jpskill.com
🛠️ 開発・MCP コミュニティ

onyx-ai

Onyxは、社内データと連携できるAIチャットプラットフォームを構築し、プライベートなChatGPT環境を構築したり、企業向けAIアシスタントをConfluenceやSlack、Driveと連携させて構築したりするSkill。

📜 元の英語説明(参考)

Deploy and configure Onyx, a self-hosted AI chat platform with RAG and 25+ data connectors. Use when: setting up private ChatGPT alternative, connecting AI to company documents, building enterprise AI assistant with Confluence/Slack/Drive access.

🇯🇵 日本人クリエイター向け解説

一言でいうと

Onyxは、社内データと連携できるAIチャットプラットフォームを構築し、プライベートなChatGPT環境を構築したり、企業向けAIアシスタントをConfluenceやSlack、Driveと連携させて構築したりするSkill。

※ jpskill.com 編集部が日本のビジネス現場向けに補足した解説です。Skill本体の挙動とは独立した参考情報です。

⚡ おすすめ: コマンド1行でインストール(60秒)

下記のコマンドをコピーしてターミナル(Mac/Linux)または PowerShell(Windows)に貼り付けてください。 ダウンロード → 解凍 → 配置まで全自動。

🍎 Mac / 🐧 Linux 
mkdir -p ~/.claude/skills && cd ~/.claude/skills && curl -L -o onyx-ai.zip https://jpskill.com/download/15197.zip && unzip -o onyx-ai.zip && rm onyx-ai.zip
🪟 Windows (PowerShell) 
$d = "$env:USERPROFILE\.claude\skills"; ni -Force -ItemType Directory $d | Out-Null; iwr https://jpskill.com/download/15197.zip -OutFile "$d\onyx-ai.zip"; Expand-Archive "$d\onyx-ai.zip" -DestinationPath $d -Force; ri "$d\onyx-ai.zip"

完了後、Claude Code を再起動 → 普通に「動画プロンプト作って」のように話しかけるだけで自動発動します。

💾 手動でダウンロードしたい(コマンドが難しい人向け)
  1. 1. 下の青いボタンを押して onyx-ai.zip をダウンロード
  2. 2. ZIPファイルをダブルクリックで解凍 → onyx-ai フォルダができる
  3. 3. そのフォルダを C:\Users\あなたの名前\.claude\skills\(Win)または ~/.claude/skills/(Mac)へ移動
  4. 4. Claude Code を再起動
⬇ .zip でダウンロード(推奨) ⬇ .skill 形式(上級者用) 元のソース ↗

⚠️ ダウンロード・利用は自己責任でお願いします。当サイトは内容・動作・安全性について責任を負いません。

🎯 このSkillでできること

下記の説明文を読むと、このSkillがあなたに何をしてくれるかが分かります。Claudeにこの分野の依頼をすると、自動で発動します。

📦 インストール方法 (3ステップ)

  1. 1. 上の「ダウンロード」ボタンを押して .skill ファイルを取得
  2. 2. ファイル名の拡張子を .skill から .zip に変えて展開(macは自動展開可)
  3. 3. 展開してできたフォルダを、ホームフォルダの .claude/skills/ に置く
    • · macOS / Linux: ~/.claude/skills/
    • · Windows: %USERPROFILE%\.claude\skills\

Claude Code を再起動すれば完了。「このSkillを使って…」と話しかけなくても、関連する依頼で自動的に呼び出されます。

詳しい使い方ガイドを見る →
最終更新
2026-05-18
取得日時
2026-05-18
同梱ファイル
1

📖 Skill本文(日本語訳)

※ 原文(英語/中国語)を Gemini で日本語化したものです。Claude 自身は原文を読みます。誤訳がある場合は原文をご確認ください。

Onyx AI

概要

Onyx (旧称 Danswer) は、社内データソースに接続し、検索拡張生成による ChatGPT のようなチャットを提供する、自己ホスト型の AI プラットフォームです。あらゆる LLM プロバイダーをサポートし、Confluence、Slack、Google Drive、GitHub、Notion など、25 以上のコネクターが含まれています。

手順

デプロイメント

Docker Compose を使用して Onyx をデプロイします。

git clone https://github.com/onyx-dot-app/onyx.git
cd onyx/deployment/docker_compose
docker compose up -d

http://localhost:3000 で管理パネルにアクセスします。初回アクセス時に管理者アカウントを作成してください。

LLM プロバイダーの設定

管理画面 → LLM 設定で、プロバイダーを追加します。

  • OpenAI: API キーを入力し、モデルを選択します (gpt-4o を推奨)。
  • Anthropic: API キーを入力し、Claude モデルを選択します。
  • Azure OpenAI: エンドポイント URL、API キー、デプロイメント名を入力します。
  • Ollama: 完全なプライベート設定のために、ローカルの Ollama インスタンスを指定します。

