ChatGPT + Kagura AI ワークフロー例
Kagura AIとChatGPTを使用した実践的なワークフロー
このガイドは、Remote MCPを介してKagura AIをChatGPTと統合するための実世界のワークフロー例を提供します。
📋 セットアップ
前提条件
- Kagura Remote MCPサーバー が実行中
- ChatGPT がMCP接続で設定済み
- API Keys (オプション): Brave Search、Gemini
参照: MCP over HTTP/SSE セットアップガイド
🎯 ワークフロー1: プロジェクト管理
ユースケース: 複数の会話でプロジェクトタスク、会議メモ、決定事項を追跡
セッション例1: 朝の計画
ユーザー: "kagura-ai v4.0 ドキュメント用の新しいプロジェクト追跡セッションを開始して"
ChatGPT: [coding_start_sessionを使用]
ユーザー: "tags=['documentation', 'v4.0']でこれらの優先事項を覚えて:
1. チャット統合のヒント
2. ワークフロー例
3. トラブルシューティングガイド"
ChatGPT: [scope="persistent"でmemory_storeを使用]
ユーザー: "プロジェクトの締切を2025年11月15日に設定。これは重要です。"
ChatGPT: [memory_storeを使用]
セッション例2: 午後の作業
ユーザー: "私のドキュメントの優先事項は何ですか?"
ChatGPT: [tags=['documentation', 'v4.0']でmemory_searchを使用]
"あなたの優先事項は:
1. チャット統合のヒント
2. ワークフロー例
3. トラブルシューティングガイド"
ユーザー: "チャット統合のヒントドキュメントを完成させました。これを記録して。"
ChatGPT: [coding_track_file_changeを使用]
ユーザー: "技術ドキュメントの作成のベストプラクティスをWebで検索"
ChatGPT: [brave_web_searchを使用]
セッション例3: 夕方のレビュー
ユーザー: "私のプロジェクトの締切は?"
ChatGPT: [memory_recallを使用]
"あなたの締切は2025年11月15日です"
ユーザー: "コーディングセッションを終了して要約を生成"
ChatGPT: [coding_end_sessionを使用]
"要約: チャット統合のヒントを完成 (370行)。
コスト: 埋め込みに$0.15。残り: ワークフロー例、
トラブルシューティングガイド。"
メリット
- ✅ 永続的メモリー: タスクは会話を超えて存続
- ✅ クロスプラットフォーム: 任意のChatGPTセッションからアクセス
- ✅ AI要約: コスト追跡付きの自動セッション要約
- ✅ 検索可能: タグ、キーワード、またはセマンティック検索でタスクを検索
📚 ワークフロー2: 学習と研究ノート
ユースケース: YouTube動画、Web記事、論文から個人的なナレッジベースを構築
例: FastAPIを学ぶ
ユーザー: "FastAPIを学んでいます。これを追跡開始して。"
ChatGPT: [coding_start_sessionを使用]
ユーザー: "YouTubeで'FastAPI tutorial for beginners'を検索"
ChatGPT: [brave_video_searchを使用]
"見つかりました: 'FastAPI Tutorial - Build a REST API in 15 Minutes'
URL: https://www.youtube.com/watch?v=xxxxx"
ユーザー: "この動画を要約して: https://www.youtube.com/watch?v=xxxxx"
ChatGPT: [youtube_summarizeを使用]
"要約: FastAPIの基本をカバー、ルーティング、
Pydanticモデル、自動ドキュメント、非同期サポート..."
ユーザー: "tags=['fastapi', 'tutorial', 'learning']でこの要約を覚えて。
これは将来の参照のために重要です。"
ChatGPT: [scope="persistent"でmemory_storeを使用]
ユーザー: "API パフォーマンス最適化に関する論文をarXivで検索"
ChatGPT: [arxiv_searchを使用]
ユーザー: "tags=['fastapi', 'performance', 'research']でトップ3の論文を覚えて"
ChatGPT: [memory_storeを使用]
ユーザー: "FastAPIとDjangoのパフォーマンスベンチマークをWebで検索"
ChatGPT: [brave_web_searchを使用]
ユーザー: "tags=['fastapi', 'django', 'comparison']でこの比較を保存:
FastAPI: 非同期ワークロードで3倍高速、より良い型安全性
Django: より多くのバッテリー同梱、大きなエコシステム"
ChatGPT: [memory_storeを使用]
後のセッション: ナレッジを思い出す
ユーザー: "FastAPIについて何を学びましたか?"
ChatGPT: [query="FastAPI learning"でmemory_searchを使用]
"あなたが学んだこと:
1. FastAPIチュートリアル要約 (非同期、Pydantic、自動ドキュメント)
2. パフォーマンス: 非同期でDjangoより3倍高速
3. 研究論文: [3つの論文をリスト]"
ユーザー: "'fastapi'でタグ付けされたすべてのメモリーを表示"
ChatGPT: [tags=['fastapi']でmemory_searchを使用]
ユーザー: "FastAPIとDjangoの主な違いは何ですか?"
