NeuroHub - 高度なAI統合Git & 開発支援プラットフォーム

� マルチプロバイダーLLM統合・チャンク処理・安全な長文処理対応開発支援プラットフォーム

NeuroHubは、AI駆動のコミットメッセージ生成、チャンク処理による長文対応、マルチプロバイダーLLM統合、安全なテキスト処理を提供する次世代開発支援プラットフォームです。

🌟 主要機能

🚀 最新機能（v1.0.0）

チャンク処理: 長いテキストを安全に分割・並列処理
日本語対応テキスト折り返し: 文字境界を考慮した安全な表示
マルチプロバイダー自動フォールバック: 3プロバイダー間の自動切り替え
統一レスポンス形式: 全LLMからの一貫した応答処理
安全なテキスト処理: 入力検証・出力サニタイズ

🤖 統合AIエージェント（agents/）

git_smart_agent: AI駆動のコミットメッセージ生成・ファイル分析・大規模変更対応
llm_agent: 3プロバイダー統合管理（Gemini、HuggingFace、Ollama）・チャンク処理対応
command_agent: 安全なコマンド実行とログ管理
config_agent: 設定管理とYAML生成

🌐 MCP強化システム（services/mcp/）✨ NEW

mcp_enhanced: データベース統合MCPサーバー・14種類のメソッド対応
llm_investigator: LLM自発調査エージェント・複数エージェント協調
natureremo_agent: NatureRemo API統合・スマートホーム制御
auto_project_generator: 高度な自動プロジェクト生成・外部ライブラリ対応
advanced_validator: 5回連続成功検証システム・統計レポート機能
標準フロー準拠: MCPプロトコル完全対応・エラーハンドリング

🔐 MCPパスワードマネージャー（projects/）🆕

password_manager_ollama: Ollama単体実装パスワードマネージャー
暗号化機能: Fernet暗号化・PBKDF2キー生成・マスターパスワード対応
データベース管理: SQLite3バックエンド・CRUD操作完全対応
CLI インターフェース: 直感的メニュー操作・安全な入力処理
品質保証: 100% docstring・型ヒント完備・包括的エラーハンドリング
構文エラー完全排除: 自動import文追加・品質改善ツール統合

💾 統合データベースシステム（services/db/）

database_manager: 27テーブル統一CRUD操作・安全なSQL実行
knowledge_manager: ナレッジベース管理・全文検索・関連質問
user_manager: ユーザー管理・設定・認証
db_initializer: テーブル自動作成・サンプルデータ投入

🛠️ 独立ユーティリティ（services/agent/）

weather_agent: APIキー不要の天気予報ツール
web_agent: Webページ解析とLLM Q&A
agent_cli: 統一CLIインターフェース・チャンク処理コマンド

🔧 コマンドラインツール（tools/）

git_commit_ai: 軽量Gitコミット支援
project_organizer: プロジェクト構造管理
package_manager: 安全なパッケージ管理・仮想環境自動作成・危険コマンド拒否
mcp_quality_improver: MCP生成コード品質改善・import文自動追加・構文チェック

🚀 クイックスタート

📦 前提条件

以下のいずれかが必要です:

方法1: Docker（推奨）

Docker Desktop（Windows/Mac）または Docker Engine（Linux）
Docker Compose v2.0以上

方法2: ローカルインストール

Python 3.9以上
Git
(オプション) Ollama（ローカルLLM用）

🐳 方法1: Docker（推奨 - 最も簡単）

特徴:

⚡ 1コマンドセットアップ - 環境依存なし
🌍 環境統一 - Windows/Linux/ラズパイで同じ動作
� 安定動作 - 依存関係の衝突なし
🔄 自動初期化 - データベース・フォルダ自動作成

ステップ1: リポジトリクローン

git clone https://github.com/messpy/NeuroHub.git
cd NeuroHub

ステップ2: 環境変数設定

# .envファイル作成
cp .env.example .env

# エディタで.envを編集（必須）
nano .env  # または vi, vim, code など

.env 最小構成 (無料APIのみ):

# Gemini API Key（無料: 1日250リクエスト）
# 取得: https://aistudio.google.com/app/apikey
GEMINI_API_KEY=your_gemini_api_key_here

# HuggingFace API Key（無料: 月間制限あり）
# 取得: https://huggingface.co/settings/tokens
HUGGINGFACE_API_KEY=your_huggingface_token_here

