Secure Chat Search MCP

社員が閲覧してよい過去のチャットを、最新の発言とつなげて根拠付きで検索する参照実装です。

既存のChatGPT／MCPの入口を捨てず、背後へ履歴取り込みと権限制御付き検索を追加するための公開PoCです。説明・画面・エラーメッセージは日本語を基本にしています。

このリポジトリのデモは全件合成データです。 会社・人物・会話は架空です。顧客のコード・秘密情報・Chatworkログを含みません。ChatGPT Business、Google Workspace、実Chatwork OAuth、顧客GCP環境への統合が済んだ完成品ではありません。

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最初に見るもの

Related MCP server: Telegram MCP Server

起動：APIキー不要

Python 3.11以上を使用します。CIの基準環境はPython 3.12です。

git clone https://github.com/takawasi/secure-chat-search-mcp.git
cd secure-chat-search-mcp
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate
python -m pip install -e '.[dev]'
secure-chat-search serve

ブラウザで http://127.0.0.1:8000 を開きます。初回にローカルSQLiteへ合成データを作成します。外部AIへの送信やAPI課金は行いません。Windows PowerShellの仮想環境有効化は .venv\Scripts\Activate.ps1、依存導入は python -m pip install -e ".[dev]" です。

Dockerでは次の操作で起動できます。公開ポートはホストのループバックへ限定しています。

docker compose up --build

デモ認証は公開された架空の利用者を切り替える機能です。実データの保護には使えません。 実データには別DBとgateway（独立HTTP）またはembedded（既存MCP内）を使います。Cloud Run上のデモモードは起動時に拒否します。

3つの確認

1．過去と最新をつなぐ。 佐藤（営業）で「納期」を検索すると、2023年の希望・変更案・合意と、2026年の別案件が出ます。発言を開き、日時・発言者・前後の会話を確認します。画面は検索の検証用であり、AI回答生成を装った定型文は表示しません。

2．人によって見える内容が違う。 佐藤で「予算」を検索しても、開発内部の予算は出ません。鈴木（開発）へ切り替えると表示されます。利用者変更時には前の人の本文表示を消します。

3．一度見つかったIDでも、退室後には取得できない。 佐藤で「納期」の本文を開き、「担当ルームから退室」→「直前の本文を再取得」を押します。新しい検索だけでなく、本文の再取得も拒否します。再参加・最新ログ追加・初期化も画面から試せます。変更されるのは合成データだけです。

実装した範囲

意味検索を有効にする

既定は軽量なキーワード検索です。意味検索は、実際のモデルを導入して索引を作る操作を明示的に行った場合だけ使用できます。

python -m pip install -e '.[semantic]'
secure-chat-search init
export SCS_SEMANTIC_ENABLED=true
secure-chat-search index
secure-chat-search serve

PowerShellでは export の代わりに $env:SCS_SEMANTIC_ENABLED="true" を使います。初回は公開モデルを取得するため外部通信とディスク容量が必要です。取得後のEmbeddingはローカル処理です。モデルは sentence-transformers/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2。モデル自体の利用条件も確認してください。

索引は本文更新時に無効化されます。同期後にはindexを再実行します。未索引件数は応答に表示し、黙って意味検索済みとして扱いません。小規模PoCの厳密な全件比較のため、意味検索対象は既定5,000発言まで。超えたら期間・ルームを絞ります。大規模運用では日本語索引・ベクトル索引・分割方法を別途設計します。

MCP接続

起動したサーバーのMCP入口は http://127.0.0.1:8000/mcp/ です。デモ利用者のBearerはdemo:aliceとdemo:bob。これは秘密ではなく、合成データ専用の公開識別子です。

python scripts/mcp_smoke.py

ChatGPTへURLを登録するだけで顧客OAuthまで完成するものではありません。 既存MCPに検索部品を組み込む方法を第一候補とし、別サービスにする場合は専用audienceの短命JWTを既存認証ゲートウェイから発行します。詳細は統合手順に記載しています。

テスト

python -m pytest -q
python -m compileall -q src
python -m playwright install chromium
# 別ターミナルで serve を起動した状態で実行
python scripts/mcp_smoke.py
python scripts/browser_smoke.py
# モデル取得を含む任意の実モデル検証
python scripts/semantic_smoke.py

CIは実行結果・スクリーンショット・検証時のソースをArtifactsに残します。実行した検証と未実施の外部統合は検証記録で分離します。CI実行に依存する公開証跡は、Actionsの対象コミットも合わせて確認してください。

「安全」「完全」の境界

この版はセキュリティ認証を受けた製品ではありません。現在の参加権限を確認してから新しく取り出す情報を制限しますが、すでにChatGPTへ渡った文章の回収は保証しません。また、過去ログの全件取得、削除の即時反映、添付ファイル本文検索、自動の管理者エクスポート取得、OAuth更新、本番監視・バックアップ運用の完成は保証しません。

本番導入時には、実CSVのIDと編集削除表現、対象規模、会社の保持方針、同期遅延、Google本人確認とChatworkアカウントの対応、既存allow-listの反映を検証します。Chatworkの制約・セキュリティ境界を参照してください。

公開とライセンス

公開リポジトリであることと、無制限の再利用許諾は同じではありません。作者の指定なしにMIT等を付与していません。ライセンス方針と、利用する依存ライブラリ・モデルの個別条件を確認してください。