ai/gpt
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Refactor: Integrate AI features with MCP tools and add technical review

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Critical improvements based on technical review:

## Fixed Issues (Priority: High)
1. AI features now properly integrated with MCP server
   - Added create_memory_with_ai tool (was implemented but unused!)
   - Added list_memories_by_priority tool
   - All memory outputs now include new fields: interpreted_content, priority_score, user_context

2. Added getter methods to MemoryManager
   - get_memory(id) for single memory retrieval
   - get_all_memories() for bulk access

3. Complete memory information in MCP responses
   - search_memories now returns all fields
   - Priority-based filtering and sorting functional

## New Files
- docs/TECHNICAL_REVIEW.md: Comprehensive technical evaluation
  - Scores: 65/100 overall, identified key improvements
  - Actionable recommendations for Phase 1-3
  - Architecture proposals and code examples

## Updated Documentation
- README.md: Added usage examples for new AI tools
- Clear distinction between basic and AI-powered tools

## Technical Debt Identified
- openai crate version needs update (see review doc)
- Config externalization needed
- Test suite missing
- LLM provider abstraction recommended

This brings the implementation in line with the "psychological priority memory"
concept. The AI interpretation and scoring features are now actually usable!

Next: Phase 2 improvements (config externalization, error handling)
This commit is contained in:
Claude
2025-11-05 14:17:14 +00:00
parent fd97ba2d81
commit 00c26f5984
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43
README.md
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@@ -86,21 +86,60 @@ aigpt import path/to/conversations.json
## 提供するMCPツール一覧
1. **create_memory** - 新しいメモリを作成
### 基本ツール
1. **create_memory** - 新しいメモリを作成（シンプル版）
2. **update_memory** - 既存のメモリを更新
3. **delete_memory** - メモリを削除
4. **search_memories** - メモリを検索
5. **list_conversations** - インポートされた会話を一覧表示
### AI機能ツール（重要！）
6. **create_memory_with_ai** - AI解釈と心理判定付きでメモリを作成
- 元のコンテンツをAIが解釈
- 重要度を0.0-1.0のスコアで自動評価
- ユーザーコンテキストを考慮可能
7. **list_memories_by_priority** - 優先順位順にメモリをリスト
- 高スコアから順に表示
- min_scoreで閾値フィルタリング可能
- limit で件数制限可能
## ツールの使用例
Claude Desktop/Codeで以下のように使用します：
### メモリの作成
### 基本的なメモリ作成
```
MCPツールを使って「今日は良い天気です」というメモリーを作成してください
```
### AI解釈付きメモリ作成（推奨）
```
create_memory_with_ai ツールを使って「新しいAI記憶システムのアイデアを思いついた」というメモリーを作成してください。
ユーザーコンテキスト: 「AI開発者、創造的思考を重視」
```
レスポンス例：
```json
{
"success": true,
"id": "uuid-here",
"memory": {
"content": "新しいAI記憶システムのアイデアを思いついた",
"interpreted_content": "AIによる解釈: 記憶システムの革新的アプローチ...",
"priority_score": 0.85,
"user_context": "AI開発者、創造的思考を重視"
}
}
```
