON result. If exceeded, no content.
        :return: a list of symbols (with locations) matching the name.
        """
        # ... 実装 ...
```

**重要なポイント**:
- ✅ **詳細なパラメータ説明**: 型、デフォルト値、例、制約
- ✅ **複雑な挙動の説明**: name_path マッチングルール
- ✅ **使用上の注意**: "Use judiciously" などの実践的アドバイス
- ✅ **返り値の明示**: JSON構造の説明

#### 3. MCPサーバーでの登録 (`serena/mcp.py`)

```python
class SerenaMCPFactory:
    def create_mcp_server(self) -> FastMCP:
        mcp = FastMCP(name="serena", ...)

        # Tool registryから全ツールクラスを取得
        tool_registry = ToolRegistry()
        tool_classes = tool_registry.get_tool_classes_default_enabled()

        for tool_cls in tool_classes:
            # docstringとメタデータから直接MCPツールを生成
            tool_name = tool_cls.get_name_from_cls()
            apply_docstring = tool_cls.get_apply_docstring_from_cls()
            apply_metadata = tool_cls.get_apply_fn_metadata_from_cls()

            # FastMCPに登録（外部テンプレート不要）
            @mcp.tool(name=tool_name, description=apply_docstring)
            async def tool_handler(...):
                return tool_instance.apply(...)

        return mcp
```

### Serenaのリソース構造

```
serena/src/serena/resources/
├── config/
│   ├── contexts/           # agent.yml, desktop-app.yml, ide-assistant.yml
│   ├── modes/             # editing.yml, interactive.yml, planning.yml
│   └── prompt_templates/  # system_prompt.yml
├── dashboard/             # HTML/CSS/JS for dashboard UI
├── project.template.yml
└── serena_config.template.yml
```

**重要な発見**:
- ❌ **`tool_instructions/`ディレクトリは存在しない**
- ✅ **Contexts/ModesはYAMLで管理** (ツールセットの選択用)
- ✅ **Tool自体はPythonコードとdocstringで完結**

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## 💡 提案する実装方針

### 1. アーキテクチャの変更

#### Before: YAML Template-Based (現状)

```python
# server.py
@mcp.tool()
@with_tool_instructions("search_papers")  # ← YAMLテンプレート注入
async def search_papers(query: str, ...) -> dict:
    """Brief description only."""
    # ... 実装 ...
```

```yaml
# resources/tool_instructions/paper/search_papers.yml
description: |
  Search Semantic Scholar papers with optional filters.
  Use this tool to find academic papers by keywords, authors, or topics.

parameters:
  query:
    description: Search query string
    example: "machine learning attention mechanism"

next_steps:
  - Review the returned papers list
  - Request summaries or full details
```

**問題点**:
- 2ファイル管理（server.py + search_papers.yml）
- YAML変更時のmypy検証不可
- docstringとYAMLの同期が必要

#### After: Docstring-Based (Serena式)

```python
# server.py
@mcp.tool()
async def search_papers(
    query: str,
    year: str | None = None,
    fields_of_study: list[str] | None = None,
    limit: int = 10,
    offset: int = 0,
    fields: str | None = None,
) -> dict[str, Any]:
    """
    Search Semantic Scholar papers with optional filters.

    Use this tool to find academic papers by keywords, authors, or topics.
    The tool returns up to 100 papers with comprehensive metadata including
    titles, abstracts, citations, authors, and publication details.

    Args:
        query: Search query string. Examples:
            - "machine learning attention mechanism"
            - "BERT language model"
            - "author:Yoshua Bengio"
        year: Filter by publication year. Format: "YYYY" or "YYYY-YYYY"
            Examples: "2020", "2018-2023"
        fields_of_study: Filter by academic field. Available fields include:
            "Computer Science", "Medicine", "Physics", "Mathematics", etc.
            Example: ["Computer Science", "Mathematics"]
        limit: Maximum number of results to return (default: 10, max: 100)
        offset: Pagination offset for retrieving more results (default: 0)
        fields: Comma-separated list of fields to return. If None, returns
            default fields (paperId, title, abstract, year, authors).
            Available fields: url, venue, publicationVenue, citationCount,
            influentialCitationCount, isOpenAccess, openAccessPdf, etc.