# Ollama設定（Docker内で自動起動）
OLLAMA_HOST=http://ollama:11434

# ログレベル
LOG_LEVEL=INFO

ステップ3: Docker起動

# Docker Composeで全て起動（Ollama + NeuroHub）
docker-compose up -d

# 起動確認
docker-compose ps

# ログ確認
docker-compose logs -f neurohub

ステップ4: 動作確認

# コンテナ内でテスト実行
docker-compose exec neurohub python3 -m pytest tests/ -v

# データベース確認
docker-compose exec neurohub ls -la data/

# Ollama確認
curl http://localhost:11434/api/tags

Docker管理コマンド

# 停止
docker-compose stop

# 再起動
docker-compose restart

# 完全削除（データも削除）
docker-compose down -v

# ログ表示
docker-compose logs -f neurohub
docker-compose logs -f ollama

# コンテナ内シェル
docker-compose exec neurohub bash

詳細ドキュメント: DOCKER_SETUP.md

🛠️ 方法2: 自動セットアップスクリプト（Linux/WSL/Mac）

特徴:

🤖 全自動 - 依存関係・仮想環境・DBを自動セットアップ
✅ 環境チェック - 不足パッケージを自動検出・インストール
📦 最適化 - 各OS向けに最適化されたセットアップ

# プロジェクトクローン
git clone https://github.com/messpy/NeuroHub.git
cd NeuroHub

# 統合セットアップスクリプト実行
chmod +x scripts/setup.sh
./scripts/setup.sh

# 完了後、.envを編集
nano .env

# 仮想環境アクティベート
source venv_linux/bin/activate  # Linux/WSL
source venv_mac/bin/activate    # macOS

セットアップ内容:

システムパッケージチェック・インストール
Python仮想環境作成
依存関係インストール (requirements.txt)
データベース初期化（27テーブル作成）
実行権限設定
環境変数テンプレート作成

📝 方法3: 手動セットアップ（上級者向け）

ステップ1: 依存関係インストール

Linux (Ubuntu/Debian):

sudo apt update
sudo apt install -y python3 python3-pip python3-venv git curl \
                    sqlite3 build-essential portaudio19-dev

macOS:

brew install python3 git curl sqlite3 portaudio

ステップ2: Python仮想環境

# 仮想環境作成
python3 -m venv venv_linux  # Linux/WSL
python3 -m venv venv_mac    # macOS

# アクティベート
source venv_linux/bin/activate  # Linux/WSL
source venv_mac/bin/activate    # macOS

ステップ3: Pythonパッケージ

# pipアップグレード
pip install --upgrade pip

# 依存関係インストール
pip install -r requirements.txt

# 開発用依存関係（オプション）
pip install -r requirements-dev.txt

ステップ4: データベース初期化

# データベーステーブル作成
python3 scripts/init_database.py

ステップ5: 環境変数

# .envファイル作成
cp .env.example .env

# 編集（API Key設定）
nano .env

🎯 セットアップ後の確認

すべての方法で、セットアップ後に以下を確認してください:

# 1. データベース確認
ls -la neurohub_llm.db  # ファイルが存在するか

# 2. LLMエージェントテスト
python3 -c "from agents.agent_llm import LLMAgent; agent = LLMAgent(); print('✅ LLM OK')"

# 3. テスト実行
python3 -m pytest tests/ -v

# 4. プロバイダー確認
python3 -c "import yaml; config = yaml.safe_load(open('config/llm_config.yaml', 'r', encoding='utf-8')); print('\n'.join([f'{k}: {v.get(\"model\")} (enabled={v.get(\"enabled\")})' for k,v in config.get('llm', {}).get('providers', {}).items()]))"

期待される出力:

✅ LLM OK
gemini: gemini-1.5-flash (enabled=True)
huggingface: Qwen/Qwen2.5-Coder-32B-Instruct (enabled=True)
ollama: qwen2.5:1.5b-instruct (enabled=True)