### 優先順位でメモリをリスト
```
list_memories_by_priority ツールで、スコア0.7以上の重要なメモリを10件表示してください
```
### メモリの検索
```
MCPツールを使って「天気」に関するメモリーを検索してください

566
docs/TECHNICAL_REVIEW.md Normal file
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@@ -0,0 +1,566 @@
# 技術評価レポート
実装日: 2025-11-05
評価者: Claude Code
---
## 📊 総合評価
| 項目 | スコア | コメント |
|------|--------|----------|
| 技術選定 | ⭐⭐⭐⭐☆ (4/5) | Rustは適切。依存ライブラリに改善余地あり |
| シンプルさ | ⭐⭐⭐☆☆ (3/5) | 基本構造は良いが、統合が不完全 |
| 保守性 | ⭐⭐☆☆☆ (2/5) | テスト・設定外部化が不足 |
| 拡張性 | ⭐⭐⭐⭐☆ (4/5) | 機能フラグで拡張可能な設計 |
---
## 1. 技術選定の評価
### ✅ 良い点
#### 1.1 Rust言語の選択
**評価: 優秀**
- メモリ安全性と高パフォーマンス
- MCP serverとの相性が良い
- 型システムによる堅牢性
#### 1.2 非同期ランタイム (Tokio)
**評価: 適切**
- stdio通信に適した非同期処理
- `async/await`で可読性が高い
#### 1.3 機能フラグによる拡張
**評価: 優秀**
```toml
[features]
extended = ["semantic-search", "ai-analysis", "web-integration"]
```
- モジュール化された設計
- 必要な機能だけビルド可能
### ⚠️ 問題点と改善提案
#### 1.4 openai クレートの問題
**評価: 要改善**
**現状:**
```toml
openai = { version = "1.1", optional = true }
```
**問題点:**
1. **APIが古い**: ChatCompletionMessage構造体が非推奨
2. **ベンダーロックイン**: OpenAI専用
3. **メンテナンス**: openai crateは公式ではない
**推奨: async-openai または独自実装**
```toml
# オプション1: より新しいクレート
async-openai = { version = "0.20", optional = true }
# オプション2: 汎用LLMクライアント (推奨)
reqwest = { version = "0.11", features = ["json"], optional = true }
```
**利点:**
- OpenAI, Anthropic, Groqなど複数のプロバイダ対応可能
- API仕様を完全制御
- メンテナンスリスク低減
#### 1.5 データストレージ
**評価: 要改善（将来的に）**
**現状:** JSON ファイル
```rust
// ~/.config/syui/ai/gpt/memory.json
```
**問題点:**
- スケーラビリティに限界（数千件以上で遅延）
- 並行アクセスに弱い
- 全データをメモリに展開
**推奨: 段階的改善**
1. **短期（現状維持）**: JSON ファイル
- シンプルで十分
- 個人利用には問題なし
2. **中期**: SQLite
```toml
rusqlite = "0.30"
```
- インデックスによる高速検索
- トランザクション対応
- ファイルベースで移行が容易
3. **長期**: 埋め込みベクトルDB
```toml
qdrant-client = "1.0" # または lance, chroma
```
- セマンティック検索の高速化
- スケーラビリティ
---
## 2. シンプルさの評価
### ✅ 良い点
#### 2.1 明確なレイヤー分離
```
src/
├── memory.rs # データレイヤー
├── ai_interpreter.rs # AIレイヤー
└── mcp/
├── base.rs # MCPプロトコル
└── extended.rs # 拡張機能
```
#### 2.2 最小限の依存関係
基本機能は標準的なクレートのみ使用。
### ⚠️ 問題点と改善提案
#### 2.3 AI機能とMCPの統合が不完全
**重大な問題**
**現状:**
- `create_memory_with_ai()` が実装済み
- しかしMCPツールでは使われていない！
**MCPサーバー (base.rs:198):**
```rust
fn tool_create_memory(&mut self, arguments: &Value) -> Value {
let content = arguments["content"].as_str().unwrap_or("");
// create_memory() を呼んでいる（AI解釈なし）
match self.memory_manager.create_memory(content) {
...
}
}
```
**改善必須:**
```rust
// 新しいツールを追加すべき
fn tool_create_memory_with_ai(&mut self, arguments: &Value) -> Value {
let content = arguments["content"].as_str().unwrap_or("");
let user_context = arguments["user_context"].as_str();
match self.memory_manager.create_memory_with_ai(content, user_context).await {
Ok(id) => json!({
"success": true,
"id": id,
"message": "Memory created with AI interpretation"
}),
...