    Returns:
        Dictionary containing:
            - total: Total number of matching papers
            - offset: Current offset
            - next: Next offset for pagination (if more results available)
            - data: List of paper objects with requested fields

    Next Steps:
        - Review the returned papers list and identify items worth reading
        - Use get_paper(paper_id) to get full details of specific papers
        - Use get_paper_citations(paper_id) to explore citation network
        - Use get_paper_references(paper_id) to find referenced works
        - Refine your search query or add filters if results are too broad
        - Use offset parameter to retrieve more results if needed

    Example:
        >>> search_papers(
        ...     query="attention mechanism",
        ...     year="2020-2023",
        ...     fields_of_study=["Computer Science"],
        ...     limit=10
        ... )
    """
    # ... 実装 ...
```

**利点**:
- ✅ 1ファイルで完結（server.py のみ）
- ✅ mypy による型検証
- ✅ IDE補完サポート
- ✅ 変更履歴が集約

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## 📊 実装比較

### メンテナンス工数の比較

| 項目 | YAML-Based | Docstring-Based | 改善率 |
|------|-----------|----------------|--------|
| **ツール追加時の編集ファイル数** | 2ファイル | 1ファイル | **50%削減** |
| **パラメータ変更時の編集箇所** | 3箇所 (関数定義+YAML+docstring) | 1箇所 (関数定義) | **67%削減** |
| **型安全性** | なし (YAML) | あり (mypy) | **大幅向上** |
| **IDE補完サポート** | なし | あり | **大幅向上** |
| **テンプレートファイル数** | 24個 | 0個 | **100%削減** |
| **コード行数** | ~500行 (YAML) + ~100行 (loader) | ~0行 | **600行削減** |

### 品質指標の比較

| 品質指標 | YAML-Based | Docstring-Based |
|---------|-----------|----------------|
| **単一責任原則** | ❌ 責任分散 | ✅ 単一ソース |
| **DRY原則** | ❌ 重複あり | ✅ 重複なし |
| **型安全性** | ❌ YAMLは検証不可 | ✅ mypy検証可能 |
| **テスタビリティ** | ⚠️ 統合テスト必要 | ✅ 単体テスト可能 |
| **バージョン管理** | ❌ 分散したdiff | ✅ 集約されたdiff |

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## 🚀 移行計画

### Phase 1: デコレータと外部テンプレートの削除

**目的**: YAML依存の完全排除

**作業内容**:

1. **`@with_tool_instructions`デコレータの削除**
   ```python
   # Before
   @mcp.tool()
   @with_tool_instructions("search_papers")
   async def search_papers(...):

   # After
   @mcp.tool()
   async def search_papers(...):
   ```

2. **YAMLテンプレートファイルの削除**
   ```bash
   # 24個のYAMLファイルをアーカイブまたは削除
   rm -rf src/semantic_scholar_mcp/resources/tool_instructions/

   # または、リファレンスとして保管
   mkdir -p docs/archive/legacy_yaml_instructions/
   mv src/semantic_scholar_mcp/resources/tool_instructions/ \
      docs/archive/legacy_yaml_instructions/
   ```

3. **`instruction_loader.py`の削除または簡略化**
   ```python
   # 完全削除の場合
   rm src/semantic_scholar_mcp/instruction_loader.py

   # または、将来の拡張用に簡略版を残す
   # (docstring parsingユーティリティとして)
   ```

**成果物**:
- ✅ 外部依存の削減
- ✅ ファイル数の削減（24個 → 0個）
- ✅ コード行数の削減（~600行）

**リスク**: なし（既存の動作は完全にdocstringで再現可能）

---

### Phase 2: Docstring強化（24ツール全て）

**目的**: LLMに最適化された包括的なドキュメント作成

**Docstring構造**:

```python
async def tool_name(...) -> dict[str, Any]:
    """
    [1] Tool Purpose (1-2文の明確な説明)

    [2] Detailed Description (3-5文の詳細説明)
    複数行にわたる詳細な機能説明。使用シナリオ、制約、特徴など。

    Args:
        param1: パラメータ説明
            - 型と制約
            - デフォルト値
            - 例
        param2: パラメータ説明
            Available values: ["option1", "option2"]
            Example: "option1"

    Returns:
        返り値の構造説明:
            - field1: フィールドの説明
            - field2: フィールドの説明