ChatGPT: [memory_recallを使用]
"FastAPI: 非同期で3倍高速、より良い型安全性
Django: より多くのバッテリー同梱、大きなエコシステム"
メリット
- ✅ ナレッジ保持: 学んだことを決して忘れない
- ✅ 整理: 簡単な取得のためのタグ
- ✅ マルチソース: YouTube、Web、arXiv、すべて一箇所に
- ✅ 検索可能: セマンティック検索が関連トピックを見つける
💻 ワークフロー3: コード開発とエラー追跡
ユースケース: コーディングセッション、エラー、将来の参照のためのソリューションを追跡
例: Pythonエラーのデバッグ
ユーザー: "'データベース接続問題の修正'のためのコーディングセッションを開始"
ChatGPT: [coding_start_sessionを使用]
ユーザー: "このエラーが発生しています:
psycopg2.OperationalError: could not connect to server:
Connection refused"
ChatGPT: "過去の類似エラーを検索させてください"
[coding_search_errorsを使用]
"2週間前に類似のエラーに遭遇しました。解決策は:
PostgreSQLが実行中か確認: sudo systemctl start postgresql"
ユーザー: "それで直りました! このソリューションを記録して。"
ChatGPT: [ソリューション付きでcoding_record_errorを使用]
ユーザー: "接続コードにリトライロジックも追加しました"
ChatGPT: "素晴らしい設計決定です。記録させてください。"
[coding_record_decisionを使用]
ユーザー: "PostgreSQL接続プーリングのベストプラクティスをWebで検索"
ChatGPT: [brave_web_searchを使用]
ユーザー: "tags=['postgresql', 'connection-pooling', 'best-practice']でこれを覚えて:
本番環境では接続プーリングにpgBouncerを使用。
最大プールサイズ = (2 × CPUコア) + ディスク数"
ChatGPT: [memory_storeを使用]
ユーザー: "セッションを終了して要約を生成"
ChatGPT: [coding_end_sessionを使用]
"要約: PostgreSQL接続エラーを修正。リトライロジックを追加。
接続プーリングのベストプラクティスを研究。
変更されたファイル: 1 (database.py)
コスト: $0.08"
後で: 類似エラーに遭遇
ユーザー: "また'Connection refused'エラーが発生しています"
ChatGPT: [coding_search_errorsを使用]
"以前に見たことがあります! 解決策:
1. PostgreSQLが実行中か確認
2. database.pyにリトライロジックを追加しました
3. プーリングにpgBouncerの使用を検討"
ユーザー: "接続プーリングのベストプラクティスは何でしたか?"
ChatGPT: [memory_searchを使用]
"あなたが学んだこと: 本番環境でpgBouncerを使用。
最大プールサイズ = (2 × CPUコア) + ディスク数"
メリット
- ✅ エラー履歴: 同じ問題を二度とデバッグしない
- ✅ ソリューション追跡: 何が機能したかを覚えている
- ✅ 設計決定: なぜそのソリューションを選んだかを文書化
- ✅ パターン学習: AIがコーディングパターンを分析
🎨 ワークフロー4: コンテンツ作成と執筆
ユースケース: 永続的メモリーで研究、下書き、コンテンツを洗練
例: ブログ投稿を書く
ユーザー: "'なぜFastAPIはML APIに最適か'についてブログ投稿を書いています。
これを追跡開始して。"
ChatGPT: [coding_start_sessionを使用]
ユーザー: "最新のFastAPI採用統計をWebで検索"
ChatGPT: [brave_web_searchを使用]
ユーザー: "tags=['fastapi', 'adoption', 'blog']でこれらの統計を覚えて:
- GitHub スター 50K+
- Netflix、Uber、Microsoftで使用
- 非同期でFlaskより3倍高速"
ChatGPT: [memory_storeを使用]
ユーザー: "MLサービングパフォーマンスに関する研究論文を検索"
ChatGPT: [arxiv_searchを使用]
ユーザー: "本番環境でのFastAPIに関するYouTubeトークを検索"
ChatGPT: [brave_video_searchを使用]
ユーザー: "このトークを要約: [URL]"
ChatGPT: [youtube_summarizeを使用]
ユーザー: "tags=['blog', 'outline']でこのアウトラインを保存:
1. 導入 (FastAPI採用)
2. パフォーマンスベンチマーク
3. ML固有の機能 (Pydantic、非同期)
4. 本番環境のケーススタディ
5. 結論"
ChatGPT: [memory_storeを使用]
次のセッション: 下書きを書く
ユーザー: "ブログ投稿のアウトラインを表示"
ChatGPT: [memory_recallを使用]
ユーザー: "収集した統計は何ですか?"
