DataCoreイベント駆動型ナレッジウェアハウス

DataCoreを使う理由 ​

どのチームも最終的には同じ課題に直面します: コード、ドキュメント、音声、スプレッドシートといった生の コンテンツを、LLMが実際に問い合わせて推論できる何かに変換することです。通常これは、プロジェクトごと、 コンテンツタイプごと、ストレージバックエンドごとに、その場限りの取り込みスクリプトを書くことを意味 します。DataCoreは、一度作ればよいその配管です: リソースを登録すると、小さく独立したプラグインの パイプラインが自動的にそれを処理し、結果は再利用可能な成果物 (埋め込み、要約、グラフ、プラグインが 定義する何でも) となり、MCP対応の任意のLLMクライアントがそれを問い合わせできます — 下流の各ツールが 独自の検索ロジックを再実装する必要はありません。

実際に動くところを見る ​

読むだけでなく、ライブデモを試してください (English version)。これはモックアップではなく、 DataCore自身のパイプラインだけで完全に生成された、実際のポートフォリオサイトです:

• github-profile-scanner が実際のGitHubプロフィールをスキャンします — リポジトリのメタデータ、 実際のREADMEの内容、そして上位リポジトリについては実際の package.json/pom.xml/Dockerfile の 内容まで取得します。language フィールドからの推測ではありません。
• Geminiがそのスキャンされた実データのみに基づいてポートフォリオの文章を作成します。
• セマンティックな**「私の仕事について質問する」**検索ボックスが、同じデータに対する検索拡張生成 (RAG) によって訪問者の質問に答えます — 学習データから即興で答えるチャットボットではなく、本物の RAG機能です。
• デモ自身のDataCoreリソースタブには、DataCoreが背後で実際に生成したすべてのリソースと成果物が 表示されるので、磨き上げられた結果だけでなく、実際のパイプライン出力を見ることができます。

完全なソースコードは examples/github-portfolio にあります — スキャナープラグインとそのQdrant ストレージステップが実際にどう動くかは、プラグインの作り方 を 参照してください。

ユースケース ​

• 個人ポートフォリオ / 活動サマライザー — 上記のライブデモです。「自分のプラグインを持ち込む」 という一連の流れを最初から最後まで示す、小さく完結した例です。
• エンジニアリングチームのナレッジベース — リポジトリ、エクスポートしたドキュメント、PDFに パイプラインを向けると、リソースが追加されるたびに埋め込みと要約が最新の状態に保たれ、MCP対応の 任意のLLMクライアント (Claude、Cursorなど) から問い合わせ可能になります。各ツールが検索ロジックを 再実装する必要はありません。
• サポート / オンボーディングアシスタント — 散在するCSV、通話記録、運用手順書を一度取り込めば、 下流のどのチャットボットも各アプリで検索ロジックを再実装することなく、MCP経由で根拠のある回答を 得られます。

詳しく知りたいですか? コアコンセプトについてははじめにから、あるいは 自分で実行してみたい場合はクイックスタートへ進んでください。