    Next Steps:
        - LLMへの具体的なガイダンス
        - 次に実行すべきアクション
        - 関連ツールの紹介

    Example:
        >>> tool_name(param1="value", param2=10)
        {"result": {...}}
    """
```

**優先度別の更新対象**:

1. **High Priority (10 tools)** - Paper関連ツール
   - `search_papers`, `get_paper`, `get_paper_citations`, `get_paper_references`
   - `get_paper_authors`, `batch_get_papers`, `bulk_search_papers`
   - `search_papers_match`, `get_paper_with_embeddings`, `search_papers_with_embeddings`

2. **Medium Priority (6 tools)** - Author/Dataset/Recommendations
   - `get_author`, `get_author_papers`, `search_authors`, `batch_get_authors`
   - `get_recommendations_for_paper`, `get_recommendations_batch`

3. **Low Priority (8 tools)** - Dataset/Utility
   - `get_dataset_releases`, `get_dataset_info`, `get_dataset_download_links`
   - `get_incremental_dataset_updates`, `autocomplete_query`, `search_snippets`
   - `get_paper_fulltext`, `check_api_key_status`

**工数見積もり**:
- 1ツールあたり: 15-20分
- 合計: 24ツール × 15分 = **6時間**

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### Phase 3: テストとドキュメント更新

**目的**: 品質保証と完全性の確認

**作業内容**:

1. **全テストの実行**
   ```bash
   uv run --frozen pytest tests/ -v --tb=short
   # 期待結果: 98/98 tests passing
   ```

2. **型チェックの実行**
   ```bash
   uv run --frozen mypy src/
   # 期待結果: Success: no issues found
   ```

3. **Lintingの実行**
   ```bash
   uv run --frozen ruff check . --fix --unsafe-fixes
   uv run --frozen ruff format .
   # 期待結果: All checks pass
   ```

4. **MCPサーバーの動作確認**
   ```bash
   DEBUG_MCP_MODE=true uv run semantic-scholar-mcp 2>&1 | timeout 3s cat
   # 期待結果: 24 tools operational
   ```

5. **ドキュメント更新**
   - `README.md`: Tool instructionsアプローチの変更を記載
   - `CLAUDE.md`: Important Information Trackingセクションに追記
   - `USER_GUIDE.md`: 必要に応じて更新

**成果物**:
- ✅ 全テストパス（98/98）
- ✅ 型検証クリア
- ✅ Lint警告ゼロ
- ✅ 更新されたドキュメント

---

### Phase 4: Git管理とリリース準備

**目的**: クリーンな履歴とリリース準備

**作業内容**:

1. **Untracked filesの整理**
   ```bash
   # YAMLファイルを削除（または移動）
   git rm -r src/semantic_scholar_mcp/resources/tool_instructions/

   # スクリプトファイルの処理
   git add scripts/convert_md_to_yaml.py  # 履歴として保管
   git add scripts/test_yaml_injection.py  # 履歴として保管
   # または
   rm scripts/convert_md_to_yaml.py scripts/test_yaml_injection.py
   ```

2. **Modified filesのコミット**
   ```bash
   git add src/semantic_scholar_mcp/server.py
   git add src/semantic_scholar_mcp/instruction_loader.py  # 簡略版
   git commit -m "refactor: migrate to Serena-style docstring-based tool instructions

   - Remove @with_tool_instructions decorator (YAML dependency)
   - Enhance all 24 tool docstrings with comprehensive documentation
   - Delete 24 YAML template files (resources/tool_instructions/)
   - Simplify instruction_loader.py (docstring parsing only)

   Benefits:
   - 50% reduction in maintenance effort (single source of truth)
   - Full mypy type checking coverage
   - Improved IDE support and code navigation
   - Cleaner git history and diffs

   Inspired by Serena MCP architecture analysis.

