AI Learning Platform

AIを活用したパーソナライズド学習プラットフォーム

概要

このプロジェクトは、OpenAI GPT-4o-miniとMCP（Model Context Protocol）を活用して、ユーザーに最適化された学習体験を提供するプラットフォームです。AIとの対話を通じて学習者のニーズを理解し、パーソナライズされたカリキュラムを提供します。

機能

• AIとの対話によるパーソナライズドアセスメント
• 動的なカリキュラム生成
• 進捗トラッキング
• リコメンデーション機能

セットアップ手順

Dockerを使用する場合（推奨）

1. 必要なツールのインストール

   • Docker
   • Docker Compose

2. 環境変数の設定

# バックエンド
cp backend/.env.example backend/.env
# 必要な環境変数を編集（特にOPENAI_API_KEY）

3. Docker Composeでの起動

docker-compose up -d

アプリケーションにアクセス：

• フロントエンド: http://localhost:3000
• バックエンド: http://localhost:3001
• データベース管理（Adminer）: http://localhost:8080

従来の方法でセットアップ

バックエンド（Python/FastAPI）

1. Python環境のセットアップ

cd backend
python -m venv venv
source venv/bin/activate  # Windows: `venv\Scripts\activate`
pip install -r requirements.txt

2. 環境変数の設定

cp .env.example .env
# .envファイルを編集

3. データベースの初期化

python scripts/init_db.py

4. サーバーの起動

python -m mcp_server

フロントエンド（Next.js）

1. Node.js環境のセットアップ

cd frontend
npm install

2. 開発サーバーの起動

npm run dev

プロジェクト構造

ai-learning-platform/
├── backend/             # バックエンド実装
│   ├── mcp_server/     # MCPサーバー
│   ├── scripts/        # ユーティリティスクリプト
│   └── tests/          # テストコード
├── frontend/           # フロントエンド実装
│   ├── src/           # ソースコード
│   └── public/        # 静的ファイル
├── docs/              # プロジェクトドキュメント
├── docker-compose.yml # Docker構成
└── README.md         # このファイル

技術スタック

バックエンド

• Python 3.9+
• FastAPI
• SQLite/PostgreSQL
• OpenAI API
• Model Context Protocol (MCP)

フロントエンド

• Next.js 14
• TypeScript
• Tailwind CSS

開発ガイドライン

詳細なガイドラインは以下のドキュメントを参照してください：

• アーキテクチャ設計
• API仕様
• MCPサーバー仕様
• データベーススキーマ

コーディング規約

• バックエンド: PEP 8準拠
• フロントエンド: ESLint/Prettierの設定に準拠

Git運用

• 機能開発: feature/機能名
• バグ修正: fix/問題の概要
• リファクタリング: refactor/対象の概要

テスト

バックエンド

cd backend
pytest

フロントエンド

cd frontend
npm test

デプロイ

Docker環境（本番用）

# 本番環境用の構成でビルド
docker-compose -f docker-compose.prod.yml build

# 起動
docker-compose -f docker-compose.prod.yml up -d

手動デプロイ

詳細はデプロイガイドを参照してください。

トラブルシューティング

よくある問題

1. Docker関連

エラー: ポートが既に使用されています
解決: 使用中のポートを確認し、必要に応じて停止またはポート番号を変更

2. 環境変数

エラー: 環境変数が設定されていません
解決: .envファイルの存在と内容を確認

3. データベース

エラー: データベースに接続できません
解決: DATABASE_URLの設定とデータベースの起動状態を確認

貢献ガイド

1. このリポジトリをフォーク
2. 機能ブランチを作成 (git checkout -b feature/amazing-feature)
3. 変更をコミット (git commit -m 'feat: Add amazing feature')
4. ブランチをプッシュ (git push origin feature/amazing-feature)
5. プルリクエストを作成

ライセンス

このプロジェクトはMITライセンスの下で公開されています。

連絡先

• 開発者: Your Name
• Email: your.email@example.com

謝辞

• OpenAI - GPT-4o-mini API の提供
• Anthropic - Model Context Protocol (MCP)の開発