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aidimag

aidimag

ローカル
aidimag.comメモリ・ナレッジ13 週間前に更新

aidimag について

aidimagは、コーディングエージェント向けのリポジトリ記憶システムです。証拠付きの主張をレビュー後に保存し、コード変更に応じて再検証します。MCPによる検索や記録に加え、古い情報を検出する仕組みとガードレールを備えています。

主な機能

  1. 01証拠付きリポジトリ記憶
  2. 02人間が確認する提案キュー
  3. 03Gitフックによる検証と古さの検出
  4. 04キーワードとベクトルの複合検索
  5. 05ガードレールとコミット前チェック
  6. 06非MCPツール向けコンテキスト生成

活用シーン

  1. 01コーディングセッション間で規約を参照
  2. 02コミットやチャットからの提案をレビュー
  3. 03コード変更で無効になった記憶を検出
  4. 04コミット前にリポジトリのルールを適用

MCP 対応

MCPサーバーは、対応エージェントに記憶検索、提案、ライブノート、セッション収集、批評、チケット参照を提供します。非MCPツールでは生成したコンテキストファイルを利用できます。

設定

ローカルサーバーの設定はどのクライアントでも共通です。コピーしてクライアントの MCP 設定ファイルに貼り付けてください。

mcp.json · 共通設定
{
"mcpServers": {
"anup-khanal-aidimag": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"aidimag"
],
"env": {
"AIDIMAG_REPO": "<AIDIMAG_REPO>",
"AIDIMAG_LLM": "<AIDIMAG_LLM>",
"OPENAI_API_KEY": "<OPENAI_API_KEY>"
}
}
}
}
起動コマンドnpx -y aidimag
設定が必要な環境変数
AIDIMAG_REPOAbsolute path to the git repository whose memory store to serve. Optional: defaults to walking up from the current working directory.
AIDIMAG_LLMLLM provider for extraction features (chat_harvest, knowledge ingestion): openai | ollama | off. Optional: auto-detected.
OPENAI_API_KEYシークレットOpenAI API key, used only if the OpenAI provider is selected/detected for extraction features.

ローカルサーバーにはマシン上の実行環境(Node.js 18 以上など)が必要です。設定ファイルの場所はクライアントごとに異なります。

パッケージ
npmaidimag1.0.20

ツール

ツール一覧はまだ取得されていません

ローカルサーバーのツールはマシン上で起動して初めて取得できます。メンテナーはまだツール一覧を提供していません。

詳細

AI Dimag のロゴ

AI Dimag — AI コーディングエージェントのための検証済みメモリ

コーディングエージェントはコードベースを忘れてしまいます。AIDimagは忘れません。

npm version CI VS Code Marketplace JetBrains Marketplace MCP Registry aidimag MCP server Product Hunt License Documentation Node

ドキュメント • AIDimagを選ぶ理由 • はじめに • ユースケース • ベンチマーク • AI Dimag Cloud • 料金


AI Dimagとは?

AI Dimagは、ソフトウェアエンジニアリング向けのメモリシステムです。汎用の「AIメモリ」アプリではありません。あらゆるMCP互換エージェント(Claude、Cursor、Copilot、Windsurfなど)に、セッションをまたいで保持されるコードベースの永続メモリを提供します。意思決定、規約、注意点、失敗した手法、ガードレール、再利用可能なスキルを、コードの隣にある.aidimag/に、反証可能な主張と根拠となる証拠として保存します。

メモリの対象は、ユーザーの好みやチャット履歴ではなく、リポジトリです。証拠、Gitフックによる検証、ガードレール、コミット前チェック、パスに基づく想起、セッション用スクラッチパッドなど、すべての機能は日々の開発作業を支えるためにあります。

違い:保存して検索するのではなく、主張して検証する

多くのメモリシステムはテキストを保存し、後で類似する内容を何でも検索します。つまり、保存された事実はいつまでも正しいと見なされます。コードベースではこれは危険です。確信を持って検索された古い事実は、メモリがまったくない場合よりも有害だからです。

AI Dimagのすべてのメモリには、証拠(シェルチェック、特定のコミット、テスト)が付随します。dim verifyは現在のリポジトリに対して証拠を再実行します。これはGitフックを介して、プル、チェックアウト、リベースのたびに自動的に行われます。真実ではなくなった情報は、AIをひそかに誤解させるのではなく、**STALE(古い情報)**になります。

