File Context MCP

🚀 文件上下文機械学習コンソール

このプロジェクトであるファイルコンテキストの機械学習コンソール（MCP）は、様々なファイルの内容を分析・理解し、価値ある洞察を提供することを目的としています。このシステムは複数のファイルタイプを処理でき、様々な機械学習モデルを利用して、ファイルの要約生成、重要なエンティティの識別、有用な情報の抽出などを行います。

🚀 クイックスタート

このファイルコンテキストの機械学習コンソール（MCP）は、ファイル内容の分析やコンテキストの理解、機械学習モデルの統合など、多様な機能を提供します。以下の手順で簡単に始めることができます。

✨ 主な機能

核心機能

1. ファイル内容分析

   • 自然言語処理（NLP）を用いてテキスト内容を理解します。
   • コードスニペットの識別と解析を行います。

2. コンテキスト感知

   • ファイルがプロジェクト内で果たす役割と位置を理解します。
   • 関連するファイルや情報を関連付けます。

3. 機械学習統合

   • 複数の事前学習済み言語モデル（Ollama、Together.aiなど）を統合して内容分析を行います。
   • カスタムモデルの拡張もサポートしています。

4. ユーザーインタラクション

   • ファイル管理と分析結果の閲覧に直感的なWebインターフェイスを提供します。
   • コマンドラインインターフェイス（CLI）とAPIアクセスもサポートしています。

技術選択

• 言語とフレームワーク：Node.jsとTypeScriptを使用し、強い型付けサポートと効率的なバックエンド開発を実現します。
• 機械学習モデル：OllamaとTogether.aiが強力なテキスト分析能力を提供します。
• ファイルストレージ：ローカルファイルシステムを使用して、高性能で簡単なデプロイを実現します。

🔧 技術詳細

アーキテクチャ決定

モジュール化設計

• コアモジュール
  • ファイル処理と管理
  • コンテキスト解析
  • 機械学習統合

設計原則

1. 拡張性：様々なファイルタイプと分析モデルを簡単に追加できます。
2. 保守性：モジュール化設計により、コードの可読性と保守効率を向上させます。
3. パフォーマンス最適化：非同期処理と並列計算を採用して、システムの応答速度を向上させます。

コアモジュール

ファイル処理と管理

ファイルのアップロード、保存、検索、削除操作を担当し、複数の形式（txt、docx、pdfなど）をサポートします。

コンテキスト解析

NLP技術を利用してファイル内の重要な情報を抽出し、コンテキスト関係のグラフを構築します。

機械学習統合

様々な事前学習済みモデルを統合し、柔軟なモデル切り替え機能を提供し、カスタムモデルの接続もサポートします。

プロジェクト構造

file-context-mcp/
├── src/                 # ソースコードディレクトリ
│   ├── server.ts       # メインアプリケーションサーバー
│   ├── core/           # コア機能モジュール
│   │   ├── fileSystem.ts      # ファイル操作処理
│   │   └── modelInterface.ts  # 機械学習モデルインターフェイス
│   ├── utils/          # ユーティリティ関数
│   │   ├── fileUtils.ts       # ファイルタイプとパスのユーティリティ
│   │   ├── promptUtils.ts    # プロンプトのフォーマットユーティリティ
│   │   ├── validators.ts     # 入力検証ユーティリティ
│   │   └── logger.ts        # アプリケーションログ記録
│   ├── config/         # 設定ファイル
│   │   └── config.ts      # 環境変数とアプリケーション設定
│   └── resources/     # API仕様ドキュメント
│       └── file-context-api.yml  # OpenAPI仕様ファイル
├── storage/            # ファイルストレージディレクトリ
│   ├── code-samples/   # サンプルコードファイル
│   └── notes/         # ドキュメントとメモ
├── postman/           # Postmanテストコレクション
│   └── file-context-mcp.postman-collection.json  # テストケースファイル
└── package.json       # プロジェクト依存関係管理ファイル

📦 インストール

開発ガイド

環境要件

• Node.js（推奨バージョン14以上）
• Docker（コンテナ化デプロイ用、オプション）

インストールと実行

# リポジトリをクローンする
git clone https://github.com/your-repository/file-context-mcp.git

# プロジェクトディレクトリに移動する
cd file-context-mcp

# 依存関係をインストールする
npm install

# アプリケーションを起動する
npm start

📚 ドキュメント

テストガイド

Postmanテスト

提供されているPostmanコレクションを使用して、すぐに機能テストを行うことができます。具体的なAPIインターフェイスドキュメントは、resources/file-context-api.ymlを参照してください。

単体テスト

プロジェクトには詳細な単体テストケースが含まれており、Jestフレームワークを使用して実行できます。

# 単体テストを実行する
npm test

将来の計画

1. より多くのファイルタイプのサポート：画像、音声、動画ファイルなどをサポートします。
2. モデル性能の強化：既存のモデルを最適化し、より高度な事前学習済みモデルを導入します。
3. 分析機能の拡張：感情分析、トピックモデリングなどの高度な分析機能を追加します。
4. 拡張性の向上：分散アーキテクチャを実装し、より大規模なデータ処理をサポートします。

貢献ガイド

コミュニティからの貢献を歓迎します！CONTRIBUTING.mdを参照して、プロジェクト開発への参加方法を確認してください。