Connapse

AI セッション間でコンテキストを失わないようにしましょう。エージェントに、永続的で検索可能なメモリを与えます。

AI エージェントはセッション間ですべてを忘れてしまいます。Connapse がそれを解決します。

新しい会話を始めるたびに、AI エージェントはゼロから始まります。過去の調査を覚えておらず、ドキュメントにもアクセスできず、蓄積された知識もありません。Connapse は、エージェントに永続的で検索可能なメモリを提供するオープンソースのナレッジバックエンドです。ドキュメントをアップロードするか、既存の Amazon S3 バケットやローカルファイルシステムを指定してください。エージェントは、11 個の MCP ツール、REST API、または CLI を使って、独自の調査コーパスを検索し、構築します。コンテナで分離され、ハイブリッド検索（ベクトル＋キーワード）に対応し、セルフホスト可能でプライベートです。Docker を使えば 60 秒でデプロイできます。.NET 10 を基盤として構築されています。

📦 クイックスタート

git clone https://github.com/Destrayon/Connapse.git && cd Connapse && docker-compose up -d
# Open http://localhost:5001

前提条件

• Docker と Docker Compose
• .NET 10 SDK（開発用）
• （任意）ローカルでの埋め込み生成に使用する Ollama

Docker Compose で実行する

# Clone the repository
git clone https://github.com/Destrayon/Connapse.git
cd Connapse

# Set required auth environment variables (or use a .env file)
export [email protected]
export CONNAPSE_ADMIN_PASSWORD=YourSecurePassword123!
export Identity__Jwt__Secret=$(openssl rand -base64 64)

# Start all services (PostgreSQL, MinIO, Web App)
docker-compose up -d

# Open http://localhost:5001 — log in with the admin credentials above

初回実行時には、次の処理が行われます。

1. Docker イメージをプルします（約2～5分）
2. pgvector 拡張機能を使用して PostgreSQL を初期化し、EF Core のマイグレーションを実行します
3. MinIO バケットを作成します
4. 管理者アカウントを（環境変数から）シードし、ウェブアプリケーションを起動します

開発環境のセットアップ

# Start infrastructure only (database + object storage)
docker-compose up -d postgres minio

# Run the web app locally
dotnet run --project src/Connapse.Web

# Run all tests
dotnet test

# Run just unit tests
dotnet test --filter "Category=Unit"

コマンドラインクライアント

connapse CLI は Destrayon/connapse-cli で別途公開されています。

インストール：

dotnet tool install -g Connapse.CLI
# or: download a binary from https://github.com/Destrayon/connapse-cli/releases/latest

始める：

connapse auth login --server https://localhost:5001
connapse --help

Claude（MCP）で使用する

Connapse には、Claude およびあらゆる MCP クライアントとの統合に使用する Model Context Protocol（MCP）サーバーが含まれています。

セットアップ：ウェブ UI（Settings → Agent API Keys）からエージェント API キーを作成し、使用するクライアントの設定スニペットを追加します。

claude mcp add connapse --transport streamable-http http://localhost:5001/mcp --header "X-Agent-Api-Key: YOUR_API_KEY"

{
  "mcpServers": {
    "connapse": {
      "transport": "streamable-http",
      "url": "http://localhost:5001/mcp",
      "headers": {
        "X-Agent-Api-Key": "YOUR_API_KEY"
      }
    }
  }
}

{
  "mcp": {
    "servers": {
      "connapse": {
        "transport": "streamable-http",
        "url": "http://localhost:5001/mcp",
        "headers": {
          "X-Agent-Api-Key": "${input:connapseApiKey}"
        }
      }
    }
  }
}

MCP サーバーが公開するツール：

詳細なリファレンス： パラメーター表、戻り値の形式、エラーケース、使用例については、docs/mcp-tools.md を参照してください。

コンテナーとソース：container_list は各スコープに managed または source のタグを付けます。ソースは Connapse が読み取り専用でミラーリングする外部システムです。検索はできますが、閲覧や書き込みはできません。list_files とすべての書き込みツールはコンテナーのみを対象とします。ソース ID を渡すと、見つからないものとして報告されます。詳しくは docs/connectors.md を参照してください。