🎯 基本的な使用方法

# Ollamaに切り替え（ローカル・無料・推奨）
python -c "import yaml; from pathlib import Path; config_file = Path('config/llm_config.yaml'); config = yaml.safe_load(open(config_file, 'r', encoding='utf-8')); config.setdefault('llm', {}).setdefault('providers', {}).setdefault('ollama', {}).update({'enabled': True, 'model': 'qwen2.5:1.5b-instruct', 'api_url': 'http://localhost:11434', 'max_tokens': 500, 'temperature': 0.3, 'timeout': 30, 'priority': 1}); [config['llm']['providers'][p].update({'enabled': False}) for p in config['llm']['providers'] if p != 'ollama']; yaml.dump(config, open(config_file, 'w', encoding='utf-8'), allow_unicode=True, default_flow_style=False); print('✅ Ollamaに切り替えました')"

# LLMテスト（Ollama使用）
python agents/llm_agent.py --test "日本語で自己紹介してください" --provider ollama

# 現在の設定確認
python -c "import yaml; config = yaml.safe_load(open('config/llm_config.yaml', 'r', encoding='utf-8')); [print(f'{k}: {v.get(\"model\")} (enabled={v.get(\"enabled\")})') for k,v in config.get('llm', {}).get('providers', {}).items()]"

AIエージェント（統合機能）

# 仮想環境アクティベート
source venv_linux/bin/activate  # Linux
venv\Scripts\activate           # Windows

# AI Git統合（対話型・大規模変更対応）
python agents/git_smart_agent.py

# LLMプロバイダーテスト（チャンク処理対応）
python agents/llm_agent.py

# チャンク処理機能の使用
python tools/agent_cli.py chunk --file large_file.txt --chunk-size 400
python tools/agent_cli.py chunk --text "長いテキスト内容..." --chunk-size 300

# 設定管理
python agents/config_agent.py

新機能: 🎤 音声トリガーシステム

# ライブラリインストール
pip install SpeechRecognition PyAudio fuzzywuzzy python-Levenshtein sounddevice numpy

# デモ起動（音声でAIと会話）
python tools/voice_ai_demo.py

# カスタムトリガーワード設定
python services/tts/voice_trigger.py --words "起動" "ニューロ" "AI"

# 設定を保存
python services/tts/voice_trigger.py --words "起動" --threshold 85 --save

# マイクテスト
python services/tts/voice_trigger.py --test-mic

特徴:

🎯 高精度音声認識（Google Speech Recognition）
🔧 あいまいマッチング（発音が近ければ自動補正）
🌐 多言語対応（日本語、英語、中国語など）
💾 設定保存・読み込み機能
📊 認識率・トリガー履歴の統計

詳細: VOICE_TRIGGER_GUIDE.md

新機能: 🤖 Discord Bot（拡張性抜群！）

拡張性抜群のモジュラー型Discord Bot！LLM連携、音声機能、荒らし対策を完備。

# ライブラリインストール
pip install discord.py python-dotenv gTTS PyNaCl

# Discord Bot Token取得
# https://discord.com/developers/applications

# .envファイルにトークン設定
# DISCORD_BOT_TOKEN=YOUR_TOKEN_HERE

# Bot起動
python tools/run_discord_bot.py

主な機能:

🔌 プラグインシステム: 機能を簡単に追加可能
🤖 LLM連携: Ollama等のLLM統合、メンション応答
🎵 音声機能: ボイスチャンネル参加、TTS、音声認識（将来）
🛡️ 荒らし対策: レート制限、スパム検出、自動タイムアウト
📚 ナレッジベース: データベース統合、検索機能
📊 統計記録: コマンド実行数、LLM履歴の自動記録

基本コマンド:

!ping                    # Bot応答速度確認
!info                    # Bot情報表示
@NeuroHub [質問]         # AIに質問
!knowledge [ワード]       # ナレッジベース検索
!join                    # ボイスチャンネル参加
!tts [テキスト]          # テキスト読み上げ
!plugin list             # プラグイン一覧（管理者）

詳細: DISCORD_BOT_GUIDE.md ← 完全ガイド！

新機能: MCP強化システム

# MCPサーバーの起動
from services.mcp.mcp_enhanced import EnhancedMCPServer
from services.db.database_manager import DatabaseManager

db_manager = DatabaseManager()
mcp_server = EnhancedMCPServer(db_manager)
await mcp_server.initialize()

