Unabyss

Unabyss

UnabyssはAI向けのユニバーサルコンテキストレイヤーを提供し、MCPを介して自己更新型のセグメント化されたコンテキストをすべてのエージェントとLLMに配信します。

MCPコンテキスト層AIエージェントLLM統合リアルタイム更新
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Unabyssとは

Unabyssは、Model Context Protocol（MCP）を介して、すべてのエージェントとLLMに自己更新型のセグメント化されたコンテキストを提供する、AI向けのユニバーサルコンテキストレイヤーです。OpenClaw、Cursor、GitHub、Notionといったツール間で発生する、断片化・陳腐化したコンテキストの問題を解決します。ユーザーはデータソースを一度接続するだけで、Unabyssが自動的にタグ付け、セグメント化、そして任意の接続エージェントによる取得に備えたコンテキストを準備します。その結果、手動で.mdファイルを管理することなく、常に最新のクリーンでスコープ化されたコンテキストが得られます。

アプリケーションシナリオ

  • クロスツールAI連携: Claude Code、Cursor、ChatGPTがすべて同じ最新のプロジェクトコンテキストを共有できるようにし、手動同期を不要にします。
  • 会議メモ統合: Fathom、Fireflies、tl;dv、Granolaの録音からコンテキストを自動的にAIエージェントに取り込みます。
  • メールとカレンダーのコンテキスト: Gmail、Googleカレンダー、OneNoteのデータにエージェントがアクセスできるようにし、インテリジェントなスケジューリングとフォローアップを実現します。
  • ドキュメントとナレッジ管理: Notion、Obsidian、Googleドライブのファイルをトピック、信頼度、機密性に基づいてセグメント化し、取得可能にします。
  • 開発者ワークフロー: GitHub、VS Code、OpenCodeを接続し、コーディングエージェントが最近のコミット、プルリクエスト、コードレビューを理解できるようにします。
  • ソーシャルおよびプロフェッショナルプロファイリング: Slack、X/Twitter、LinkedInを統合し、エージェントに個人および仕事上のやり取りに関するコンテキストを提供します。

主な機能

  • コンテキストセグメンテーション

    入力されたすべてのコンテキストは、トピック、信頼度、機密性、ソースアプリ、個人/業務の軸に沿って自動的にタグ付けされます。取得時には関連するスライスのみが対象となります。

  • 取得効率

    大まかに一致したチャンクをプロンプトにダンプする標準的なRAGとは異なり、Unabyssは質問に答える行のみをスコアリングして抽出し、最大10分の1のトークン数で処理します。

  • 自己更新型コンテキスト

    接続されたソース（Notion、Slack、Gmailなど）は自動的にコンテキストを更新するため、手動で.mdファイルを更新することなく、エージェントは常に最新情報を利用できます。

  • MCP統合

    生成されたトークンを使用して、Claude Code、OpenClaw、PerplexityなどのエージェントをMCP経由でプラグインし、常に最新のコンテキストを確保します。

  • きめ細かなアクセス制御

    アイテムレベルまたはトピック/信頼度レベルでアクセスレベルを選択し、その後は手動管理を忘れることができます。

  • 数百もの統合

    Notion、Slack、Gmail、Googleドライブ、GitHub、Obsidian、そしてFathom、Fireflies、tl;dv、Granolaなどの会議ツールを含む、幅広いアプリからのソースを接続できます。

  • トークン生成

    MCPホスト用に単一のトークンを生成します。このトークンは一度だけ表示され、すぐにコピーする必要があります。

  • 3層コンテキストエンジン

    生のシグナルが最上部に入力され、コンテキストエンジニアリング層（セグメント化、圧縮、ゲート）を通過し、最下部からクリーンでスコープ化されたコンテキストとして出力されます。

ターゲットユーザー

Unabyssは、複数のAIツールとデータソースをまたいで作業するプロフェッショナルやチームのために構築されています。Claude Code、Cursor、VS Codeを使用する開発者、NotionやGitHubを管理するプロダクトマネージャー、そしてSlack、メール、会議メモでAIエージェントを最新に保つ必要があるナレッジワーカーが対象です。特に、アプリ間で.mdファイルや断片化されたコンテキストを手動で管理することにうんざりしている人にとって有用です。

Unabyssの使い方

  1. ソースを接続する: 数百の統合からデータを抽出し、セグメント化し、取得に備えます。Notion、Slack、Gmail、GitHubなどのアプリを接続します。
  2. トークンを生成する: MCPホスト用のトークンを作成します。すぐにコピーしてください。再表示されることはありません。
  3. エージェントをプラグインする: 生成されたトークンを使用して、Claude Code、OpenClaw、Perplexity、またはその他のMCP互換エージェントを接続します。
  4. アクセスレベルを選択する: アイテムレベルまたはトピック/信頼度レベルの権限を設定します。以降、すべてのエージェントとアプリでコンテキストが自動的に最新の状態に保たれます。

効果レビュー

Unabyssは、複数のAIエージェントを異なるツールで使用するすべての人が直面する、コンテキストの断片化と陳腐化という実際の課題に取り組んでいます。3層コンテキストエンジンと取得効率（最大10分の1のトークン数）は、速度とコストの両方に大きな実用的メリットをもたらすことを示唆しています。トピック、信頼度、機密性によるセグメンテーションは、無関係な個人データが業務上のクエリに漏れるのを防ぐ、思慮深い機能です。製品はまだ初期段階（Product Huntでローンチ予定）ですが、統合リストは充実しており、MCPベースのアプローチは新たな標準に沿ったものです。すでに複数のAIツールを扱っているチームにとって、Unabyssは管理するダッシュボードを増やすことなくコンテキストを統一する実用的な方法のように思われます。

よくある質問

Unabyssとは何ですか？
Unabyssは、Model Context Protocol (MCP) を介してすべてのエージェントとLLMに自己更新型のセグメント化されたコンテキストを提供する、AIのためのユニバーサルコンテキストレイヤーです。
UnabyssはどのようにAIエージェントにコンテキストを提供しますか？
UnabyssはMCP（Model Context Protocol）を使用して、自己更新型でセグメント化されたコンテキストをAIエージェントとLLMに直接提供します。
「自己更新型コンテキスト」とはどういう意味ですか？
コンテキストが手動介入なしに自動的に更新され、最新の状態を保つことを意味し、AIが常に最新の情報を利用できるようにします。
Unabyssは複数のAIエージェントを同時に扱えますか？
はい、UnabyssはすべてのエージェントとLLMにセグメント化されたコンテキストを提供するように設計されており、複数のAIシステムを同時にサポートします。
Unabyssは任意のLLMと互換性がありますか？
UnabyssはMCPプロトコルを介して動作するため、MCPをサポートする任意のLLMまたはエージェントと互換性があります。
セグメント化されたコンテキストの利点は何ですか？
セグメント化されたコンテキストにより、異なるAIエージェントが必要な関連情報のみを受け取ることができ、効率と精度が向上します。

Unabyss - AIツール詳細

UnabyssはAI向けのユニバーサルコンテキストレイヤーを提供し、MCPを介して自己更新型のセグメント化されたコンテキストをすべてのエージェントとLLMに配信します。

分類：エージェント

アクセスリンク：https://unabyss.com/

タグ：MCP、コンテキスト層、AIエージェント、LLM統合、リアルタイム更新