ai-memory

ai-memoryはAIコーディングエージェントに永続メモリを提供し、異なるエージェントベンダー間の引き継ぎを可能にします。Claude Code、Codex、Cursor、Gemini CLI、OpenCode、Grok、Devin、Kimi、Kiroを含む20以上のハーネスをサポートします。 主な機能: - クロスエージェントメモリ: あるエージェントでの作業を途中で終了し、別のエージェントでコンテキストを保持したまま再開できます — どこまで進んだか、何が失敗したか、何が未解決か。引き継ぎは型付きのclaim-onceプロトコルです。 - クロスマシン同期: メモリはセルフホスト型サーバー上に存在するため、デバイスをまたいでプロジェクトを再開できます。 - チーム共有: 1つのサーバーが複数ユーザーに対応し、個人ごとの帰属、マルチユーザー認証、監査ログを備えます。知識はプロジェクト単位で共有され、個人の引き継ぎは個人のままに保たれます。 - 真実の源としてのMarkdown: メモリはgit管理された.mdファイルとして保存されます — grep可能、Obsidianで編集可能、rsync可能。SQLiteデータベースはファイルから再構築可能な派生インデックスです。 - 自動キャプチャ: ライフサイクルフックがプロンプト、ツール呼び出し、セッション境界を記録し、保存前に型付きプライバシー境界でサニタイズされます。観察結果はセッション終了時に読みやすいwikiページに統合されます。 - デフォルトでLLMゼロ: キャプチャ、検索、引き継ぎはAPIキーなしで動作します。LLM統合とベクトル検索はオプトインの追加機能です。 - 検索: FTS5全文検索、エンティティマッチング、グラフ隣接RRF、オプションのベクトルRRF、境界付きソース権威調整、非グローバル検索向けの生観察フォールバック。 - 単一のRustバイナリ: 自己完結型で、パージコマンド、計測された書き込み上限（約700/秒）、すべての変更の監査ログを備えます。 対応プラットフォーム: Linux、macOS、WSL2経由のWindows（ネイティブWindowsは実験的）。インストールオプションにはArch Linux向けAURパッケージ、amd64およびarm64イメージのDocker/Podman、ビルド済みネイティブバイナリが含まれます。オプションのLLMプロバイダーにはAnthropic、OpenAI（OAuth含む）、GitHub Copilot、Gemini、OpenCode、OpenAI互換エンドポイント（Ollama、LM Studio、vLLM）が含まれます。オプションの埋め込みプロバイダーにはOpenAI、Voyage、Gemini、キー不要のOpenAI互換エンドポイントが含まれます。 サーバーはMCP/HTTPインターフェースと、/api/v1配下にJSON APIを持つオプションの読み取り専用Web UIを公開します。セキュリティ機能にはループバック限定のデフォルトバインド、LAN公開時のベアラートークン認証、パスワードセッションとAPIキーを持つユーザーごとのアカウント、フック用のOIDCデバイス認証、リバースプロキシ経由のTLSが含まれます。リポジトリごとのキャプチャルールはパスを除外したり、許可リストモードで動作したりできます。データディレクトリにはgitでバージョン管理されたwiki、不変のサニタイズ済みトランスクリプトセグメント、SQLiteインデックス、予約されたモデルストレージ、ローリングログが含まれます。