diff --git a/README.ja-JP.md b/README.ja-JP.md
new file mode 100644
index 0000000..be56fc7
--- /dev/null
+++ b/README.ja-JP.md
@@ -0,0 +1,255 @@
+[](https://mseep.ai/app/zhaoxingpeng-dbjavagenix)
+
+# DBJavaGenix
+
+> 「LLM にデータベースを見せてリバースエンジニアリングする」作業を、再現可能で監査できるプロセスにします。
+> Skills は「方法」を定義し、MCP は「できること」を提供し、MCP Apps は結果を「見える化」します。
+
+[](https://github.com/ZhaoXingPeng/DBJavaGenix/actions/workflows/ci.yml)
+
+```mermaid
+graph LR
+ Client[Claude Desktop / Cursor / Cherry] -->|Skill の読み込み| Skills
+ Skills[".claude/skills/
java-codegen-from-db
springboot-migration"]
+ Skills -->|必要に応じて呼び出し| MCP
+
+ subgraph MCP[MCP Server 29 ツール]
+ direction TB
+ DB[db_* 接続 / クエリ / 説明]
+ Atom[codegen_build_context
codegen_render_entity/dao/service/
controller/mapper]
+ AI[ai_infer_business_names
ai_recommend_template
ai_summarize_schema]
+ Vis[db_render_er_diagram]
+ Obs[server_metrics / server_health
ai_metrics / search_tools]
+ end
+
+ MCP -->|_meta を返却| Apps[MCP Apps レンダリング]
+ Apps -->|mermaid / dashboard / code-diff / tree| Client
+ MCP -->|読み込み| Data[MySQL / SQLite + Mustache テンプレート]
+```
+
+## 解決する課題
+
+データベースのテーブルから Spring Boot プロジェクト(Entity/DAO/Service/Controller/Mapper)を生成すること自体は新しくありません。EasyCode、MyBatis-Plus Generator、Renren-generator などが長年この課題を解決してきました。**LLM 時代の違いは次のとおりです。**
+
+| 観点 | 従来のツール | DBJavaGenix v0.2 |
+|------|-------------|------------------|
+| ワークフローの定義者 | IDE の設定画面をユーザーが操作 | **Skill ファイルで明示的に編成**(LLM の誤呼び出しを防止) |
+| 呼び出し単位 | 1 つのボタンですべてを一括実行 | **6 つのアトミックツール**(build_context + 5 つの render_*)。途中で context を修正して再生成可能 |
+| 起動コスト | プラグインを常駐 | 通常約 3,300 tok / Progressive モード **約 985 tok**(70% 削減) |
+| 命名 | テーブル接頭辞の機械的な変換 | **15 のルール + Claude API** で RBAC / EC / CMS パターンを認識 |
+| 出力の可視化 | IDE 内のテキスト | **MCP Apps**: Mermaid ER 図 / 依存関係ダッシュボード / code-diff / パッケージツリー |
+| 可観測性 | なし | server_metrics + ai_metrics + server_health |
+
+## クイックスタート
+
+### Docker(推奨)
+
+```bash
+docker build -t dbjavagenix:latest .