# ナレッジベース操作
response = await mcp_server.handle_request({
    "method": "knowledge.add",
    "params": {
        "category": "機能",
        "content": "MCPシステムの使用方法",
        "metadata": {"author": "user1"}
    }
})

# LLM自発調査の実行
response = await mcp_server.handle_request({
    "method": "llm.investigate",
    "params": {
        "query": "最新のGit変更履歴",
        "max_depth": 2
    }
})
# 結果: {'confidence': 0.90, 'recommendations': [...]}

# 高度なプロジェクト自動生成（外部ライブラリ対応）
response = await mcp_server.handle_request({
    "method": "project.generate_advanced",
    "params": {
        "topic": "機械学習データ前処理パイプライン",
        "libraries": ["pandas", "numpy", "scikit-learn"],
        "complexity": "complex"
    }
})

# 5回連続成功検証テスト
response = await mcp_server.handle_request({
    "method": "validation.run_advanced_test",
    "params": {
        "target_success_count": 5,
        "include_external_libs": True,
        "report_detail": True
    }
})

# データベース統計の取得
response = await mcp_server.handle_request({
    "method": "database.get_stats",
    "params": {}
})

新機能: チャンク処理

# 長いファイルの分割処理
python tools/agent_cli.py chunk --file docs/long_document.md

# 大きなGit差分の処理
python agents/git_smart_agent.py  # 自動的にチャンク処理が適用

# カスタムチャンクサイズ
python tools/agent_cli.py chunk --text "..." --chunk-size 500 --provider gemini

安全なテキスト処理

# Pythonスクリプト内での使用
from services.llm.llm_common import safe_text_wrap, truncate_text_safely

# 日本語対応テキスト折り返し
wrapped_text = safe_text_wrap("長い日本語テキスト...", max_width=80)

# 安全な切り詰め
short_text = truncate_text_safely("長いテキスト", max_length=100, suffix="...")

独立ユーティリティ

# 天気予報（APIキー不要）
python services/agent/weather_agent.py
python services/agent/weather_agent.py "Tokyo"

# Webページ解析
python services/agent/web_agent.py https://example.com "要約して"

# 統一CLI（チャンク処理対応）
python services/agent/agent_cli.py weather Tokyo
python services/agent/agent_cli.py web https://example.com "質問"
python services/agent/agent_cli.py chunk --file large_file.txt

コマンドラインツール

# 軽量Gitコミット支援
./tools/git_commit_ai    # Linux
tools\git_commit_ai.bat  # Windows

# プロジェクト整理
python tools/project_organizer.py

🧪 テスト実行

# 全プロバイダー統合テスト
python tests/test_comprehensive_working.py

# チャンク処理テスト
python tests/test_llm_agent_updated.py

# 全テストスイート
python -m pytest tests/ -v

# Linux専用テストランナー
chmod +x tests/run_tests_linux.sh
./tests/run_tests_linux.sh

# Windows専用テストランナー
tests\run_tests.bat

📋 API Key取得方法

Gemini: Google AI Studio
HuggingFace: HuggingFace Settings
Ollama: 公式サイトからインストール

# Ollama インストール（Linux）
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
ollama serve &
ollama pull qwen2.5:1.5b-instruct

🏗️ プロジェクト構造

NeuroHub/
├── agents/                    # 🤖 統合AIエージェント
│   ├── git_smart_agent.py    # AI Git統合
│   ├── llm_agent.py          # マルチLLM管理
│   ├── command_agent.py      # コマンド実行
│   └── config_agent.py       # 設定管理
├── services/                  # 🔧 マイクロサービス
│   ├── agent/                # 独立ユーティリティ
│   │   ├── weather_agent.py  # 天気予報
│   │   ├── web_agent.py      # Web解析
│   │   └── agent_cli.py      # 統一CLI
│   ├── mcp/                  # 🌐 MCP強化システム ✨NEW
│   │   ├── mcp_enhanced.py   # MCPサーバー
│   │   ├── llm_investigator.py # LLM自発調査
│   │   └── natureremo_agent.py # スマートホーム
│   ├── db/                   # 💾 データベース管理
│   │   ├── database_manager.py # 統一CRUD
│   │   ├── knowledge_manager.py # ナレッジ管理
│   │   └── db_initializer.py   # DB初期化
│   └── llm/                  # LLMプロバイダー
├── tools/                     # 🛠️ コマンドラインツール
│   ├── git_commit_ai         # 軽量Gitツール
│   └── project_organizer.py  # プロジェクト管理
├── config/                    # ⚙️ 設定ファイル
├── tests/                     # 🧪 テストスイート
├── docs/                     # 📚 ドキュメント
│   ├── MCP_ENHANCEMENT.md    # MCP設計書 ✨NEW
│   ├── DATABASE_DESIGN.md    # DB設計書 ✨NEW
│   └── ARCHITECTURE_DESIGN.md # システム設計書
└── venv_linux/               # 🐧 Linux仮想環境