}
}
```
#### 2.4 Memory構造体の新フィールドが未活用
**新フィールド:**
```rust
pub struct Memory {
pub interpreted_content: String, // ❌ MCPで出力されない
pub priority_score: f32, // ❌ MCPで出力されない
pub user_context: Option<String>, // ❌ MCPで出力されない
}
```
**MCPレスポンス (base.rs:218):**
```rust
json!({
"id": m.id,
"content": m.content, // ✅
"created_at": m.created_at, // ✅
"updated_at": m.updated_at // ✅
// interpreted_content, priority_score がない！
})
```
**修正例:**
```rust
json!({
"id": m.id,
"content": m.content,
"interpreted_content": m.interpreted_content, // 追加
"priority_score": m.priority_score, // 追加
"user_context": m.user_context, // 追加
"created_at": m.created_at,
"updated_at": m.updated_at
})
```
#### 2.5 優先順位取得APIが未実装
**実装済みだが未使用:**
```rust
pub fn get_memories_by_priority(&self) -> Vec<&Memory> { ... }
```
**追加すべきMCPツール:**
```json
{
"name": "list_memories_by_priority",
"description": "List all memories sorted by priority score (high to low)",
"inputSchema": {
"type": "object",
"properties": {
"min_score": {
"type": "number",
"description": "Minimum priority score (0.0-1.0)"
},
"limit": {
"type": "integer",
"description": "Maximum number of memories to return"
}
}
}
}
```
---
## 3. リファクタリング提案
### 🔴 緊急度: 高
#### 3.1 MCPツールとAI機能の統合
**ファイル:** `src/mcp/base.rs`
**追加すべきツール:**
1. `create_memory_with_ai` - AI解釈付き記憶作成
2. `list_memories_by_priority` - 優先順位ソート
3. `get_memory_stats` - 統計情報（平均スコア、総数など）
#### 3.2 Memory出力の完全化
**全MCPレスポンスで新フィールドを含める:**
- `tool_search_memories()`
- `tool_create_memory()`
- `tool_update_memory()` のレスポンス
### 🟡 緊急度: 中
#### 3.3 設定の外部化
**現状:** ハードコード
```rust
max_memories: 100,
min_priority_score: 0.3,
```
**提案:** 設定ファイル
```rust
// src/config.rs
#[derive(Deserialize)]
pub struct Config {
pub max_memories: usize,
pub min_priority_score: f32,
pub ai_model: String,
pub auto_prune: bool,
}
impl Config {
pub fn load() -> Result<Self> {
let config_path = dirs::config_dir()?
.join("syui/ai/gpt/config.toml");
if config_path.exists() {
let content = std::fs::read_to_string(config_path)?;
Ok(toml::from_str(&content)?)
} else {
Ok(Self::default())
}
}
}
```
**config.toml:**
```toml
max_memories = 100
min_priority_score = 0.3
ai_model = "gpt-3.5-turbo"
auto_prune = true
```
#### 3.4 エラーハンドリングの改善
**現状の問題:**
```rust
let content = arguments["content"].as_str().unwrap_or("");
```
- `unwrap_or("")` で空文字列になる
- エラーが握りつぶされる
**改善:**
```rust
let content = arguments["content"]
.as_str()
.ok_or_else(|| anyhow::anyhow!("Missing required field: content"))?;
```
#### 3.5 LLMクライアントの抽象化
**現状:** OpenAI専用
**提案:** トレイトベースの設計
```rust
// src/ai/mod.rs
#[async_trait]
pub trait LLMProvider {
async fn interpret(&self, content: &str) -> Result<String>;
async fn score(&self, content: &str, context: Option<&str>) -> Result<f32>;
}
// src/ai/openai.rs
pub struct OpenAIProvider { ... }
// src/ai/anthropic.rs
pub struct AnthropicProvider { ... }
// src/ai/local.rs (ollama, llamaなど)
pub struct LocalProvider { ... }
```
**利点:**
- プロバイダーの切り替えが容易
