AI Slackボットの会話メモリ

Tiger Slack は Slack-native AI アシスタントに、チームの会話を自然に理解し、関与する能力を与えます。 Slack のメッセージ履歴とコンテキストを MCP サーバーを通じてリアルタイムでアクセスすることで、AI ボットは、過去のディスカッション、進行中のプロジェクト、チームのダイナミクスに関する参照を把握し、同じコンテキスト意識で質問に対応できます。

Tiger Slack は、Eon, TigerData の Slack-native AI アシスタントの背後にあるスーパーパワーです。

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概要

自分のAIアシスタントを望むチームのために構築: -会話のコンテキストを把握と過去のディスカッションへの参照 -プロジェクト履歴に関する質問と決定 -異なるトピックとスレッドで関わる人 -**進行中の会話をフォローし、関連する入力を提供 -すべてのチームチャネルで会話メモリを構築する

主要コンポーネント

##Ingest Service ([ingest/) )

インジェストサービスは、Pythonアプリです。

• WebSocket(ソケットモード)を介してSlackに接続する
• リアルタイムでメッセージ、反応、ユーザー変更、チャネルの更新をキャプチャ

Tiger Slack

Conversational Memory for AI Slack Bots

Tiger Slack gives Slack-native AI assistants the ability to understand and engage with your team’s conversations naturally. By providing real-time access to Slack message history and context through an MCP server, it enables AI bots to respond to questions with the same contextual awareness that humans have - understanding references to past discussions, ongoing projects, and team dynamics.

Tiger Slack is the superpower behind Eon, TigerData’s Slack-native AI assistant.

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Overview

Built for teams who want their AI assistants to:

• Understand conversational context and references to past discussions
• Answer questions about project history and decisions
• Know who’s involved in different topics and threads
• Follow ongoing conversations and provide relevant input
• Build conversational memory across all team channels

Key Components

Ingest Service (ingest/)

The ingest service is a Python app that:

• Connects to Slack via WebSocket (Socket Mode)
• Captures messages, reactions, user changes, and channel updates in real-time
• Runs scheduled jobs for user/channel synchronization

The ingest service can process a Slack historical export into the database.

See the ingest README.md for more details.

MCP Server (mcp/)

A Streamable HTTP Model Context Protocol server provides:

• AI-accessible APIs for Slack data analysis
• Channel and user browsing with intelligent filtering
• Conversation retrieval with full threading context
• Message permalink generation

See the mcp README.md for more details.

###️TimescaleDB Database Tiger Slack uses a TimescaleDB database to store the Slack content.

• High-throughput message ingestion with 7-day chunk partitioning
• Efficient time-based queries and analytics
• Automatic compression after 45 days (5-10x space savings)
• Channel-based segmentation for optimal query performance
• Sparse indexes (bloom filters, minmax) for fast filtering
• Chunk skipping for accelerated thread queries
• Full-text search capabilities across message content

Architecture

graph TB
    %% External Systems
    S[Slack Workspace]
    C[Claude/LLM Client]
    
    %% Core Components  
    I[Ingest ServicePython]
    D[TimescaleDBTime-series Database]
    M[MCP/HTTP ServerTypeScript]
    
    %% Data Flow - Ingestion
    S -->|WebSocket Events| I
    S -->|Historical Export| I
    I -->|Store Events| D
    
    %% Data Flow - Analysis
    C -->|MCP Protocol| M
    M -->|SQL Queries| D
    M -->|Structured Data| C

Quick Start

Start by cloning the repo.

git clone --recurse-submodules [email protected]:timescale/tiger-slack.git
cd tiger-slack

The ingest service requires an app configured in Slack with proper privileges and tokens.