+```
+
+`claude_desktop_config.json` に追加します。
+
+```json
+{
+ "mcpServers": {
+ "dbjavagenix": {
+ "command": "docker",
+ "args": ["run", "-i", "--rm",
+ "-e", "DBJAVAGENIX_PROGRESSIVE=1",
+ "-e", "ANTHROPIC_API_KEY",
+ "dbjavagenix:latest"]
+ }
+ }
+}
+```
+
+### ローカル開発
+
+```bash
+git clone https://github.com/ZhaoXingPeng/DBJavaGenix.git
+cd DBJavaGenix
+uv venv && uv pip install -e ".[dev]"
+PYTHONPATH=src python -m dbjavagenix.cli server
+```
+
+### 初回利用
+
+LLM クライアントで、例えば **「myapp データベースの sys_user / sys_role / sys_user_role の 3 テーブルから Spring Boot コードを生成して」** と依頼すると、Claude は次の処理を行います。
+
+1. `java-codegen-from-db` Skill を読み込み、5 段階のワークフローを進める
+2. `db_connect_test` → `db_table_describe` → `db_table_foreign_keys` を呼び出してスキーマを収集する
+3. `db_render_er_diagram` を呼び出し、クライアントで Mermaid ER 図を描画する
+4. `ai_infer_business_names` で意味を推定し、`sys_user_role` を `UserRoleAssignment` と命名する
+5. `ai_recommend_template` でテンプレートを推薦し、RBAC を検出して `MybatisPlus-Mixed` を提案する
+6. `codegen_build_context` + 5 つの `codegen_render_*` でレイヤーごとに生成し、各レイヤーの code-diff を返す
+7. ユーザーの確認後にファイルへ書き込む
+
+## 主な機能(Phase 1 → 5)
+
+### Phase 1: モダンな基盤
+
+- Python ≥ 3.11 / mcp ≥ 1.6 / Spring Boot 3.5 + Java 21 テンプレート
+- 360 以上のユニットテスト、GitHub Actions の 3 ジョブ(lint / template-render / docker-build)
+- マルチステージ Dockerfile(`python:3.11-slim` + 非 root ユーザー)
+
+### Phase 2: Skills 層とアトミックツール
+
+- `.claude/skills/java-codegen-from-db/SKILL.md` が 5 段階のワークフローを明示
+- `db_codegen_generate` を 6 つのアトミックツールへ分割し、context を明示的に受け渡し
+- `search_tools` が Progressive Discovery を実装し、起動時のトークンを 70.2% 削減
+- 2 つ目の Skill `springboot-migration`(2.7 → 3.x 移行チェックリスト)
+- [トークン使用量ベンチマーク](docs/benchmarks/token-usage.md)
+
+### Phase 3: MCP Apps 統合
+
+4 つのインタラクティブ UI コンポーネントを提供します。
+
+| コンポーネント | 種類 | 元のツール |
+|------|------|---------|
+| ER 図 | `mermaid` | `db_render_er_diagram` |
+| 依存関係ヘルスダッシュボード | `dashboard` | `springboot_analyze_dependencies` |
+| コードプレビュー + Diff | `code-diff` | `codegen_render_*`(6 ツール) |
+| パッケージ構造ツリー | `tree` | `db_codegen_generate` |
+
+[クライアント互換性](docs/screenshots/README.md) と [headless 検証](scripts/verify_mcp_apps.py) も参照してください。
+
+### Phase 4: AI による意味付けの強化
+
+- `ai_infer_business_names`: 15 のルール + オプションの Claude API(Anthropic SDK + prompt caching)
+- `ai_recommend_template`: RBAC / EC / CMS / チケット管理の 4 パターンを検出
+- `ai_summarize_schema`: データベース全体を自然言語で要約
+- `ai_metrics`: cache_hit_rate / tokens_saved を公開
+- 設計方針: **ルールを LLM より先に適用**し、`ANTHROPIC_API_KEY` なしでも動作
+
+### Phase 5: 可観測性と本番対応
+
+- `server_metrics`: ツールごとの calls / avg_duration / error_rate
+- `server_health`: Python / mcp / anthropic SDK のバージョンとモジュール読み込み状態
+- 構造化ログ: `DBJAVAGENIX_LOG_FORMAT=json` で Loki / ELK に適した 1 行 JSON を出力
+- [デプロイガイド](docs/deployment.md): 3 つのデプロイ方式 + 6 つのトラブルシューティング事例