- テスト時にモックを使える
- コスト最適化（安いモデルを選択）
### 🟢 緊急度: 低（将来的に）
#### 3.6 テストコードの追加
```rust
// tests/memory_tests.rs
#[tokio::test]
async fn test_create_memory_with_ai() {
let mut manager = MemoryManager::new().await.unwrap();
let id = manager.create_memory_with_ai("test", None).await.unwrap();
assert!(!id.is_empty());
}
// tests/integration_tests.rs
#[tokio::test]
async fn test_mcp_create_memory_tool() {
let mut server = BaseMCPServer::new().await.unwrap();
let request = json!({
"params": {
"name": "create_memory",
"arguments": {"content": "test"}
}
});
let result = server.execute_tool("create_memory", &request["params"]["arguments"]).await;
assert_eq!(result["success"], true);
}
```
#### 3.7 ドキュメンテーション
```rust
/// AI解釈と心理判定を使った記憶作成
///
/// # Arguments
/// * `content` - 記憶する元のコンテンツ
/// * `user_context` - ユーザー固有のコンテキスト（オプション）
///
/// # Returns
/// 作成された記憶のUUID
///
/// # Examples
/// ```
/// let id = manager.create_memory_with_ai("今日は良い天気", Some("天気好き")).await?;
/// ```
pub async fn create_memory_with_ai(&mut self, content: &str, user_context: Option<&str>) -> Result<String>
```
---
## 4. 推奨アーキテクチャ
### 理想的な構造
```
src/
├── config.rs # 設定管理
├── ai/
│ ├── mod.rs # トレイト定義
│ ├── openai.rs # OpenAI実装
│ └── mock.rs # テスト用モック
├── storage/
│ ├── mod.rs # トレイト定義
│ ├── json.rs # JSON実装（現在）
│ └── sqlite.rs # SQLite実装（将来）
├── memory.rs # ビジネスロジック
└── mcp/
├── base.rs # 基本MCPサーバー
├── extended.rs # 拡張機能
└── tools.rs # ツール定義の分離
```
---
## 5. 優先度付きアクションプラン
### 🔴 今すぐ実施（重要度: 高）
1. **MCPツールとAI機能の統合** (2-3時間)
- [ ] `create_memory_with_ai` ツール追加
- [ ] `list_memories_by_priority` ツール追加
- [ ] Memory出力に新フィールド追加
2. **openai crateの問題調査** (1-2時間)
- [ ] 現在のAPIが動作するか確認
- [ ] 必要なら async-openai へ移行
### 🟡 次のマイルストーン（重要度: 中）
3. **設定の外部化** (1-2時間)
- [ ] config.toml サポート
- [ ] 環境変数サポート
4. **エラーハンドリング改善** (1-2時間)
- [ ] Result型の適切な使用
- [ ] カスタムエラー型の導入
5. **LLMプロバイダーの抽象化** (3-4時間)
- [ ] トレイトベース設計
- [ ] OpenAI実装
- [ ] モック実装（テスト用）
### 🟢 将来的に（重要度: 低）
6. **データストレージの改善** (4-6時間)
- [ ] SQLite実装
- [ ] マイグレーションツール
7. **テストスイート** (2-3時間)
- [ ] ユニットテスト
- [ ] 統合テスト
8. **ドキュメント充実** (1-2時間)
- [ ] APIドキュメント
- [ ] 使用例
---
## 6. 具体的なコード改善例
### 問題箇所1: AI機能が使われていない
**Before (base.rs):**
```rust
fn tool_create_memory(&mut self, arguments: &Value) -> Value {
let content = arguments["content"].as_str().unwrap_or("");
match self.memory_manager.create_memory(content) { // ❌ AI使わない
Ok(id) => json!({"success": true, "id": id}),
Err(e) => json!({"success": false, "error": e.to_string()})
}
}
```
**After:**
```rust
async fn tool_create_memory(&mut self, arguments: &Value) -> Value {
let content = arguments["content"].as_str().unwrap_or("");
let use_ai = arguments["use_ai"].as_bool().unwrap_or(false);
let user_context = arguments["user_context"].as_str();
let result = if use_ai {
self.memory_manager.create_memory_with_ai(content, user_context).await // ✅ AI使う
} else {
self.memory_manager.create_memory(content)
};
match result {
Ok(id) => {
// 作成したメモリを取得して詳細を返す
