InsightFlow

InsightFlow

InsightFlow は、Model Context Protocol（MCP）を使用してリアルタイムデータ処理と AI を活用したインサイトを組み合わせた、高度な分析プラットフォームです。Claude AI とシームレスに統合し、インテリジェントなデータ分析と意思決定支援を実現します。

🚀 機能

• MCP 統合：Model Context Protocol を全面的にサポートし、高度な AI 機能を実現します
• リアルタイム分析：データストリームをリアルタイムで処理、分析します
• AI を活用したインサイト：Claude AI を活用して、インテリジェントにデータを解釈します
• 柔軟なデータ処理：複数のデータソースと形式をサポートします
• RESTful API と WebSocket API：さまざまな統合ニーズに対応する包括的な API サポートを提供します

🛠️ 技術スタック

• バックエンド：Python 3.9 以降、FastAPI
• AI 統合：Anthropic Claude API
• データ処理：Pandas、NumPy
• データベース：SQLAlchemy（複数のデータベースをサポート）
• API：REST + WebSocket
• プロトコル：Model Context Protocol（MCP）

📋 前提条件

• Python 3.9 以降
• Anthropic API キー
• Redis（キャッシュとメッセージキュー用）

🔧 インストール

1. リポジトリをクローンします：

git clone https://github.com/yourusername/insightflow.git
cd insightflow

2. 仮想環境を作成して有効化します：

python -m venv venv
source venv/bin/activate  # On Windows: venv\Scripts\activate

3. 依存関係をインストールします：

pip install -r requirements.txt

4. 環境を設定します：

cp config/config.example.yaml config/config.yaml
# Edit config.yaml with your settings

5. 環境変数を設定します：

cp .env.example .env
# Edit .env with your credentials

🚀 クイックスタート

ローカルでの実行

1. サーバーを起動します：

python app/main.py

2. API ドキュメントにアクセスします：

http://localhost:8000/docs

📚 API ドキュメント

REST API エンドポイント

• GET /tools - 利用可能な MCP ツールを一覧表示します
• POST /tool/{tool_name} - 指定したツールを実行します
• WS /ws - リアルタイム通信のための WebSocket エンドポイント

MCP ツール

1. データ分析

   • 設定可能な指標を使ってデータセットを分析します
   • 統計的なインサイトを生成します
   • 時系列分析をサポートします

2. データのクエリ

   • 柔軟なデータクエリ機能を提供します
   • データをフィルタリングおよび集計します
   • 複数の形式で結果をエクスポートします

3. インサイトの生成

   • AI を活用してデータを解釈します
   • トレンドを特定します
   • 異常を検出します

🔧 設定

システムは config.yaml または環境変数を使って設定できます：

server:
  host: "0.0.0.0"
  port: 8000
  debug: false

mcp:
  enabled: true
  websocket_path: "/ws"
  max_connections: 100

ai:
  model_name: "claude-2"
  temperature: 0.7
  max_tokens: 2000

🔍 開発

プロジェクト構成

insightflow/
├── app/
│   ├── main.py           # Application entry point
│   ├── config.py         # Configuration management
│   ├── core/             # Core MCP and server logic
│   ├── data/             # Data processing modules
│   ├── analytics/        # Analytics engine
│   ├── ai/               # AI integration
│   ├── api/              # API endpoints
│   └── models/           # Data models
└── requirements.txt      # Python dependencies

テストの実行

pytest tests/

コントリビューション

1. リポジトリをフォークします
2. フィーチャーブランチを作成します（git checkout -b feature/AmazingFeature）
3. 変更をコミットします（git commit -m 'Add some AmazingFeature'）
4. ブランチにプッシュします（git push origin feature/AmazingFeature）
5. プルリクエストを作成します

📄 ライセンス

このプロジェクトは MIT License の下でライセンスされています。詳細については LICENSE ファイルを参照してください。

🤝 サポート

サポートや質問については、GitHub リポジトリで issue を作成するか、メンテナーにお問い合わせください。

🙏 謝辞

• Claude AI 統合を提供してくださった Anthropic
• Model Context Protocol コミュニティ
• InsightFlow のすべてのコントリビューターとユーザー

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Ilias RAFIK が ❤️ を込めて作成；