+
+## ツール一覧(29 個)
+
+| カテゴリ | ツール |
+|------|------|
+| 接続 / クエリ | db_connect_test / db_query_databases / db_query_tables / db_query_table_exists / db_query_execute |
+| テーブル構造 | db_table_describe / db_table_columns / db_table_primary_keys / db_table_foreign_keys / db_table_indexes |
+| コード生成(アトミック) | codegen_build_context / codegen_render_entity / codegen_render_dao / codegen_render_service / codegen_render_controller / codegen_render_mapper |
+| コード生成(レガシー) | db_codegen_analyze / db_codegen_generate |
+| Spring Boot プロジェクト | springboot_validate_project / springboot_analyze_dependencies / springboot_read_config |
+| 可視化 | db_render_er_diagram |
+| AI による意味付け | ai_infer_business_names / ai_recommend_template / ai_summarize_schema / ai_metrics |
+| 可観測性 | server_metrics / server_health |
+| メタツール | search_tools(Progressive Discovery) |
+
+## 類似ツールとの比較
+
+| 観点 | DBJavaGenix v0.2 | EasyCode | MyBatis-Plus generator | Renren-generator |
+|------|------------------|----------|----------------------|-----------------|
+| 実行方式 | LLM + MCP | IDEA プラグイン | CLI / Maven plugin | Web UI |
+| ワークフロー編成 | 5 段階の明示的な Skill | 設定画面 | 一括生成 | フォーム |
+| ツール粒度 | 6 つのアトミックツール(途中修正可能) | 1 ボタン | 1 コマンド | 1 ボタン |
+| AI 命名 | ✅ 15 ルール + オプション LLM | ❌ テンプレートのみ | ❌ | ❌ |
+| テンプレート拡張 | ✅ Mustache + 4 カテゴリ(sb35-java21 を含む) | ✅ Velocity | ⚠️ MybatisPlus のみ | ⚠️ freemarker のみ |
+| ER 図の描画 | ✅ Mermaid(MCP App) | ❌ | ❌ | ⚠️ 静的 |
+| 依存関係の適応 | ✅ スマートプロファイル + ヘルススコア | ❌ | ❌ | ❌ |
+| 可観測性 | ✅ プロセス内 metrics + health | ❌ | ❌ | ❌ |
+| クライアント互換性 | Claude Desktop / Cursor / Cherry / ... | IDEA のみ | CLI | ブラウザ |
+
+## 技術アーキテクチャ
+
+詳細は [`iteration-plan/01-target-architecture.md`](iteration-plan/01-target-architecture.md) を参照してください。責務は 3 層に分かれています。
+
+```
+[ Skills 層 ] 「方法」を定義 — .claude/skills/*.md 明示的な 5 段階ワークフロー
+ ↓
+[ MCP 層 ] 「できること」を提供 — 29 のアトミックツール context を明示的に受け渡し
+ ↓
+[ Apps 層 ] 結果を「見える化」 — 4 つの UI コンポーネント(mermaid/dashboard/code-diff/tree)
+```
+
+各層では過剰な実装を避けています。
+
+- ベクトルデータベースは導入しない(スキーマは構造化データであり、LLM が直接読む方が正確)
+- LangChain は導入しない(Skill が明示的に編成するため、chain 抽象化は不要)
+- prometheus_client / opentelemetry-sdk は導入しない(stdio の単一プロセスには過剰設計)
+
+## ドキュメント
+
+| ドキュメント | 内容 |
+|------|------|
+| [iteration-plan/](iteration-plan/) | 6 段階のリファクタリング計画(目標アーキテクチャ / ロードマップ / 意思決定記録 / デモストーリー) |
+| [docs/deployment.md](docs/deployment.md) | デプロイ方式 / 環境変数 / ヘルスチェック / トラブルシューティング |
+| [docs/benchmarks/token-usage.md](docs/benchmarks/token-usage.md) | ツールスキーマのトークン測定 |
+| [docs/screenshots/README.md](docs/screenshots/README.md) | 4 つの MCP Apps コンポーネントのクライアント互換性 |
+| [docs/algorithms-overview.md](docs/algorithms-overview.md) | v0.2.1 スキーマグラフアルゴリズム(topo / cluster / cycle) |