ChatGPT: [tags=['fastapi', 'adoption']でmemory_searchを使用]
ユーザー: "導入を終えました。この変更を追跡して。"
ChatGPT: [coding_track_file_changeを使用]
最後のセッション: 公開
ユーザー: "セッションを終了して執筆ログの要約を生成"
ChatGPT: [coding_end_sessionを使用]
"ブログ投稿完成: 'なぜFastAPIはML APIに最適か'
研究: 5つのWebソース、3つの論文、2つのYouTubeトーク
セクション: 5 (すべて完了)
コスト: $0.22"
ユーザー: "2025年11月10日に公開することを覚えて"
ChatGPT: [tags=['blog', 'deadline']でmemory_storeを使用]
メリット
- ✅ 研究整理: すべてのソースが一箇所に
- ✅ バージョン追跡: アウトラインと下書きの変更を追跡
- ✅ クロスセッション: いつでも作業を再開
- ✅ AI要約: 自動進捗要約
📊 ワークフロー5: データ分析とインサイト
ユースケース: 自分のインタラクションパターンと興味を分析
例: 自己省察
ユーザー: "過去1か月のコーディングパターンを分析"
ChatGPT: [coding_analyze_patternsを使用]
"あなたのパターン:
- 主要言語: Python (85%)
- フレームワーク: FastAPI (60%)、Django (25%)、Flask (15%)
- 最も一般的なエラー: データベース接続 (12回)
- ピークコーディング時間: 午前9-11時、午後2-4時
- 平均セッション: 2.3時間"
ユーザー: "私が最もインタラクションするトピックは何ですか?"
ChatGPT: [memory_get_user_patternを使用]
"あなたのトップ興味:
1. バックエンド開発 (FastAPI、Django)
2. データベース最適化 (PostgreSQL)
3. API設計
4. ドキュメント作成
5. Pythonベストプラクティス"
ユーザー: "メモリー統計を表示"
ChatGPT: [memory_statsを使用]
"メモリーヘルスレポート:
- 総メモリー: 342
- 永続的: 198 (57.8%)
- ワーキング: 144 (42.2%)
- トップタグ: python (87)、fastapi (56)、tutorial (42)
- ストレージ: 2.4 MB
- 最後のクリーンアップ: 3日前"
ユーザー: "最も有用なメモリーは何ですか?"
ChatGPT: [フィルター付きでmemory_listを使用]
"トップ評価メモリー (有用性スコアによる):
1. PostgreSQL接続プーリングのベストプラクティス (0.95)
2. FastAPI vs Django比較 (0.92)
3. Python型ヒントガイド (0.88)"
メリット
- ✅ 自己認識: コーディング習慣を理解
- ✅ 興味追跡: 気にかけているトピックを確認
- ✅ メモリーヘルス: メモリー使用を監視・最適化
- ✅ 品質メトリクス: 最も価値のあるメモリーを特定
🔄 ワークフロー6: クロスプラットフォーム継続性
ユースケース: ChatGPTで作業を開始し、Claude Desktop/Codeで続行
朝: ChatGPT (Web)
ユーザー: "user_id='john_doe'用に覚えて: 今日のタスクは
FastAPIプロジェクトにOAuth2認証を実装すること"
ChatGPT: [user_id="john_doe"でmemory_storeを使用]
ユーザー: "OAuth2のベストプラクティスを検索"
ChatGPT: [brave_web_searchを使用]
ユーザー: "tags=['oauth2', 'plan']でこの実装計画を保存:
1. python-jose、passlibをインストール
2. ユーザーモデルを作成
3. トークンエンドポイントを実装
4. 保護されたルートを追加
5. テストを書く"
ChatGPT: [memory_storeを使用]
午後: Claude Desktop (ローカル)
ユーザー: "user_id='john_doe'用に今日設定したタスクは何ですか?"
Claude: [user_id="john_doe"でmemory_recallを使用]
"今日のタスク: FastAPIでOAuth2認証を実装"
ユーザー: "実装計画を表示"
Claude: [tags=['oauth2', 'plan']でmemory_searchを使用]
ユーザー: "現在のauth.pyファイルを読んで"
Claude: [file_readを使用 - Local MCPのみ]
ユーザー: "ステップ1-3を実装しました。user_id='john_doe'用にこれらの変更を追跡"
Claude: [coding_track_file_changeを使用]
夕方: ChatGPT (モバイル)
ユーザー: "user_id='john_doe'がOAuth2で何の進捗をしましたか?"
ChatGPT: [memory_search + coding session historyを使用]
"ステップ1-3を完了:
1. ✅ 依存関係をインストール
2. ✅ ユーザーモデルを作成
3. ✅ トークンエンドポイントを実装
残り: 保護されたルート、テスト"
メリット
- ✅ プラットフォーム独立性: デバイス間でシームレスに作業
- ✅ コンテキスト保持: 現在地を決して失わない
- ✅ 統一メモリー: 唯一の真実のソース
- ✅ 柔軟なワークフロー: 各タスクに最適なツールを使用
💡 プロのヒント
1. 一貫したuser_idを使用
プラットフォーム間で常に同じ user_id を指定:
2. すべてにタグを付ける
タグは取得を簡単にします:
3. 永続性について明示的に
デフォルトに依存しない:
4. セマンティック検索を使用
正確なキーワードを検索しない:
5. フィードバックを提供
Kaguraが何が有用かを学ぶのを助ける:
🔗 関連リソース
- チャット統合のヒント - メインガイド
- Claudeワークフロー例 - Claude固有のワークフロー
- MCPセットアップ (ChatGPT) - セットアップガイド
Version: 4.0.0 Last updated: 2025-11-02