obsei について
obseiは、保存やLLM処理の前にPIIを除去する、セルフホスト可能なオープンソースの顧客フィードバック分析サービスです。複数のチャネルや言語のフィードバックを対象に、検索、統計、テーマ抽出、根拠付き回答を提供します。
主な機能
- 01複数チャネルからフィードバックを収集
- 02保存前にPIIを除去
- 03フィードバックの検索と統計表示
- 04安定したテーマの抽出
- 05根拠を引用した回答
活用シーン
- 01複数チャネルの顧客フィードバックを集約
- 02LLM処理前に個人データを除去
- 03多言語フィードバックのテーマを分析
- 04引用付きでAIエージェントに回答させる
MCP 対応
`obsei mcp`として起動し、MCPクライアントからフィードバック分析機能を利用できます。
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。
ツール
4掲載時のツール一覧 · 2 週間前に更新
| パラメーター | 型 | 必須 | 説明 |
|---|---|---|---|
| lang | any | いいえ | ISO 639-1 言語コード。 |
| text | any | いいえ | 大文字と小文字を区別しない部分文字列。任意の言語に対応。 |
| limit | integer | いいえ | |
| since | any | いいえ | この日時以降に作成されたフィードバックのみ。 |
| theme | any | いいえ | list_themes のテーマ ID。 |
| until | any | いいえ | この日時より前に作成されたフィードバックのみ。 |
| intent | any | いいえ | 一致させる分類器ラベル。 |
| source | any | いいえ | ソースの種類。例:appstore、playstore、csv。 |
| sentiment | any | いいえ | 一致させる分類器ラベル。 |
| max_rating | any | いいえ | |
| min_rating | any | いいえ |
詳細
obsei
顧客の声を把握しましょう。顧客の発言はプライベートに保ちましょう。 Enterpret や Unwrap に代わる、セルフホスト可能なオープンソースのツールです。LLM がデータを見る前に個人を特定できる情報を取り除きます。 あらゆるチャネルと言語からフィードバックを収集し、保存前に個人データをマスキングして、 安定したテーマを見つけ、AI エージェントが根拠を引用しながら質問に回答できるようにします。
1.0 は 0.0.x と互換性がありません。旧ツールキットを使う場合は、
pip install "obsei<1"を実行してください。
uvx --from "obsei[recommended]>=1.0" obsei init # or: pip install "obsei[recommended]"
obsei try # redacted, labelled preview; nothing stored
obsei add appstore # add sources and sinks without editing YAML
obsei add slack
obsei check
obsei run
obsei init はデータベースキーと仮名化ソルトを .obsei/secrets.env(所有者のみがアクセス可能で、
Git の追跡対象外)に書き込みます。このファイルはすべてのコマンドで読み込まれます。サーバーや CI では、
OBSEI_DB_KEY と OBSEI_PSEUDONYM_SALT を設定するか、ファイルをマウントしてください。
オプションの追加機能:recommended(local と embeddings)、local(プロセス内分類器)、sql、google、apple、names(人名の
マスキング)、embeddings(多言語テーマ)、notify(Apprise 経由で Telegram、Discord、メールなどに通知)。
AI ツールから利用できます。Claude Code では /plugin install obsei --marketplace obsei/obsei、
gemini extensions install https://github.com/obsei/obsei、または任意の MCP クライアントで
uvx --from "obsei>=1.0" obsei mcp を実行してください。Codex、Copilot、VS Code、Cursor などについては、https://docs.obsei.com/guides/ai-tools/ をご覧ください。
- ドキュメント:https://docs.obsei.com
- ライブデモ:https://docs.obsei.com/demo/
- ソース:https://github.com/obsei/obsei
- コンテナ:
ghcr.io/obsei/obsei:1.1.1
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。