Tinydb Emcipi
TinyDBをベースにしたMCPサーバーで、チャットボットにローカライズされた長期記憶ストレージを提供し、JSONレコードの保存、検索、検証をサポートします。
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TinyDB-Emcipiとは?
TinyDB-EmcipiはModel Context Protocol (MCP)サーバーで、TinyDBをバックエンドストレージとして使用し、AIアシスタントやチャットボットに長期記憶能力を提供します。簡単なツール呼び出しで、AIはJSON形式のレコードを保存、検索、更新でき、必要なときにのみ関連データをロードします。TinyDB-Emcipiの使い方は?
2つの方法で使用できます。Pythonの依存関係をローカルにインストールして実行するか、Dockerを使用してワンクリックでデプロイします。サーバーを起動すると、AIアシスタントはMCPプロトコルを介してさまざまなデータベース操作ツールを呼び出すことができます。適用シナリオ
構造化データの永続的な保存が必要なAIアプリケーションシナリオに適しています。例えば、ユーザーの嗜好記憶、会話履歴記録、知識ベース管理、小型プロジェクトの設定保存などです。特に個人使用や小型プロジェクトに適しています。主な機能
Dockerによる簡単なデプロイ
完全なDockerサポートを提供し、1つのコマンドでサービスを起動でき、複雑な環境依存関係の設定は不要です。
Schemaデータ検証
保存されるすべてのレコードは、事前定義されたJSON Schemaに基づいて検証され、データの一貫性と完全性が保証されます。
完全なCRUD操作
作成、読み取り、更新、削除などの完全なデータベース操作ツールを提供し、さまざまなデータ管理ニーズを満たします。
複数データベースのサポート
複数のデータベースの作成と管理をサポートし、異なる用途に応じて異なるデータストレージを切り替えて使用できます。
柔軟な検索機能
フィールド値に基づくクエリ検索をサポートし、必要なレコードを迅速に見つけることができ、データ検索の効率が向上します。
利点
外部依存がゼロ - 純粋なPythonで実装されており、デプロイが簡単
軽量設計 - リソース消費が少なく、高速起動
ローカルストレージ - データは完全にローカルに保存され、プライバシーとセキュリティが確保される
Schema優先 - データ構造が規範的で、保守が容易
Dockerサポート - コンテナ化されたデプロイにより、環境が統一される
制限
単一ノードデプロイ - 分散クラスターをサポートしていません
性能制限 - 中小規模のデータ量に適しています
機能が比較的基本的 - 高度なデータベース機能が欠けています
並行処理能力が限られている - 高い並行性のシナリオには適していません
使い方
環境の準備
システムにPython 3.8以上またはDocker環境がインストールされていることを確認してください。
デプロイ方法の選択
必要に応じて、ローカルでの実行またはDockerによるデプロイを選択します。
ローカルでの実行(オプション)
ローカルで実行する場合は、依存関係をインストールしてサービスを起動します。
Dockerでの実行(オプション)
Dockerを使用してデプロイする場合は、docker composeを使用してサービスを起動します。
AIアシスタントの接続
AIアシスタントをMCPサーバーのエンドポイント:http://localhost:8000/mcpに接続するように設定します。
使用例
ユーザー嗜好の記憶
AIアシスタントはユーザーの個人嗜好設定(言語嗜好、テーマ設定、よく使うコマンドなど)を記憶できます。
会話履歴の管理
重要な会話履歴を保存し、AIが後続の会話でコンテキストの一貫性を維持するのに役立ちます。
知識ベースの構築
個人またはプロジェクトの知識ベースを徐々に構築し、重要な情報や参考資料を保存します。
よくある質問
TinyDB-Emcipiは大量のデータを保存するのに適していますか?
データはどこに保存され、安全ですか?
ネットワーク接続は必要ですか?
データをどのようにバックアップしますか?
どのタイプのAIアシスタントがサポートされていますか?
関連リソース
MCPプロトコルドキュメント
Model Context Protocolの公式ドキュメントと規格を確認します。
TinyDBドキュメント
TinyDBデータベースの完全な使用ドキュメントとAPIリファレンスです。
GitHubリポジトリ
プロジェクトのソースコードと最新の更新情報です。
Dockerドキュメント
Dockerコンテナ技術の公式ドキュメントと使用ガイドです。

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TypeScript
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