📊 実装状況

✅ 完全動作確認済み

MCP強化システム: データベース統合・LLM自発調査・NatureRemo連携 ✨NEW
データベース管理: 27テーブル統一CRUD・ナレッジベース・LLM履歴追跡 ✨NEW
LLMAgent: 3プロバイダー統合・自動フォールバック・チャンク処理
git_smart_agent: AIコミットメッセージ生成・大規模変更対応
プロバイダー接続: Gemini、HuggingFace、Ollama
weather_agent: IP位置推定＋天気予報
web_agent: Webページ解析＋LLM Q&A
チャンク処理: 長文分割・並列処理・結果統合
テキスト安全処理: 日本語対応折り返し・切り詰め

🔄 最新改善（v1.0.0）

マルチプロバイダー戦略: 自動フォールバック機能
チャンク処理アーキテクチャ: 300-500文字単位の分散処理
日本語最適化: 文字境界・句読点考慮の折り返し
統一レスポンス: LLMResponse形式による一貫した処理
安全性向上: 入力検証・出力サニタイズ

⚠️ 調整中

command_agent: インターフェース最適化
config_agent: 設定自動生成
全スクリプト安全化: テキスト折り返し適用

🌐 クロスプラットフォーム対応

Linux: 完全対応（推奨環境）
Windows: 基本対応・PowerShell最適化
macOS: 基本対応・追加テスト中

📈 パフォーマンス

プロバイダー	レスポンス時間	チャンク処理	特徴
Gemini	~1.0秒	✅ 対応	高品質・制限あり
HuggingFace	~0.3秒	✅ 対応	高速・安定
Ollama	~1.6秒	✅ 対応	ローカル・プライベート

チャンク処理性能

分割速度: ~10MB/秒（日本語文字境界考慮）
並列処理: 最大3チャンク同時処理
メモリ効率: チャンク単位でのメモリ管理
エラー耐性: 部分失敗時の継続処理

🎯 使用例

AI Git統合ワークフロー（大規模変更対応）

# 100個のファイル編集後
git add .

# AI統合Gitワークフロー（自動チャンク処理）
python agents/git_smart_agent.py
# → 103ファイルを11カテゴリに自動分類
# → チャンク処理で大きな差分を分割
# → AIによる統合的なコミットメッセージ生成
# → 対話型確認・自動コミット

チャンク処理による長文解析

# 大きなログファイルの解析
python tools/agent_cli.py chunk --file system.log --chunk-size 400
# → ファイルを400文字単位で分割
# → 各チャンクを並列処理
# → 結果を統合して要約

# 長いMarkdownドキュメントの処理
python agents/llm_agent.py --chunk-text "$(cat large_document.md)"
# → 自動的にチャンク分割
# → プロバイダー制限を超えるテキストも安全に処理

安全なテキスト表示

# 日本語テキストの安全な折り返し
from services.llm.llm_common import safe_text_wrap

long_japanese = "これは非常に長い日本語のテキストです。" * 10
wrapped = safe_text_wrap(long_japanese, max_width=40)
print(wrapped)
# → 文字境界を考慮した自然な改行

天気予報統合

# IP位置推定天気
python services/agent/weather_agent.py

🔐 MCPパスワードマネージャー（Ollama実装）

# MCPパスワードマネージャーの実行
python projects/password_manager_ollama.py
# マスターパスワードを入力してください: ********

# メニュー操作例
# 1. パスワード追加
#    サイト名: github.com
#    ユーザー名: myuser
#    パスワード: mypassword123
#    メモ: 開発用アカウント
#    ✅ パスワードが追加されました