🚀 機能

• 🗂️ コンテナーで分離されたナレッジ — プロジェクトごとに独自のベクトルインデックス、ストレージコネクター、検索設定を使用します。プロジェクト、チーム、クライアント間でデータが混在することはありません。
• 🔍 ハイブリッド検索 — ベクトル類似度検索とキーワードによる全文検索を組み合わせ、設定可能な統合方式（凸結合、DBSF、AutoCut）を利用できます。ベクトル検索だけでは見つからない結果も取得できます。
• 🧠 マルチプロバイダー AI — Ollama、OpenAI、Azure OpenAI、Anthropic を、埋め込みと LLM の両方に利用できます。再起動せず、実行時にコンテナーごとに切り替えられます。
• 🔌 既存のストレージをインデックス化 — MinIO、ローカルファイルシステム（ファイルのライブ監視）、Amazon S3（IAM 認証）に接続できます。ファイルは現在の場所に保管したままです。
• 🤖 4 つのアクセス手段 — Web UI、REST API、CLI（ネイティブバイナリ）、Claude 用 MCP サーバーを利用できます。人間、スクリプト、AI エージェントのすべてを対象に設計されています。
• 🔐 エンタープライズ認証 — AWS ID 連携に対応した多層 RBAC（Cookie + OAuth 2.1 + PAT + JWT）を備えています。ID 連携を設定すると、AWS の権限に基づくユーザーごとの検索結果フィルタリングが適用されます（オプトイン方式。設定するまでは制限されません）。
• 🐳 1 コマンドでデプロイ — PostgreSQL + pgvector、MinIO、オプションの Ollama を含む Docker Compose を利用できます。構造化監査ログとレート制限も組み込まれています。

🎯 Connapse の対象ユーザー

• MCP または REST API 経由で検索できるだけでなく、リサーチのアップロード、コーパスの整理、検索を行えるナレッジバックエンドを必要とする AI エージェント開発者
• 既存のスタックやクラウド ID に適合する RAG プラットフォームを求める .NET / Azure チーム
• 適切な RBAC と監査証跡を備えた、プロジェクトごとに分離されたナレッジベースを必要とする エンタープライズチーム
• ファイルの再アップロードにうんざりしている すべての方 — Connapse を既存の Amazon S3 / ファイルシステムストレージに接続できます

🏗️ アーキテクチャ

┌──────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                         Access Surfaces                              │
│  Web UI (Blazor)  │  REST API  │  CLI  │  MCP Server                │
└─────────────┬────────────────────────────────────────────────────────┘
              │
┌─────────────▼────────────────────────────────────────────────────────┐
│                       Core Services Layer                            │
│  Document Store  │  Vector Store  │  Search  │  Ingestion           │
└─────────────┬────────────────────────────────────────────────────────┘
              │
┌─────────────▼────────────────────────────────────────────────────────┐
│                        Connectors Layer                              │
│  MinIO  │  Filesystem  │  Amazon S3  │                               │
└─────────────┬────────────────────────────────────────────────────────┘
              │
┌─────────────▼────────────────────────────────────────────────────────┐
│                        Infrastructure                                │
│  PostgreSQL+pgvector  │  MinIO (S3)  │  Ollama (optional)           │
└──────────────────────────────────────────────────────────────────────┘

データフロー：アップロード → 検索

[Upload] → [Parse] → [Chunk] → [Embed] → [Store] → [Searchable]
              ↓
         [Metadata]
              ↓
        [Document Store]