あらゆるAIツールで動作
  • MCPツール(Claude、Cursorなど)は、MCPサーバーを介してリアルタイムのメモリを利用できます
  • 非MCPツール(Copilot、Windsurfなど)は、静的なコンテキストファイル(.cursorrules、CLAUDE.md、AGENTS.mdなど)を利用できます
AI Dimagの仕組み

インストール

npm install -g aidimag

Node 22以降が必要です。同等のバイナリが2つ付属します:dim(短縮形)とaidimag。

クイックスタート

cd your-repo
dim init                    # creates .aidimag/, installs additive git hooks
dim bootstrap               # optional: LLM-survey the repo into a starter memory set
dim review                  # approve what enters memory (nothing is stored unreviewed)

dim remember "All DB access goes through src/db/store.ts" -k INVARIANT -p src \
  -e "STATIC_CHECK:! grep -rl better-sqlite3 src --include=*.ts | grep -v store.ts"
dim recall db access
dim verify                  # re-run all evidence; stale beliefs get flagged
dim brief                   # session-start briefing: in-scope memory, guardrails, gaps

# For non-MCP tools (Copilot, Cursor without MCP, etc.):
dim generate-context --format all --auto   # creates .cursorrules, CLAUDE.md, AGENTS.md, etc.
1コマンドでセットアップ
dim setup --yes              # init + git hooks + MCP configs for detected agents + context files
dim setup-ollama             # install Ollama + pull a free local embedding model for semantic search
dim doctor                   # verify everything is wired correctly

AI エージェントに接続する(MCP)

エージェントの設定に追加します(例:Claude Code の .mcp.json)。

{
  "mcpServers": {
    "aidimag": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "aidimag", "mcp"],
      "env": { "AIDIMAG_REPO": "/path/to/your/repo" }
    }
  }
}

MCP ツールでは、memory_search、memory_propose、context_note(チャット中に事実をリアルタイムで記録)、chat_harvest(サーバー側でシークレットをレダクションしながら、ツールに依存せずセッションをリアルタイムで収集)、memory_critique(検証済みのメモリーに基づく第 2 の批評)、セッション開始時のブリーフィング、セッション終了時の抽出などを利用できます。

非 MCP ツール:dim generate-context -f all を実行すると、検証済みのメモリーが .cursorrules、CLAUDE.md、AGENTS.md、.windsurfrules、.github/copilot-instructions.md に反映されます(--auto を指定すると最新状態が維持されます)。

Hermes Agent:dim hermes install を実行すると、aidimag がネイティブの Hermes メモリープロバイダーとして登録されます。コマンドは 1 つだけで、pip も venv も不要です。標準ライブラリのみを使用する単一の Python ブリッジが MCP サーバーに処理を委譲します。セッションのブリーフィングはシステムプロンプトに挿入され、各ターンの前に関連情報が取得され、セッションから得られた知見はレビューキューの 提案 になります(無断で書き込まれることはありません)。次に、hermes config set memory.provider aidimag を実行します。

主な機能

人間の承認を伴う記録

コミット、PR、AI チャットのトランスクリプト(Claude Code、Codex、Copilot、Cursor)、貼り付けたドキュメントを分析し、提案 にします。dim review で承認するまで、メモリーに登録されることはありません(自動で優先度順に振り分けられます。まとめて処理するには approve all --min-score 0.7 を使用します)。

検証ライフサイクル

STATIC_CHECK/COMMIT_REF/TEST_RESULT/EXEC_TRACE/HUMAN_ATTESTED の証拠に対応しています。証拠が無効になると、メモリーは STALE に切り替わり、復旧用の提案が自動で作成されます。再確認されない場合、確信度は低下します。

証拠の信頼ゲート

チーム同期を通じて届いたシェルコマンドの証拠は、内容を確認して承認するまで決して実行されません(dim verify --trust)。

ハイブリッドなセマンティック検索

FTS5 キーワード検索とベクトル KNN に対応しています(OpenAI、ローカル Ollama、AWS Bedrock。Bedrock を除き自動検出されます。Bedrock は明示的なオプトインが必要です。いずれも利用しない場合はキーワード検索のみで動作します)。

ガードレールとスキル

動作ルール(never/ask-first/always)と手順を、dim check(コミット前)および memory_critique で適用します。

チームモード、セルフホスト可能

dim serve と dim sync を使い、ローカル優先のレプリカ、デバイスコードログイン、ブレイン単位の API キー、ハッシュ化された認証情報、マシンをまたぐ検証の合意形成を利用できます。