# 2. パスワード取得
#    サイト名: github.com
#    📝 サイト: github.com
#    👤 ユーザー: myuser
#    🔑 パスワード: mypassword123
#    📄 メモ: 開発用アカウント

# MCPエージェント経由での生成（品質改善付き）
python agents/agent_mcp.py generate ollama_mcp_prompt.txt --output projects/new_password_manager.py --provider ollama
# → 自動import文追加
# → 構文エラー完全排除
# → docstring自動生成
# → 品質チェック実行

📦 安全なパッケージ管理

# パッケージ管理システム
python tools/package_manager.py

# 危険コマンドは自動拒否
# 🚫 コマンド拒否: 危険コマンド検出: rm -rf

# pip実行は自動で仮想環境に切り替え
# 🔧 仮想環境でpip実行: venv_linux/Scripts/pip.exe install requests
# ✅ pip実行成功

# コード品質改善
python tools/mcp_quality_improver.py test_code.py
# ✅ ファイル改善完了: 5項目
#   - import文追加: from typing import Dict
#   - import文追加: class DatabaseError(Exception): pass
#   - 基本docstring追加

都市指定

python services/agent/weather_agent.py "Tokyo"

詳細予報

python services/agent/weather_agent.py --lat 35.68 --lon 139.76 --forecast hourly