if let Some(memory) = self.memory_manager.memories.get(&id) {
json!({
"success": true,
"id": id,
"memory": {
"content": memory.content,
"interpreted_content": memory.interpreted_content,
"priority_score": memory.priority_score,
"created_at": memory.created_at
}
})
} else {
json!({"success": true, "id": id})
}
}
Err(e) => json!({"success": false, "error": e.to_string()})
}
}
```
### 問題箇所2: Memory構造体のアクセス制御
**Before (memory.rs):**
```rust
pub struct MemoryManager {
memories: HashMap<String, Memory>, // ❌ privateだが直接アクセスできない
}
```
**After:**
```rust
pub struct MemoryManager {
memories: HashMap<String, Memory>,
}
impl MemoryManager {
// ✅ getter追加
pub fn get_memory(&self, id: &str) -> Option<&Memory> {
self.memories.get(id)
}
pub fn get_all_memories(&self) -> Vec<&Memory> {
self.memories.values().collect()
}
}
```
---
## 7. まとめ
### 現状の評価
**総合点: 65/100**
- **基本設計**: 良好（レイヤー分離、機能フラグ）
- **実装品質**: 中程度（AI機能が未統合、テスト不足）
- **保守性**: やや低い（設定ハードコード、ドキュメント不足）
### 最も重要な改善
1. **MCPツールとAI機能の統合** ← 今すぐやるべき
2. **Memory出力の完全化** ← 今すぐやるべき
3. **設定の外部化** ← 次のステップ
### コンセプトについて
「心理優先記憶装置」という**コンセプト自体は非常に優れている**。
ただし、実装がコンセプトに追いついていない状態。
AI機能をMCPツールに統合すれば、すぐに実用レベルになる。
### 推奨: 段階的改善
```
Phase 1 (今週): MCPツール統合 → 使える状態に
Phase 2 (来週): 設定外部化 + エラーハンドリング → 堅牢に
Phase 3 (来月): LLM抽象化 + テスト → 本番品質に
```
---
## 付録: 類似プロジェクト比較
| プロジェクト | アプローチ | 長所 | 短所 |
|-------------|-----------|------|------|
| **aigpt (本プロジェクト)** | AI解釈+優先度スコア | 独自性が高い | 実装未完成 |
| mem0 (Python) | ベクトル検索 | スケーラブル | シンプルさに欠ける |
| ChatGPT Memory | ブラックボックス | 完成度高い | カスタマイズ不可 |
| MemGPT | エージェント型 | 高機能 | 複雑すぎる |
**本プロジェクトの強み:**
- Rust による高速性と安全性
- AI解釈という独自アプローチ
- シンプルな設計（改善後）
---
評価日: 2025-11-05
次回レビュー推奨: Phase 1 完了後

108
src/mcp/base.rs
View File

@@ -156,6 +156,43 @@ impl BaseMCPServer {
"type": "object",
"properties": {}
}
}),
json!({
"name": "create_memory_with_ai",
"description": "Create a new memory with AI interpretation and priority scoring",
"inputSchema": {
"type": "object",
"properties": {
"content": {
"type": "string",
"description": "Content of the memory"
},
"user_context": {
"type": "string",
"description": "User-specific context (optional)"
}
},
"required": ["content"]
}
}),
json!({
"name": "list_memories_by_priority",
"description": "List memories sorted by priority score (high to low)",
"inputSchema": {
"type": "object",
"properties": {
"min_score": {
"type": "number",
"description": "Minimum priority score (0.0-1.0)",
"minimum": 0.0,
"maximum": 1.0
},
"limit": {
"type": "integer",
"description": "Maximum number of memories to return"
}
}
}
})
]
}
@@ -183,6 +220,8 @@ impl BaseMCPServer {
pub async fn execute_tool(&mut self, tool_name: &str, arguments: &Value) -> Value {
match tool_name {
"create_memory" => self.tool_create_memory(arguments),
"create_memory_with_ai" => self.tool_create_memory_with_ai(arguments).await,
"list_memories_by_priority" => self.tool_list_memories_by_priority(arguments),
"search_memories" => self.tool_search_memories(arguments),
