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- AIチャットの文脈を記憶する！Apache UnomiとModel Context Protocolで実現する次世代のAIチャット管理 へ行く。
- 1 (2025-01-19 (日) 03:59:23)
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- 3 (2025-01-19 (日) 20:24:35)
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はじめに †
「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。
目次 †
1. Apache Unomiとは †
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：
- プロファイル管理：ユーザー情報の統合管理
- セッション管理：時系列でのユーザー行動追跡
- プライバシー管理：GDPRなどの規制に準拠
- APIベース：RESTful APIによる柔軟な連携
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。
2. AIチャット履歴管理のユースケース †
2.1 基本的な使い方 †
// 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
}
2.2 高度な活用例 †
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
3. Model Context Protocol (MCP)との連携 †
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。
3.1 MCPサーバーの設定 †
{
"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"
}
}
}
}
3.2 主要な機能 †
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
4. 実装例と応用パターン †
4.1 マルチAI連携パターン †
// 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"]
});
4.2 文脈強化パターン †
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
4.3 プライバシー考慮パターン †
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
5. 参考リンク集 †
公式ドキュメント
Apache Unomi Documentation †
https://unomi.apache.org/manual/latest/
dockerイメージ †
Apache UnomiのDockerイメージが公式に提供されています！これを使うと、セットアップがより簡単になります。
https://hub.docker.com/r/apache/unomi
Docker docker-compose.yml †
Quick start with に記載がある
version: '3.8'
services:
elasticsearch:
image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.17.5
environment:
- discovery.type=single-node
ports:
- 9200:9200
unomi:
# Unomi version can be updated based on your needs
image: apache/unomi:2.0.0
environment:
- UNOMI_ELASTICSEARCH_ADDRESSES=elasticsearch:9200
- UNOMI_THIRDPARTY_PROVIDER1_IPADDRESSES=0.0.0.0/0,::1,127.0.0.1
ports:
- 8181:8181
- 9443:9443
- 8102:8102
links:
- elasticsearch
depends_on:
- elasticsearch
* 最新バージョンの取得 †
docker pull apache/unomi
* または特定のバージョンを指定 †
docker pull apache/unomi:2.4.0
Model Context Protocol Specification †
https://github.com/modelcontextprotocol
https://github.com/modelcontextprotocol/specification
実装例 †
inoyu-mcp-unomi-server Claude Desktop Configuration Guide
チュートリアルと解説 †
Getting Started with Apache Unomi †
https://mcp.so/server/inoyu-mcp-unomi-server
Understanding MCP for Claude †
おわりに †
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。