   🤖 Generated with Claude Code
   Co-Authored-By: Claude <noreply@anthropic.com>"
   ```

3. **CLAUDE.mdの更新**
   ```bash
   git add CLAUDE.md
   git commit -m "docs: update CLAUDE.md with docstring-based instructions architecture"
   ```

4. **バージョンタグの作成**
   ```bash
   # 現在: v0.2.2
   # 次: v0.3.0 (アーキテクチャ変更のため minor bump)
   git tag v0.3.0
   git push origin main --tags
   ```

**成果物**:
- ✅ クリーンなgit履歴
- ✅ リリース準備完了
- ✅ ドキュメント更新済み

---

## 📈 期待される成果

### 定量的効果

| 指標 | Before | After | 改善 |
|------|--------|-------|------|
| **メンテナンス対象ファイル数** | 48個 (24×2) | 24個 | **50%削減** |
| **総コード行数** | ~3,500行 | ~2,900行 | **17%削減** |
| **テンプレートファイル数** | 24個 | 0個 | **100%削減** |
| **型検証カバレッジ** | 60% (YAML除外) | 100% | **67%向上** |
| **ツール追加時の作業時間** | 30分 (2ファイル) | 15分 (1ファイル) | **50%短縮** |

### 定性的効果

1. **開発者体験の向上**
   - ✅ IDE補完が完全動作
   - ✅ 型エラーの即座検出
   - ✅ リファクタリングの安全性向上

2. **コード品質の向上**
   - ✅ 単一責任原則の徹底
   - ✅ DRY原則の遵守
   - ✅ テスタビリティの向上

3. **運用効率の向上**
   - ✅ デバッグ時間の短縮
   - ✅ レビュー効率の向上
   - ✅ オンボーディング時間の短縮

4. **将来の拡張性**
   - ✅ 新ツール追加が容易
   - ✅ パラメータ変更が安全
   - ✅ API変更の影響範囲が明確

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## 🔄 移行スケジュール

### Week 1: Phase 1 (準備とクリーンアップ)

- **Day 1-2**: デコレータ削除 + YAMLファイル整理
- **Day 3**: テスト実行 + 動作確認
- **成果物**: クリーンなコードベース

### Week 2: Phase 2 (Docstring強化)

- **Day 1-2**: High Priority ツール (10個)
- **Day 3**: Medium Priority ツール (6個)
- **Day 4**: Low Priority ツール (8個)
- **Day 5**: レビューと修正
- **成果物**: 全24ツールの完全なドキュメント

### Week 3: Phase 3-4 (テストとリリース)

- **Day 1**: 全テスト実行 + 型チェック
- **Day 2**: ドキュメント更新
- **Day 3**: Git整理 + コミット
- **Day 4**: PR作成 + レビュー
- **Day 5**: マージ + リリース
- **成果物**: v0.3.0リリース

**総工数**: **15営業日** (3週間)

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## ⚠️ リスク分析と対策

### リスク1: 既存機能の破損

**確率**: 低
**影響**: 高
**対策**:
- ✅ Phase 1後に全テスト実行（98 tests）
- ✅ MCP Inspector での手動検証
- ✅ 段階的な移行（Phase分け）

### リスク2: LLMへの情報提供不足

**確率**: 中
**影響**: 中
**対策**:
- ✅ Docstringテンプレートの作成
- ✅ "Next Steps"セクションの必須化
- ✅ 実例（Example）の追加

### リスク3: 移行期間中の開発停止

**確率**: 低
**影響**: 低
**対策**:
- ✅ ブランチ分離（feature/docstring-based-instructions）
- ✅ 段階的マージ
- ✅ mainブランチは常に安定状態を維持

### リスク4: YAMLテンプレートの誤削除

**確率**: 低
**影響**: 低
**対策**:
- ✅ アーカイブディレクトリへの移動（完全削除しない）
- ✅ Git履歴に残る（復元可能）

---

## 🎯 成功基準

### 必須基準 (Must Have)

- ✅ 全98テストがパス
- ✅ mypy型検証エラーゼロ
- ✅ ruff lintエラーゼロ
- ✅ 24ツール全てがMCPで動作
- ✅ 外部YAMLファイル依存ゼロ

### 推奨基準 (Should Have)

- ✅ カバレッジ53.80%以上を維持
- ✅ コード行数17%削減達成
- ✅ ドキュメント更新完了
- ✅ Git履歴のクリーンさ

### オプション基準 (Nice to Have)

- ⭐ Serena実装との完全一致
- ⭐ Docstringテンプレートツールの作成
- ⭐ 自動生成スクリプトの開発

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## 📚 参考資料

### Serena実装ファイル

1. **`serena/src/serena/tools/tools_base.py`**
   - Tool基底クラスの実装
   - Docstring取得メソッド
   - メタデータ生成ロジック

2. **`serena/src/serena/tools/symbol_tools.py`**
   - 実装例（FindSymbolTool, GetSymbolsOverviewTool）
   - 複雑なパラメータの説明方法
   - Next Stepsの記述パターン

3. **`serena/src/serena/mcp.py`**
   - MCP登録ロジック
   - Docstringからのツール生成

### Semantic Scholar MCP現状

1. **`src/semantic_scholar_mcp/server.py`**
   - 24ツールの実装
   - 現在のdocstring状態

2. **`src/semantic_scholar_mcp/instruction_loader.py`**
   - YAMLローディングロジック
   - LRUキャッシング実装

3. **`docs/api-specifications/`**
   - Semantic Scholar API仕様
   - パラメータ定義のリファレンス

---

## 🤝 承認プロセス

### 提案承認フロー

1. **レビュー** (担当: プロジェクトオーナー)
   - 提案内容の確認
   - リスク評価
   - スケジュール調整

2. **承認** (担当: プロジェクトオーナー)
   - Go/No-Go判断
   - 優先度の決定

3. **実装開始** (担当: 開発チーム)
   - ブランチ作成
   - Phase 1開始

### 承認後のアクションアイテム

- [ ] feature/docstring-based-instructionsブランチ作成
- [ ] Phase 1実装開始
- [ ] 進捗レポート体制確立
- [ ] 週次レビューミーティング設定

---

## 📞 問い合わせ先

**提案に関する質問・フィードバック**:
- GitHub Issue: [新規作成]
- Discord: [チャンネル名]
- Email: [連絡先]

---

## 🔖 付録

### A. Docstringテンプレート