"update_memory" => self.tool_update_memory(arguments),
"delete_memory" => self.tool_delete_memory(arguments),
@@ -218,6 +257,9 @@ impl BaseMCPServer {
"memories": memories.into_iter().map(|m| json!({
"id": m.id,
"content": m.content,
"interpreted_content": m.interpreted_content,
"priority_score": m.priority_score,
"user_context": m.user_context,
"created_at": m.created_at,
"updated_at": m.updated_at
})).collect::<Vec<_>>()
@@ -266,6 +308,72 @@ impl BaseMCPServer {
})
}
// AI解釈付きメモリ作成
async fn tool_create_memory_with_ai(&mut self, arguments: &Value) -> Value {
let content = arguments["content"].as_str().unwrap_or("");
let user_context = arguments["user_context"].as_str();
match self.memory_manager.create_memory_with_ai(content, user_context).await {
Ok(id) => {
// 作成したメモリを取得して詳細情報を返す
if let Some(memory) = self.memory_manager.get_memory(&id) {
json!({
"success": true,
"id": id,
"memory": {
"content": memory.content,
"interpreted_content": memory.interpreted_content,
"priority_score": memory.priority_score,
"user_context": memory.user_context,
"created_at": memory.created_at
},
"message": "Memory created with AI interpretation and priority scoring"
})
} else {
json!({
"success": true,
"id": id,
"message": "Memory created with AI interpretation"
})
}
}
Err(e) => json!({
"success": false,
"error": e.to_string()
})
}
}
// 優先順位順にメモリをリスト
fn tool_list_memories_by_priority(&self, arguments: &Value) -> Value {
let min_score = arguments["min_score"].as_f64().unwrap_or(0.0) as f32;
let limit = arguments["limit"].as_u64().map(|l| l as usize);
let mut memories = self.memory_manager.get_memories_by_priority();
// min_scoreでフィルタリング
memories.retain(|m| m.priority_score >= min_score);
// limitを適用
if let Some(limit) = limit {
memories.truncate(limit);
}
json!({
"success": true,
"count": memories.len(),
"memories": memories.into_iter().map(|m| json!({
"id": m.id,
"content": m.content,
"interpreted_content": m.interpreted_content,
"priority_score": m.priority_score,
"user_context": m.user_context,
"created_at": m.created_at,
"updated_at": m.updated_at
})).collect::<Vec<_>>()
})
}
// 不明なメソッドハンドラ
fn handle_unknown_method(&self, id: Value) -> Value {
json!({

3
src/mcp/extended.rs
View File

@@ -210,6 +210,9 @@ impl ExtendedMCPServer {
"memories": memories.into_iter().map(|m| json!({
"id": m.id,
"content": m.content,
"interpreted_content": m.interpreted_content,
"priority_score": m.priority_score,
"user_context": m.user_context,
"created_at": m.created_at,
"updated_at": m.updated_at
})).collect::<Vec<_>>(),

10
src/memory.rs
View File

@@ -298,6 +298,16 @@ impl MemoryManager {
Ok((data.memories, data.conversations))
}
// Getter: 単一メモリ取得
pub fn get_memory(&self, id: &str) -> Option<&Memory> {
self.memories.get(id)
}
// Getter: 全メモリ取得
pub fn get_all_memories(&self) -> Vec<&Memory> {
self.memories.values().collect()
}
fn save_data(&self) -> Result<()> {
#[derive(Serialize)]
struct Data<'a> {