ナレッジベースの受信箱

設計ドキュメント、ADR、PDF、DOCX を knowledge/ に配置すると、要約され、レビュー済みのピン留めされたメモリーになります。

スクラッチパッドと来歴監査

dim scratch(および scratchpad_* MCP ツール)では、短期間のセッションメモを保持できます。TTL によって期限切れになり、同期されず、永続的なメモリーにもなりません。dim audit では、最も根拠の弱いメモリー(エージェントが作成したもの、証拠がないもの、古くなったもの、長期間検証されていないもの)を一覧表示します。リポジトリの知識を対象とする依存関係監査のように、問題を修正できます。

Web ダッシュボードと拡張機能

dim ui を使うと、ブラウザーからチェック、セッションのブリーフィング、ブートストラップ、収集、コンテキスト生成を実行できます。VS Code と IntelliJ の拡張機能も利用できます。

チケット管理システムとの連携

コミットからは変更内容がわかりますが、その理由はチケットに記録されています。aiDimag はチケット管理システムと連携し、そのコンテキストをメモリーに取り込みます。dim review では、分析された提案の横にチケットのタイトル、種類、ステータスが表示され、エージェントは ticket_get MCP ツールを使ってチケットを取得できます。

対応プロバイダー

Jira、GitHub Issues、Linear、GitLab Issues、Azure DevOps、ClickUp、Shortcut、YouTrack、Asana、Trello、Notion、Pivotal Tracker、カスタム HTTP ミドルウェア、または Remote(チーム同期サーバー。ローカルの認証情報は不要)。

クイックスタート
# Connect a provider (interactive)
dim ticket connect

# Check status
dim ticket status

# View a specific ticket
dim ticket show XXX-2100

# Share credentials with your team (admin)
dim ticket share
リポジトリごとの認証情報の保存

チケットの認証情報は、クラウド同期トークンと同じ方式で、リポジトリごとに .aidimag/config.json の tickets.token に保存されます(ファイルモードは 0o600)。プロジェクト間で認証情報が漏れることはありません。また、AIDIMAG_TICKET_TOKEN 環境変数も設定できます。この環境変数は設定ファイルより優先されます。

チームで共有するチケット(リモートプロバイダー)

管理者の1人が、同期サーバー経由でチケットの認証情報を共有します(dim ticket share)。チームメンバーはプロバイダーとして 「リモート(チーム同期サーバー)」 を選択し、サーバー経由でチケットを解決します。ローカルにチケットの認証情報を保持することは一切ありません。クラウドサーバーが接続されると、ダッシュボードがチームのチケットプロバイダーを自動検出し、「今すぐ接続」 ボタンを表示します。

ブランチ規約

ブランチ名の規約を定義し、違反があった場合に aiDimag が警告またはブロックするようにします。

dim ticket branch-rule        # manage the convention
dim branch XXX-2100           # create a conforming branch (fetches title for slug)
適用方法効果
offチェックしません
warnブランチ作成時に通知します(post-checkout)
push規約に準拠しないブランチのプッシュをブロックします(pre-push)

詳しいガイド:チケットの接続

比較

AI Dimag は申告と検証のモデルに従い、他のメモリーシステムは保存と取得のモデルに従います。簡単にまとめると、次のとおりです。

会話メモリーレイヤーベクトルストアメモリープラグイン手動管理のコンテキストファイルAI Dimag
用途ユーザーを記憶するチャットアシスタント埋め込みテキスト全般の検索コーディングエージェント向けの静的な指示変化し続けるリポジトリで動作するコーディングエージェント
メモリーの単位抽出された事実/チャットの要約埋め込みテキストのチャンク文章証拠を伴う、反証可能な型付きの主張
メモリーの取り込み方法自動取得自動埋め込み手動編集人間の承認を必要とするレビューキュー
コードが変更されたとき何も起こりません。保存された事実は「正しい」ままです何も起こりませんファイルの内容が気づかれないまま古くなります証拠を Git フックで再実行し、破綻した主張は STALE に変わります
信頼モデル書き込み時にラベルを付け、再確認しません類似度 ≈ 信頼「ファイルに書いてあるから」検証ステータスと減衰する確信度。信頼度順の検索
適用なし。挿入のみなしモデルが読んでくれることを期待しますガードレール+pre-commit の dim check+memory_critique
障害時の動作古い事実を自信たっぷりに思い出します類似した内容を、正しいかどうかにかかわらず取得します指示が現実から乖離します推測する代わりに「これが STALE になりました」と伝えます