```python
async def tool_name(
    param1: str,
    param2: int = 10,
    param3: list[str] | None = None,
) -> dict[str, Any]:
    """
    [Tool Purpose: 1-2 sentences describing what this tool does]

    [Detailed Description: 3-5 sentences explaining:
    - When to use this tool
    - What it does in detail
    - Any important constraints or limitations
    - Key features or capabilities]

    Args:
        param1: [Parameter description]
            - [Type and constraints]
            - [Default value if applicable]
            - [Example value]
        param2: [Parameter description]
            Default: [default value]
            Range: [min-max if applicable]
            Example: [example value]
        param3: [Parameter description]
            Available values: ["option1", "option2", "option3"]
            Example: ["option1"]

    Returns:
        Dictionary containing:
            - field1: [Description of field1]
            - field2: [Description of field2]
            - field3: [Description of field3]

    Next Steps:
        - [Specific action 1 the LLM should consider]
        - [Specific action 2 the LLM should consider]
        - [Reference to related tools]
        - [Tips for refining results]

    Example:
        >>> tool_name(param1="value", param2=20)
        {
            "field1": "...",
            "field2": {...}
        }

    Raises:
        ValueError: [When this error occurs]
        TypeError: [When this error occurs]
    """
```

### B. Before/After比較例（search_papers）

#### Before (YAML-Based)

```python
# server.py
@mcp.tool()
@with_tool_instructions("search_papers")
async def search_papers(
    query: str,
    year: str | None = None,
    fields_of_study: list[str] | None = None,
    limit: int = 10,
    offset: int = 0,
    fields: str | None = None,
) -> dict[str, Any]:
    """Search Semantic Scholar papers."""
    # ... 実装 ...
```

```yaml
# resources/tool_instructions/paper/search_papers.yml
description: |
  Search Semantic Scholar papers with optional filters.

parameters:
  query:
    type: string
    required: true
    description: Search query string
    example: "machine learning"

next_steps:
  - Review the returned papers
  - Request full details if needed
```

**問題点**:
- Docstringが貧弱（"Search Semantic Scholar papers."のみ）
- YAMLとの二重管理
- IDEで詳細が見えない

#### After (Docstring-Based)

```python
# server.py
@mcp.tool()
async def search_papers(
    query: str,
    year: str | None = None,
    fields_of_study: list[str] | None = None,
    limit: int = 10,
    offset: int = 0,
    fields: str | None = None,
) -> dict[str, Any]:
    """
    Search Semantic Scholar papers with optional filters.

    Use this tool to find academic papers by keywords, authors, or topics.
    Returns up to 100 papers with comprehensive metadata including titles,
    abstracts, citations, authors, and publication details. Supports filtering
    by publication year, academic field, and custom field selection.