目標：アップロードから検索可能になるまで 30 秒未満。

主な技術：

• データベース：ベクトル埋め込み用の PostgreSQL 17 + pgvector
• オブジェクトストレージ：マネージドストレージの抽象化 — デフォルトは MinIO（S3 互換）。デプロイごとに変更できます
• バックエンド：ASP.NET Core 10 Minimal APIs
• フロントエンド：Blazor Server（インタラクティブモード）
• 埋め込み：Ollama（デフォルト）、OpenAI、Azure OpenAI（設定可能）
• LLM：Ollama、OpenAI、Azure OpenAI、Anthropic（設定可能）
• 検索：凸結合フュージョンによるベクトル検索とキーワード検索のハイブリッド
• コネクター：マネージドストレージ（デフォルトは MinIO）、ファイルシステム、Amazon S3

📚 ドキュメント

• アーキテクチャガイド - システム設計とコンポーネントの概要
• API リファレンス - REST API エンドポイントと使用例
• コネクターガイド - コネクターの種類、設定、バックグラウンド同期
• AWS セットアップ - Roles Anywhere アクセス、IAM Identity Center、S3 Access Grants、トラブルシューティング
• デプロイガイド - Docker と本番環境のセットアップ
• セキュリティポリシー - セキュリティ上の制限とロードマップ
• コントリビューションガイドライン - コントリビューションの方法

🗺️ ロードマップ

Connapse は 1.0 以前の段階です。主要な設計作業は Discussions で管理されています。

v0.1.0 — 基盤（完了）

• ✅ ドキュメント取り込みパイプライン（PDF、Office、Markdown、テキスト）
• ✅ ハイブリッド検索（凸結合フュージョンによるベクトル検索とキーワード検索）
• ✅ フォルダー付きコンテナベースのファイルブラウザー
• ✅ Web UI、REST API、CLI、MCP サーバー

v0.2.0 — セキュリティと認証（完了）

• ✅ 3 層認証：Cookie + Personal Access Tokens + JWT（HS256）
• ✅ ロールベースのアクセス制御（Admin / Editor / Viewer / Agent）
• ✅ 招待制のユーザー登録（管理者が制御）
• ✅ API キーのライフサイクルを備えた第一級のエージェントエンティティ
• ✅ エージェント管理 UI + PAT 管理 UI
• ✅ 監査ログ（アップロード、削除、コンテナ操作）
• ✅ CLI 認証コマンド（auth login、auth whoami、auth pat）
• ✅ GitHub Actions リリースパイプライン（ネイティブバイナリ + NuGet ツール）
• ✅ 256 件のテストに合格（単体 + 統合）

v0.3.0 — コネクターアーキテクチャ（完了）

• ✅ 3 種類のコネクター：マネージドストレージ（デフォルトは MinIO、プロバイダー抽象化）、ファイルシステム（FileSystemWatcher）、Amazon S3（IAM のみ）
• ↩️ Azure Blob Storage コネクター（マネージド ID）— v0.3.0 でリリース後、削除済み（#476）：検証されておらず、クリーンな再構築のために解体されました
• ✅ コンテナごとの設定の上書き（チャンク化、埋め込み、検索、アップロード）
• ↩️ クラウド ID の連携：Azure AD（OAuth2+PKCE）— v0.3.0 でリリース後、Azure Blob コネクターとともに削除済み（#476）
• ↩️ AWS IAM Identity Center（デバイス認証フロー）— v0.3.0 でリリース後、削除済み（#435）：デバイスフローでは、ユーザーごとの ID をトークンに引き継げませんでした
• ⚠️ IAM に基づくスコープの適用 — v0.3.0 の CloudScopeService は構築されましたが、検索に接続されないまま（#422）削除されました。ユーザーごとの AWS 検索フィルタリングは ISearchScopeResolver + AWS S3 Access Grants を使って再構築されました（エピック #436）— オプトイン方式で、AWS ID の連携が設定されるとフェイルクローズになります
• ✅ マルチプロバイダー対応の埋め込み：Ollama、OpenAI、Azure OpenAI
• ✅ マルチプロバイダー対応の LLM：Ollama、OpenAI、Azure OpenAI、Anthropic
• ✅ モデルごとの部分的な IVFFlat インデックスによる複数次元ベクトルのサポート
• ✅ モデルをまたぐ検索：レガシーベクトルに対する Semantic から Hybrid への自動フォールバック
• ✅ バックグラウンド同期：ローカルでは FileSystemWatcher、クラウドコンテナでは 5 分間隔のポーリング
• ✅ すべてのプロバイダー（Amazon S3、MinIO、LLM、埋め込み）の接続テスト
• ✅ 457 件のテストに合格（単体 + 統合）

