From Slack Logs to Smart Search — Powered by MCP and Claude Desktop について
Slack エクスポートログを Claude Desktop と Python MCP サーバーから検索できるローカル検索プロジェクトです。Slack JSON を解析して検索・要約用リソースを登録し、データをクラウドへ送信せずに利用できます。
主な機能
- 01Slack JSON エクスポートの解析
- 02クエリによる会話検索
- 03チャンネルの要約
- 04ローカルでのデータ処理
活用シーン
- 01過去のチャンネル内の議論を検索
- 02特定の話題や語句を検索
- 03チャンネルの要約を確認
MCP 対応
Python MCP サーバーが Slack ログ検索とチャンネル要約をリソースとして登録し、Claude Desktop は search:// と summary:// URI を使って取得します。
設定
ローカルサーバーの設定はどのクライアントでも共通です。コピーしてクライアントの MCP 設定ファイルに貼り付けてください。
このサーバーのパッケージやリモートエンドポイントはまだ取得できていません。プロジェクトの README の手順に従ってください。
ツール
ローカルサーバーのツールはマシン上で起動して初めて取得できます。メンテナーはまだツール一覧を提供していません。
詳細
Slack ログからスマート検索へ — MCP と Claude Desktop で実現
Model Context Protocol (MCP) を活用して Claude Desktop のエクスペリエンスを向上させる、ローカルで動作する AI 搭載の Slack 検索インターフェースです。このプロジェクトを使うと、Slack のエクスポートログから有意義な情報をローカル環境でプライベートに検索・取得できます。
これは何ですか?
このプロジェクトでは、Slack のエクスポートログを解析し、インテリジェントな検索のためのカスタム MCP リソースを登録するローカルの MCP サーバー(mcp_server.py)をセットアップします。JSON 設定ファイル(claude_desktop_config.json)を介して Claude Desktop と連携することで、自然言語を使って Slack データを直接検索できます。
プロジェクト構成
├── mcp_server.py # The MCP server that registers search resources
├── claude_desktop_config.json # Config file for Claude Desktop to connect to this server
├── Slack-dataset/ # Slack dataset (not included)
└── README.md
データセットはこちらにあります:https://github.com/preethac/Software-related-Slack-Chats-with-Disentangled-Conversations
⚙️ セットアップ手順
1. リポジトリをクローンする
git clone https://github.com/AdilFayyaz/Slack-Search.git
cd Slack-Search
2. 仮想環境をセットアップする
python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
3. Claude Desktop の設定を更新する
以下を Claude Desktop の設定ファイルに貼り付けます。
{
"mcpServers": {
"search_slack": {
"command": "/bin/zsh",
"args": [
"-c",
"source /Users/yourname/path-to-project/.venv/bin/activate && python3 /Users/yourname/path-to-project/mcp_server.py"
],
"host": "127.0.0.1",
"port": 5000,
"timeout": 10000
}
}
}
ファイルパスをローカルマシンの環境に合わせて更新してください。
使い方
Claude Desktop を開き、次のようなクエリを試してください。
Search for onboarding discussions from February.
What did we say about the pricing model in #general?
Find mentions of "launch" in random.
Claude は内部で search:// や summary:// 形式の MCP URI を使い、ローカルサーバーから結果を取得します。
仕組み
- MCP サーバーが Slack の JSON ファイルを解析し、コンテンツをインデックス化します。
search://{query}やsummary://{channel}のような検索可能なリソースを登録します。- Claude Desktop は MCP 呼び出しを行ってサーバーからデータを取得し、文脈に沿った結果を返します。
開発の動機
Slack では重要な意思決定が行われますが、その内容は埋もれてしまいがちです。このツールを使うと、データをクラウドにアップロードせずに、古いスレッドから重要な文脈を再発見できます。AI を活用したローカル優先のスマート検索に向けた、小さな一歩です。
謝辞
コメント
AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。