データソースの接続

管理画面 → コネクターで、ソースを追加します。

  1. Confluence: ベース URL + API トークンを入力します。Onyx はすべてのスペースをインデックス化します。
  2. Slack: Onyx Slack アプリをインストールし、インデックス化するチャンネルを選択します。
  3. Google Drive: OAuth 接続を行い、共有ドライブを選択します。
  4. GitHub: パーソナルアクセストークンを入力し、リポジトリを選択します。
  5. Web scraping: クロールしてインデックス化する URL を入力します。

各コネクターは、設定可能なスケジュール (毎時、毎日、毎週) で実行されます。

アシスタントの作成

異なるシステムプロンプトとドキュメントアクセス権を持つ、専門的なアシスタントを作成します。

  • エンジニアリングアシスタント: GitHub + Confluence の技術ドキュメントへのアクセス
  • セールスアシスタント: CRM データ + 製品ドキュメントへのアクセス
  • 人事アシスタント: ポリシー + ハンドブックへのアクセス (アクセス制限あり)

例

例 1: 会社知識の検索

ユーザープロンプト: "エンタープライズ顧客向けの払い戻しポリシーは何ですか？"

アシスタントは Confluence ドキュメントと Google Drive 全体を検索し、関連するポリシー文書を見つけ、ソース文書への引用リンクを含む回答を返します。

例 2: コードに関する質問

ユーザープロンプト: "認証ミドルウェアはどのように機能しますか？"

アシスタントは GitHub リポジトリを検索し、認証ミドルウェアファイルを見つけ、コードリファレンスとともに実装を説明します。

ガイドライン

  • 1〜2 個のコネクターから始めて、品質を確認してからさらに追加します。
  • ドキュメントの権限を組織構造に合わせて設定します。
  • 完全にエアギャップされたデプロイメントには Ollama を使用します (データがネットワークから出ません)。
  • 管理画面 → アナリティクスでトークン使用量を監視して、コストを管理します。
  • 負荷の急増を避けるために、営業時間外にコネクターの同期をスケジュールします。
  • チームに展開する前に、既知の質問で RAG の品質をテストします。
📜 原文 SKILL.md(Claudeが読む英語/中国語)を展開

Onyx AI

Overview

Onyx (formerly Danswer) is a self-hosted AI platform that connects to your company's data sources and provides ChatGPT-like chat with retrieval-augmented generation. It supports any LLM provider and includes 25+ connectors for Confluence, Slack, Google Drive, GitHub, Notion, and more.

Instructions

Deployment

Deploy Onyx using Docker Compose:

git clone https://github.com/onyx-dot-app/onyx.git
cd onyx/deployment/docker_compose
docker compose up -d

Access the admin panel at http://localhost:3000. Create an admin account on first visit.

Configure LLM Provider

In Admin → LLM Configuration, add your provider:

  • OpenAI: Enter API key, select model (gpt-4o recommended)
  • Anthropic: Enter API key, select Claude model
  • Azure OpenAI: Enter endpoint URL, API key, deployment name
  • Ollama: Point to local Ollama instance for fully private setup

Connect Data Sources

In Admin → Connectors, add sources:

  1. Confluence: Enter base URL + API token. Onyx indexes all spaces.
  2. Slack: Install Onyx Slack app, select channels to index.
  3. Google Drive: OAuth connection, select shared drives.
  4. GitHub: Personal access token, select repos.
  5. Web scraping: Enter URLs to crawl and index.

Each connector runs on a configurable schedule (hourly, daily, weekly).

Create Assistants

Create specialized assistants with different system prompts and document access:

  • Engineering Assistant: Access to GitHub + Confluence tech docs
  • Sales Assistant: Access to CRM data + product docs
  • HR Assistant: Access to policies + handbook (restricted access)

Examples

Example 1: Company knowledge search

User prompt: "What is our refund policy for enterprise customers?"

The assistant searches across Confluence docs and Google Drive, finds the relevant policy document, and responds with the answer including a citation link to the source document.

Example 2: Code question

User prompt: "How does our authentication middleware work?"

The assistant searches GitHub repos, finds the auth middleware files, and explains the implementation with code references.

Guidelines

  • Start with 1-2 connectors, verify quality before adding more
  • Set document permissions to match your org structure
  • Use Ollama for fully air-gapped deployments (no data leaves your network)
  • Monitor token usage in Admin → Analytics to control costs
  • Schedule connector syncs during off-hours to avoid load spikes
  • Test RAG quality with known questions before rolling out to team