v0.3.2 — 強化と仕上げ（完了）

• ✅ 入力検証の強化：ファイル名の長さ、パスの深さ、制御文字、検索パラメーター、エージェントのフィールド
• ✅ セキュリティ修正：空の API キーによる認証の回避、パストラバーサル、セキュリティヘッダーのミドルウェア
• ✅ API と MCP で共有する統合アップロードパイプライン（IUploadService）
• ✅ アップロード可能なファイル形式の許可リスト
• ✅ レート制限ミドルウェア（ユーザーごと、IP ごと）
• ✅ 一括操作用の MCP ツール：bulk_upload と bulk_delete
• ✅ CLI の改善：files コマンド、container stats、--pre による更新、--help フラグ
• ✅ セルフホストのフォント（CDN 依存なし）
• ✅ ghcr.io での Docker リリースパッケージ

今後の予定

• v0.4.0：コミュニケーションコネクター（Slack、Discord）。（ユーザーごとの AWS 検索権限 — エピック #436 は Cognito ではなく、IAM Identity Center の SAML ID リンクを通じて、すでにリリース済みです。）
• v0.5.0：ナレッジプラットフォームのコネクター（Notion、Confluence、GitHub）
• v1.0.0：本番環境で利用可能な安定版リリース

❓ よくある質問

Connapse の利用にはインターネット接続が必要ですか？ — いいえ。Ollama を使用すれば、完全にオフラインで埋め込みと検索を利用できます。

何件のドキュメントを処理できますか？ — コンテナーごとに数千件です。PostgreSQL と pgvector を基盤としています。

Connapse に対応している MCP クライアントはどれですか？ — Streamable HTTP トランスポートに対応するクライアントであれば、どれでも利用できます。Claude Desktop、Claude Code、VS Code、Cursor などに対応しています。

データのプライバシーは守られますか？ — 完全なセルフホスト型です。Ollama を使用すれば、データがマシンの外に出ることはありません。クラウドプロバイダー（OpenAI、Azure）の利用は任意です。

どの埋め込みプロバイダーに対応していますか？ — Ollama（ローカル）、OpenAI、Azure OpenAI に対応しています。再デプロイせずに、実行時に切り替えられます。

🤝 コントリビューション

コントリビューションを歓迎します！ガイドラインについては、CONTRIBUTING.md をご覧ください。

コントリビューションの簡単なチェックリスト：

• リポジトリをフォークし、機能ブランチを作成する
• CONTRIBUTING.md のコード規約に従う
• 新機能のテストを作成する（xUnit + FluentAssertions）
• すべてのテストが通ることを確認する：dotnet test
• 必要に応じてドキュメントを更新する
• プルリクエストを送信する

初めての方におすすめの課題：ラベル good-first-issue が付いたイシューをご確認ください。

📄 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。詳細は LICENSE をご覧ください。

以下のことができます：

• ✅ 商用利用
• ✅ 改変
• ✅ 配布
• ✅ サブライセンス
• ✅ 私的利用

唯一の要件は、ソフトウェアの実質的な部分を利用する際に、著作権表示とライセンスを含めることです。

💬 サポートとコミュニティ

• 📖 ドキュメント：docs/
• 🐛 バグ報告：GitHub Issues
• 💡 機能リクエスト：GitHub Discussions
• 🔒 セキュリティに関する問題：SECURITY.md をご覧ください

🙏 謝辞

以下を使用して構築されています：

• .NET - アプリケーションフレームワーク
• Blazor - Web UI
• PostgreSQL + pgvector - ベクトルデータベース
• MinIO - S3 互換オブジェクトストレージ
• Ollama - ローカル LLM 推論

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