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昨今話題のMCPサーバーですが、slack MCPがあるとのことで、遊んでみました。
社内のslackに導入できるかは正直怪しいですが、かなり業務効率向上も目指せるので、これからが楽しみです。
Slack MCP(Model Context Protocol)は、AIアシスタントとSlackワークスペースを連携させるための仕組みです。MCPはAnthropic社が提唱したプロトコルで、AIアプリケーションと外部サービス(SlackやGitHubなど)のAPIを標準化された方法で操作できるようにします。これにより、AIが自然言語で指示を受けて外部サービスを効率的に操作できるようになります
主に下記のようなことができます。
- チャンネル内の会話履歴を参照
- 特定のトピックに関する過去の議論を要約
- メッセージの送信や返信
- チャンネルの作成や管理
- 過去のslackの履歴から、チーム内の知識やノウハウの抽出
私が所属している組織では、サービス規模が大きいため、詳細な仕様書が存在していません。その辺がslackに散らばっているので、ぜひ過去のslackの履歴から、チーム内の知識やノウハウの抽出が、非常に魅力的に見えました。
こちらの公式ドキュメントか、【MCPのトリセツ #7】Slack MCPサーバー:チームコミュニケーションを強化が非常にわかりやすかったのでぜひ!!
チャンネルに送信
1度目の依頼は、チャンネルに参加していないので、別チャンネルに送りますという暴れ具合、、
これ社用のslackでこんな事やられたら、非常に困る。。
チャンネルの情報を読ませる
私が3週間ほど前に、とあるチャンネルでマネージャーの教科書についてアウトプットしました。
詳細な部分まで取得できるのか気になるので、「自己効力感について、アウトプットしていたのは誰ですか?」と聞いてみます。(期待値はyamaki.kaito)
見つけられないのかい。。残念。
slackのチャンネルを絞って、なおかつスレッド内にあることも加えて再度聞いてみます。
「もくもくアウトプット」チャンネルで自己効力感について、アウトプットしていたのは誰ですか?スレッド内の可能性もあります。」
見つけてくれました!!
なるほど、スレッド内を追う場合は異なる処理(slack_get_thread_replies)が走るので、明示的に伝えてあげないと難しそうですね。
正直、社内slackへの導入は難しいかも?という所感です。今回試したチャンネルは、今年から始動しているかつ、参加メンバーも少ないので投稿数も多くありません。それでも結構な時間(対話+プロンプト+処理時間)がかかっているので、もう少しタイパ・精度が良くなったら再度使ってみたいなと思いました。