2.1. バックエンド仕様 (API)

FastAPIで構築されたバックエンドAPI。主な責務は、認証、ビジネスロジックの実行、外部サービス連携です。

コンポーネント図

コンポーネント	説明
Routers	APIエンドポイントを定義し、リクエストを適切なサービスにルーティングする。
Services	ビジネスロジックを実装する。LLMサービス連携やNetworkXMCPの呼び出しなど。
Models/Schemas	Pydanticモデルとデータベーススキーマを定義する。
Database Interface	SQLAlchemyを使用してデータベースとのやり取りを抽象化する。
Auth Logic	OAuth2/JSON Web Tokenによるユーザー認証・認可のロジックを実装する。

APIエンドポイント一覧

認証 (/auth)

Method	Path	説明
POST	/register	新規ユーザーを登録する。
POST	/token	ユーザー名とパスワードで認証し、JWTアクセストークンを発行する。
GET	/users/me	現在認証中のユーザー情報を取得する。

チャット・LLM連携 (/chat)

Method	Path	説明
POST	/conversations	新しい会話を作成する。
GET	/conversations	ユーザーの会話一覧を取得する。
GET	/conversations/{id}	特定の会話の詳細を取得する。
GET	/conversations/{id}/messages	特定の会話のメッセージ一覧を取得する。
POST	/process	チャットUIからのメッセージを処理し、LLMやツール呼び出しを実行して最終結果を返す。
POST	/recommend-layout	ネットワーク概要に基づき、LLMが最適なレイアウトを推薦する。

/chat/process の詳細

• Request Body:

{
  "conversation_id": "conv_12345",
  "message": {
    "role": "user",
    "content": "次数中心性を計算して、重要なノードを大きく表示してください。"
  }
}

• Response Body (Success):

{
  "message": {
    "role": "assistant",
    "content": "次数中心性を計算し、ノードのサイズに反映しました。"
  },
  "graph_updated": true,
  "new_vis_data": { ... } // 更新後のグラフデータ
}

このエンドポイントが呼び出された際の、Backend、LLM、NetworkXMCP間のより詳細な連携フローについては、以下のドキュメントを参照してください。

• 3. 主要な処理フロー: 全体のやり取りをシーケンス図で解説しています。
• LLM Function Callingによるレンダリングデータ生成フロー: Function Callingにおけるデータの流れと責務を詳細に定義しています。

ネットワーク (/network)

Method	Path	説明
POST	/upload	GraphMLファイルをアップロードし、新しい会話とネットワークを作成する。 multipart/form-data を使用。また、この処理の中でNetworkXMCPを呼び出し、デフォルトのレイアウト（Spring Layout）を計算して初期座標を保存する。詳細は初期グラフ表示フローを参照。
GET	/{network_id}/visdata	ネットワークを可視化ライブラリ（Cytoscape.js, D3.jsなど）で描画可能な汎用JSON形式で取得する。
POST	/{network_id}/layout	NetworkXMCPを呼び出してレイアウトを計算・適用する。
GET	/{network_id}/export	ネットワークをGraphMLファイルとしてダウンロードする。

主要なデータモデル (Pydantic Schemas)

APIで送受信される主要なデータ構造です。

• User

フィールド名	型	説明
id	int	ユーザーID
username	str	ユーザー名

• Token

フィールド名	型	説明
access_token	str	JWTアクセストークン
token_type	str	トークン種別 (例: "bearer")

• Conversation

フィールド名	型	説明
id	str	会話ID
title	str	会話のタイトル
user_id	int	この会話を所有するユーザーのID
created_at	datetime	作成日時

• ChatMessage

フィールド名	型	説明
id	str	メッセージID
conversation_id	str	所属する会話のID
role	str	発言者の役割 (user or assistant)
content	str	メッセージの本文
created_at	datetime	作成日時

• Network (DBモデル)

フィールド名	型	説明
id	str	ネットワークID
name	str	ネットワーク名
graphml_content	str	GraphML形式の元データ
conversation_id	str	関連付けられた会話のID

外部サービス連携

• NetworkXMCP: グラフ計算が必要なリクエストを http://networkx-mcp:8001 に転送（プロキシ）します。
• LLMサービス: ユーザーの指示解釈、ツールコール変換、結果の要約のために外部LLM（OpenAI, Gemini等）のAPIを呼び出します。