詳しい比較:aidimag.com/comparison

名前の挙がるツールとの比較

aiDimag と、よく尋ねられるメモリーツールとの関係です。これらは異なる問題(ユーザーや会話を記憶すること)を解決するものであり、aiDimag はあなたのリポジトリを記憶し、その記憶が今も正しいことを検証します。

aiDimagMnemosynemem0LettaHonchoSuperMemoryHindsightChromaDB
メモリーの対象あなたのコードベースチャット/エージェントのセッションユーザーとエージェントの事実エージェント自身のコンテキストユーザー/ピアの推論個人とエージェントエージェントのメモリー—(ベクトル DB)
ローカル優先✅ リポジトリごとの SQLite✅ SQLite⚠️ ハイブリッド❌ Docker+PG⚠️ PG+worker❌ SaaS✅ SQLite✅ 組み込み
MCP サーバー✅ 組み込み✅❌❌❌✅✅❌
コードに照らしてメモリーを検証✅ 証拠を Git フックで再実行❌❌❌❌❌❌❌
人間の承認を必要とする書き込み✅ レビューキュー❌ 自動取得❌ 自動❌❌❌❌—
適用✅ ガードレール+pre-commit+批評❌❌❌❌❌❌❌
オープンソース✅ MIT✅ MIT✅ Apache 2.0✅ Apache 2.0⚠️ AGPL❌ プロプライエタリ✅ MIT✅ Apache 2.0
公開済みベンチマーク独自のテストスイート:陳腐化検出率 100%、誤検出率 0%BEAM 65.2%/LongMemEval 98.9% R@All@5(自己報告)LoCoMoLoCoMo 83.2%LongMemEval 90.4%MemoryBench 85.2%BEAM 73.4%/LongMemEval 94.6%—

チャットメモリーのベンチマーク(LoCoMo、LongMemEval、BEAM)は会話履歴からの想起を評価するため、リポジトリをメモリーの対象とする aiDimag には当てはまりません。その代わり、aiDimag は独自の再現可能なテストスイート(以下)を公開しています。これには、チャットのベンチマークでは測定されない指標も含まれます。コードが変更されたときに、メモリーがそれに気づくか?

ベンチマーク

再現可能なパフォーマンスおよび品質テストスイートは、benchmark/ にあります (npm run bench、npm run bench:quality)。主な結果(Apple M4、Node 24、 メモリ数10,000件のブレイン。完全な表はこちら):

指標結果
FTS キーワード検索1.45ms p50
ベクトル KNN(768次元、sqlite-vec)4.15ms p50
メモリ書き込み(トランザクション処理、FTS とイベントログを含む)約5,400回/秒
CLI コールドスタート(dim --help)約41ms p50
古さの検出(破損した主張 → STALE、実際の git フィクスチャ)100%(4/4)
誤検出(問題のない主張を誤ってフラグ付け)0%(0/4)
検索、キーワードクエリ(Recall@1 / MRR、FTS のみ)1.00 / 1.00
検索、言い換えクエリ(FTS のみ。ハイブリッド検索でこの差を解消)0.25 / 0.27

ドキュメント

はじめに

概要

ガイド

ドキュメント全文:aidimag.com


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!開発環境のセットアップ、プロジェクトの原則、PR チェックリストについては、CONTRIBUTING.md をご覧ください。すべての参加者は、行動規範に従うものとします。

ライセンスと料金

AI Dimag は MIT License のもとで公開されているオープンソースです — すべての人が、チーム規模を問わず、いつまでも無料で利用できます。ご自由にご利用、フォーク、組み込みができます。

ローカルファーストの製品全体を無料で利用できます。CLI、MCP サーバー、検証、ガードレール、スキル、IDE 拡張機能、ローカルダッシュボード、セルフホスト可能なチーム同期(dim serve)が含まれます。

サーバーを運用せずにチーム同期を利用したい場合は、AI Dimag Cloud をご利用ください。任意で利用できるマネージド同期サブスクリプションで、これによりプロジェクトの資金が確保され、オープンソースが維持されます。料金をご覧ください。


コメント

MCP は初めてですか?

プロトコルの概要から最初のサーバーの導入まで、よくある疑問にまとめて答えます。

AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。