### Web解析統合

```bash
# ページ要約（チャンク処理対応）
python services/agent/web_agent.py https://example.com "3行で要約"

# 長いページの詳細分析
python services/agent/web_agent.py https://longpage.com "詳細分析"
# → 自動的にチャンク分割されて処理

# 価格確認
python services/agent/web_agent.py https://shop.example.com "価格は？"

🛠️ 開発者向け

テスト実行

# 統合テスト
python tests/test_comprehensive_working.py

# チャンク処理テスト
python tests/test_llm_agent_updated.py

# 個別テスト
python tests/test_integration_comprehensive.py

# テストカバレッジ
python -m pytest tests/ --cov=agents --cov=services

デバッグ

# LLMプロバイダー直接テスト
python -c "from agents.llm_agent import LLMAgent; print(LLMAgent().check_provider_status())"

# チャンク処理デバッグ
python -c "from agents.llm_agent import LLMAgent; agent = LLMAgent(); print(agent.generate_text_chunked('長いテキスト', debug=True))"

# Git状態確認
python -c "from agents.git_smart_agent import GitSmartAgent; print(GitSmartAgent().get_git_status())"

🤝 コントリビューション

フォーク
フィーチャーブランチ作成: git checkout -b feature/amazing-feature
テスト実行: python -m pytest tests/ -v
コミット: ./tools/git_commit_ai または python agents/git_smart_agent.py
プッシュ: git push origin feature/amazing-feature
プルリクエスト作成

📄 ライセンス

MIT License - 詳細は LICENSE ファイルを参照

🆘 サポート

Issues: GitHub Issues
Documentation: docs/ フォルダ
Linux Setup: ./setup_neurohub_linux.sh

� Ready to boost your development workflow with AI? Get started now!

新機能ハイライト（v1.0.0）

✅ チャンク処理: 長文を自動分割・並列処理・結果統合
✅ 日本語最適化: 文字境界を考慮した安全なテキスト処理
✅ マルチプロバイダー: 3プロバイダー間の自動フォールバック
✅ 大規模変更対応: 100+ファイルの自動分類・AI解析
✅ 安全性向上: 入力検証・出力サニタイズ・エラー耐性

詳細ドキュメント:

ARCHITECTURE_DESIGN.md - アーキテクチャ設計書
DOCKER_SETUP.md - Docker詳細ガイド
DEPENDENCIES.md - 依存関係・環境構築ガイド
TASK_MANAGEMENT.md - タスク管理
MCP_ENHANCEMENT.md - MCP強化システム
DATABASE_DESIGN.md - データベース設計

Name		Name	Last commit message	Last commit date
Latest commit History 291 Commits
.github		.github
.vscode		.vscode
_archive		_archive
agents		agents
config		config
data		data
docs		docs
old		old
projects		projects
scripts		scripts
services		services
tests		tests
tools		tools
.dockerignore		.dockerignore
.env.example		.env.example
.gitignore		.gitignore
DISCORD_TEST_GUIDE.md		DISCORD_TEST_GUIDE.md
Dockerfile		Dockerfile
QUICK_START.md		QUICK_START.md
README.md		README.md
discover_takizumi_buttons.py		discover_takizumi_buttons.py
docker-compose.yml		docker-compose.yml
get_aircon_id.py		get_aircon_id.py
learn_light_signals.py		learn_light_signals.py
main.py		main.py
mcp_prompt_password_manager.txt		mcp_prompt_password_manager.txt
ollama_complete_prompt.txt		ollama_complete_prompt.txt
ollama_mcp_prompt.txt		ollama_mcp_prompt.txt
pyproject.toml		pyproject.toml
requirements-dev.txt		requirements-dev.txt
requirements.txt		requirements.txt
send_learned_signal.py		send_learned_signal.py
setup.cfg		setup.cfg
setup_neurohub_linux.sh		setup_neurohub_linux.sh
start_discord_bot.sh		start_discord_bot.sh
takizumi_full_data.json		takizumi_full_data.json
test_aircon.py		test_aircon.py
test_aircon_led.py		test_aircon_led.py
test_all_appliances.py		test_all_appliances.py
test_all_buttons.py		test_all_buttons.py
test_discord_remo.py		test_discord_remo.py
test_hf_detailed.py		test_hf_detailed.py
test_incomplete_code.py		test_incomplete_code.py
test_light_advanced.py		test_light_advanced.py
test_light_control.py		test_light_control.py
test_light_interactive.py		test_light_interactive.py
test_light_repeat.py		test_light_repeat.py
test_nature_remo.py		test_nature_remo.py
test_ollama_single.py		test_ollama_single.py
test_package_manager.py		test_package_manager.py
test_password_manager_ollama.py		test_password_manager_ollama.py
test_remo_debug.py		test_remo_debug.py
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messpy/NeuroHub

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NeuroHub - 高度なAI統合Git & 開発支援プラットフォーム

🌟 主要機能

🚀 最新機能（v1.0.0）

🤖 統合AIエージェント（agents/）

🌐 MCP強化システム（services/mcp/）✨ NEW

🔐 MCPパスワードマネージャー（projects/）🆕

💾 統合データベースシステム（services/db/）

🛠️ 独立ユーティリティ（services/agent/）

🔧 コマンドラインツール（tools/）

🚀 クイックスタート

📦 前提条件

🐳 方法1: Docker（推奨 - 最も簡単）

ステップ1: リポジトリクローン

ステップ2: 環境変数設定

ステップ3: Docker起動

ステップ4: 動作確認

Docker管理コマンド

🛠️ 方法2: 自動セットアップスクリプト（Linux/WSL/Mac）

📝 方法3: 手動セットアップ（上級者向け）

ステップ1: 依存関係インストール

ステップ2: Python仮想環境

ステップ3: Pythonパッケージ

ステップ4: データベース初期化

ステップ5: 環境変数

🎯 セットアップ後の確認

🎯 セットアップ後の確認

🎯 基本的な使用方法

AIエージェント（統合機能）

新機能: 🎤 音声トリガーシステム

新機能: 🤖 Discord Bot（拡張性抜群！）

新機能: MCP強化システム

新機能: チャンク処理

安全なテキスト処理

独立ユーティリティ

コマンドラインツール

🧪 テスト実行

📋 API Key取得方法

🏗️ プロジェクト構造

📊 実装状況

✅ 完全動作確認済み

🔄 最新改善（v1.0.0）

⚠️ 調整中

🌐 クロスプラットフォーム対応

📈 パフォーマンス

チャンク処理性能

🎯 使用例

AI Git統合ワークフロー（大規模変更対応）

チャンク処理による長文解析

安全なテキスト表示

天気予報統合

🔐 MCPパスワードマネージャー（Ollama実装）

📦 安全なパッケージ管理

都市指定

詳細予報

🛠️ 開発者向け

テスト実行

デバッグ

🤝 コントリビューション

📄 ライセンス

🆘 サポート

新機能ハイライト（v1.0.0）

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