Cobolt

Cobolt

🎯 概要

Cobolt はクロスプラットフォームデスクトップアプリケーションで、回答を得たり、重要なデータに対してアクションを実行したりできます。Cobolt はデータをデバイスのみに保存し、ローカルで実行される AI モデルを使用します。Cobolt はまた、あなたに関する重要な詳細を記憶し、それを使用してパーソナライズされた応答を提供することができます。そしてはい、あなたの記憶はデバイスに保存されます。 Model Context Protocol (MCP) を使用して、お気に入りのツールとデータソースに接続できます。

大手テック企業の AI に対する毎回のクエリが、彼らの「AI をスマートにする基金」への自動的で同意なしの寄付のように感じられ、遠くのサーバーファームで寄付がどのように使用されるかについて透明性がゼロですか？💸🤷

私たちは、将来の AI アシスタントはデバイス上で実行され、テック企業が利益のためにあなたのデータやクエリを送信して使用することはないと考えています。 小規模言語モデルはより大きなモデルとのギャップを埋めており、デバイスはより強力になっています。Cobolt は、その将来に向かってより近づくための私たちの取り組みです。

Cobolt を使用すると、選択したモデルを使用して、データに基づいた回答を得ることができます。

主な差別化要因

• ローカルモデル: データがデバイスを離れないことを保証します。Ollama を使用しており、選択したオープンソースモデルを使用できます。
• Model Context Protocol インテグレーション: MCP を使用して、最も重要なデータソースまたはツールに接続できます。これにより、モデルが関連するツールとデータにアクセスでき、より有用でコンテキスト対応の応答が提供されます。
• ネイティブメモリサポート: Cobolt はあなたに関する最も重要なことを記憶し、これを使用してより関連性の高い応答を提供します。

はじめに

リリースから適切なバイナリをインストールする前に、お使いのオペレーティングシステムに応じて以下の手順を実行してください。

MacOS

macOS では、Homebrew を使用して依存関係をインストールします。Homebrew がインストールされていることを確認してください。インストールするには、ターミナルで次のコマンドを実行します。

/bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)"

Linux:

Linux アプリを実行する前に、必要な依存関係をインストールしてください。

curl -O https://raw.githubusercontent.com/platinum-hill/cobolt/refs/heads/main/assets/scripts/linux_deps.sh
chmod +x linux_deps.sh
sudo ./linux_deps.sh

Windows

Windows では、Winget（Windows パッケージマネージャー）を使用します。 Winget をインストールする必要がある場合は、管理者として次の PowerShell コマンドを実行してください。

Install-Module -Name Microsoft.WinGet.Client -Repository PSGallery -Confirm:$false -AllowClobber; Repair-WinGetPackageManager;

PowerShell で winget -v を実行すると、winget がインストールされていることを確認できます。

コード署名ポリシー：

• Windows 向けの無料のコード署名は SignPath.io が提供し、証明書は SignPath Foundation によるものです（ご支援に感謝します！）。

使い方

モデルを変更するには？

デフォルトでは、推論に llama3.2:3b を、埋め込みに nomic-embed-text を使用します。

お使いのデバイスでより大きなモデルを実行できる場合は、llama3.1:8b または qwen3:8b をおすすめします。

こちらに掲載されている、ツール呼び出しに対応した任意の Ollama モデルを使用できます。推論用の新しいモデルをダウンロードするには、Ollama からインストールしてください。

ollama ls # to view models
ollama pull llama3.1:8b # to download llama3.1:8b

ダウンロードしたモデルは、アプリの設定セクションから選択できます。

注： さらにカスタマイズしたい場合は、ツール使用、推論、埋め込み用のモデルを個別に変更できます。

Windows の場合：%APPDATA%\cobolt\config.json を編集します。

macOS の場合：~/Library/Application Support/cobolt/config.json を編集します。

Linux の場合：$HOME/.config/cobolt/config.json を編集します。

編集後、変更を反映するには Cobolt を再起動してください。

新しいインテグレーションを追加するには？

特に便利な MCP 対応インテグレーションはこちらで確認できます。アプリケーションから新しいインテグレーションを追加して、新しい MCP サーバーを追加してください。アプリケーションによって、MCP サーバーを追加するための JSON ファイルが表示されます。新しいサーバーを簡単に追加できるよう、Claude Desktop と同じ形式を使用しています。

初めて利用する方におすすめのインテグレーションは、sample-mcp-server.jsonで確認できます。

必要なサーバーを追加した後、アプリケーションを再起動するか、インテグレーションを再読み込みしてください。

🤝 コントリビューション

コントリビューションを歓迎します！バグの報告、機能の提案、プルリクエストの送信など、皆さまのご協力に感謝します。

開発環境のセットアップ方法や Cobolt への貢献方法については、コントリビューションガイドラインをご覧ください。

次のこともできます：

• バグを報告する
• 機能をリクエストする

📄 ライセンス

このプロジェクトは Apache 2.0 License のもとでライセンスされています。詳細については、LICENSE ファイルをご覧ください。

謝辞

Cobolt は、いくつかの素晴らしいオープンソースプロジェクトとテクノロジーを基盤としています。

• Ollama - 大規模言語モデルをローカルで実行するための強力なフレームワーク
• Model Context Protocol - Anthropic による、モデルコンテキスト管理のためのプロトコル仕様
• Mem0 - 私たちの実装の着想となったメモリ管理システム
• Electron - クロスプラットフォームのデスクトップアプリを支えるフレームワーク

これらのプロジェクトのすべてのコントリビューターとメンテナーの素晴らしい活動に感謝します。

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