インテリジェント・ページ分析の技術的実装
オープンダイヤのページ分析機能は、以下の技術スタックに依存しています：
- MCPプロトコル層低遅延の双方向通信のために、ブラウザ拡張機能とローカルサーバーの間に持続的なWebSocket接続を確立する。
- コンテンツ抽出エンジンDOM解析アルゴリズムにより、構造化されたウェブコンテンツを取得します：
- querySelectorなどのAPIを使用したボディ領域の検索
- 広告のようなノイズの多いコンテンツをフィルタリングするために、Readabilityクラスのアルゴリズムを適用する。
- AI統合インターフェース標準化されたJSONフォーマットを介して、抽出されたコンテンツを接続されたAIモデル（Claude/ChatGPTなど）に送信する。
典型的なワークフローの例：
ユーザーが "summary page "コマンドを入力→拡張機能がコンテンツキャプチャをトリガー→MCPプロトコルでローカルLLMに送信→AIがサマリーを生成→結果が返され、拡張機能のUIに表示される。全プロセスは通常2～3秒以内に完了する。
この答えは記事から得たものである。OpenDia：ブラウザとAIモデルを接続するオープンソースツール》
無断転載を禁じます：AI生産性ツール » オープンディアのページ・インテリジェンス分析実装の技術的原則は何ですか？