+| [docs/design-patterns-catalog.md](docs/design-patterns-catalog.md) | ジェネレーターと生成コードのデザインパターン |
+| [docs/adr/](docs/adr/) | 10 件の ADR(アーキテクチャ / アトミック化 / Progressive / ルール / 依存関係を増やさない方針 / スキーマアルゴリズム / 標準設定 / MCP v3 / 1 時間キャッシュ / agentic) |
+| [.claude/skills/java-codegen-from-db/SKILL.md](.claude/skills/java-codegen-from-db/SKILL.md) | メイン Skill: コード生成の 5 段階ワークフロー |
+| [.claude/skills/springboot-migration/SKILL.md](.claude/skills/springboot-migration/SKILL.md) | 2 つ目の Skill: Spring Boot 2.7 → 3.x 移行 |
+
+## ロードマップ
+
+- [x] **Phase 1**: インフラのモダナイズ(Python 3.11 / mcp 1.6 / Spring Boot 3.5 テンプレート / CI / Docker)
+- [x] **Phase 2**: Skills 層の分離 + アトミックツール + Progressive Discovery(トークン -70%)
+- [x] **Phase 3**: MCP Apps 統合(4 つの UI コンポーネント)
+- [x] **Phase 4**: AI による意味付けの強化(ルール + オプション LLM)
+- [x] **Phase 5**: 可観測性 + 本番対応
+- [x] **Phase 6**: ドキュメントとデモ
+- [x] **v0.2.1**: Java エンジニアリングの補完(スキーマアルゴリズム 3 種 / 標準設定ジェネレーター / デザインパターンカタログ)
+- [x] **v0.2.2**: MCP v3 + AI エンジニアリング(elicitation フォーム / LLM sampling / 1 時間 prompt caching / agentic-runner)
+
+次の候補(v0.3):
+
+- DB バックエンドの拡張: PostgreSQL / Oracle の完全サポート
+- Claude Desktop / Cursor のスクリーンショットをリポジトリに追加(P3.5 の仕上げ)
+- 統合テスト: Testcontainers で MySQL を起動し、エンドツーエンドで実行
+- パフォーマンス: ルール推論と LLM 経路の返却 schema を統一
+- agentic-runner のサブエージェント対応(Agent SDK は準備済み)
+
+## 起動モード
+
+| モード | エントリーポイント | 起動方法 | 依存関係 | 用途 |
+|------|------|------|------|---------|
+| MCP server | `dbjavagenix server` | クライアント(Claude Desktop / Cursor など)が接続 | 追加なし | 探索 / 複数ターンの対話 / デフォルト |
+| Agentic runner | `server.agentic_runner.run_agentic()` | CLI から単発起動 | `claude-agent-sdk` + `ANTHROPIC_API_KEY` | バッチ / CI / 単発タスク |
+
+両モードは同じ `database.mcp_tools` 登録表を共有します(ADR-010)。
+
+## デバッグのヒント
+
+```bash
+# Progressive モードを有効化(always_visible の 6 ツールだけを公開)
+DBJAVAGENIX_PROGRESSIVE=1 PYTHONPATH=src python -m dbjavagenix.cli server
+
+# JSON ログ(Loki / ELK 向け)
+DBJAVAGENIX_LOG_FORMAT=json DBJAVAGENIX_LOG_LEVEL=DEBUG \
+ PYTHONPATH=src python -m dbjavagenix.cli server
+
+# すべての MCP App コンポーネントを headless 検証
+PYTHONPATH=src python scripts/verify_mcp_apps.py
+```
+
+## コントリビューション
+
+1. Fork して `feature/*` ブランチを作成
+2. テストを追加(`tests/unit/`)。`pytest tests/unit/` で 360 件以上のテストが通ることを確認
+3. `ruff check src/ tests/` を実行(CI でも実行されます)
+4. 対応する iteration-plan の Phase にリンクした PR を作成
+
+## ライセンス
+
+MIT — [LICENSE](LICENSE) を参照してください。
+
+## 謝辞
+
+- [EasyCode](https://github.com/makejavas/EasyCode) — 初期テンプレート設計の着想
+- [Model Context Protocol](https://modelcontextprotocol.io/) — Anthropic / Linux Foundation
+- [Anthropic Claude](https://www.anthropic.com/) — AI 意味付け層
+
+## 連絡先
+
+- 作者: ZXP · メール: 2638265504@qq.com
+- リポジトリ: https://github.com/ZhaoXingPeng/DBJavaGenix
+- Issues: https://github.com/ZhaoXingPeng/DBJavaGenix/issues