    Args:
        query: Search query string. Can include author names, keywords, or
            Boolean operators. Examples:
            - "machine learning attention mechanism"
            - "author:Yoshua Bengio"
            - "(neural OR deep) AND language"
        year: Publication year filter. Format: "YYYY" or "YYYY-YYYY"
            Examples: "2020", "2018-2023"
        fields_of_study: Academic field filters. Multiple values allowed.
            Available: "Computer Science", "Medicine", "Physics", "Mathematics",
            "Biology", "Chemistry", "Psychology", etc.
            Example: ["Computer Science", "Mathematics"]
        limit: Maximum results to return (default: 10, max: 100)
        offset: Pagination offset for additional results (default: 0)
        fields: Comma-separated fields to include in response. If None,
            returns default fields (paperId, title, abstract, year, authors).
            Available: url, venue, publicationVenue, citationCount,
            influentialCitationCount, isOpenAccess, openAccessPdf,
            fieldsOfStudy, s2FieldsOfStudy, publicationTypes, etc.

    Returns:
        Dictionary containing:
            - total: Total matching papers
            - offset: Current pagination offset
            - next: Next offset (if more results exist)
            - data: List of paper objects with requested fields

    Next Steps:
        - Review returned papers and identify interesting items
        - Use get_paper(paper_id) for full details of specific papers
        - Use get_paper_citations(paper_id) to explore citation network
        - Use get_paper_references(paper_id) to find referenced works
        - Refine query or add filters if results too broad
        - Use offset to retrieve additional pages of results

    Example:
        >>> search_papers(
        ...     query="attention mechanism",
        ...     year="2020-2023",
        ...     fields_of_study=["Computer Science"],
        ...     limit=10
        ... )
        {
            "total": 1523,
            "offset": 0,
            "next": 10,
            "data": [{"paperId": "...", "title": "..."}]
        }
    """
    # ... 実装 ...
```

**改善点**:
- ✅ 包括的な説明（5段落）
- ✅ 詳細なパラメータ説明（例と制約）
- ✅ 明確な返り値構造
- ✅ 具体的なNext Steps
- ✅ 実行可能な例

### C. 移行チェックリスト

#### Phase 1: 準備とクリーンアップ

- [ ] `@with_tool_instructions`デコレータを全24ツールから削除
- [ ] YAMLテンプレートファイル24個を削除または移動
- [ ] `instruction_loader.py`を簡略化または削除
- [ ] server.pyの import文を整理
- [ ] テスト実行（98 tests passing確認）

#### Phase 2: Docstring強化

**High Priority (10 tools)**
- [ ] `search_papers`
- [ ] `get_paper`
- [ ] `get_paper_citations`
- [ ] `get_paper_references`
- [ ] `get_paper_authors`
- [ ] `batch_get_papers`
- [ ] `bulk_search_papers`
- [ ] `search_papers_match`
- [ ] `get_paper_with_embeddings`
- [ ] `search_papers_with_embeddings`

**Medium Priority (6 tools)**
- [ ] `get_author`
- [ ] `get_author_papers`
- [ ] `search_authors`
- [ ] `batch_get_authors`
- [ ] `get_recommendations_for_paper`
- [ ] `get_recommendations_batch`

**Low Priority (8 tools)**
- [ ] `get_dataset_releases`
- [ ] `get_dataset_info`
- [ ] `get_dataset_download_links`
- [ ] `get_incremental_dataset_updates`
- [ ] `autocomplete_query`
- [ ] `search_snippets`
- [ ] `get_paper_fulltext`
- [ ] `check_api_key_status`

#### Phase 3: テストとドキュメント

- [ ] pytest実行（98/98 passing）
- [ ] mypy型チェック（エラーゼロ）
- [ ] ruff linting（警告ゼロ）
- [ ] MCPサーバー起動確認（24 tools operational）
- [ ] README.md更新
- [ ] CLAUDE.md更新
- [ ] USER_GUIDE.md更新（必要に応じて）

#### Phase 4: Git管理とリリース

- [ ] Untracked YAMLファイルの処理
- [ ] Untracked スクリプトファイルの処理
- [ ] Modified filesのコミット
- [ ] ドキュメント変更のコミット
- [ ] バージョンタグ作成（v0.3.0）
- [ ] GitHub Releaseノート作成
- [ ] PyPI公開（自動）

---

## 📝 変更履歴

| 日付 | バージョン | 変更内容 | 担当者 |
|------|-----------|---------|--------|
| 2025-11-08 | v1.0 | 初版作成 | Claude Code Analysis |

---

**承認欄**:

- [ ] プロジェクトオーナー承認
- [ ] 技術リーダー承認
- [ ] 実装開始承認

---

**End of Proposal**
