「AIとのチャット履歴を別のAIでも参照できたら...」
「過去の会話の文脈を踏まえた応答がほしい...」
このような課題を解決する可能性を秘めているのが、Apache UnomiとModel Context Protocol(MCP)の組み合わせです。この記事では、Apache UnomiをAIチャット履歴の管理に活用する方法について、実践的に解説していきます。
Apache Unomiは、顧客データプラットフォーム(CDP)として知られていますが、その特徴は:
これらの機能は、AIチャットの履歴管理にも非常に適しています。
// チャット履歴の保存
profile.setProperty("lastChat", {
timestamp: "2024-01-19T10:00:00",
content: "こんにちは、気温が低いですね",
context: ["天候", "挨拶"]
});
// 文脈を考慮した応答の取得
const context = profile.getProperty("lastChat").context;
if (context.includes("天候")) {
// 天候に関する文脈を考慮した応答
}
複数AIでの履歴共有
長期的な文脈理解
ユーザー嗜好の学習
ClaudeのMCPを使用することで、より高度な文脈管理が可能になります。
{
"mcpServers": {
"unomi-server": {
"command": "npx",
"args": ["@inoyu/mcp-unomi-server"],
"env": {
"UNOMI_BASE_URL": "http://your-unomi-server:8181",
"UNOMI_USERNAME": "karaf",
"UNOMI_PASSWORD": "karaf",
"UNOMI_PROFILE_ID": "your-profile-id",
"UNOMI_KEY": "your-key",
"UNOMI_EMAIL": "your@email.com"
}
}
}
}
プロファイルの自動作成と管理
セッション単位での文脈保持
スコープによる文脈の分離
// AI-A との会話をUnomiに保存
await unomiClient.saveChat({
aiType: "claude",
content: message,
context: currentContext
});
// AI-B で過去の文脈を参照
const history = await unomiClient.getChatHistory({
timeRange: "24h",
aiTypes: ["claude", "gpt"]
});
キーワード抽出による文脈理解
センチメント分析との連携
トピックモデリングの適用
センシティブ情報の自動検出
データ保持期間の管理
アクセス制御の実装
公式ドキュメント
Apache Unomi Documentation Model Context Protocol Specification
inoyu-mcp-unomi-server Claude Desktop Configuration Guide
Getting Started with Apache Unomi Understanding MCP for Claude
Apache UnomiとMCPの組み合わせは、AIチャットの新しい可能性を開きます。特に:
文脈の永続化
マルチAI連携
プライバシー管理
これらの機能により、より自然で継続的なAIとの対話が実現できます。 ぜひ、あなたのプロジェクトでもApache UnomiとMCPを活用し、次世代のAIチャット体験を創造してみてください。