Memorix

Memorix

AI コーディングエージェント向けの、ローカルファーストな共有メモリレイヤーです。
Claude Code、Codex、CodeBuddy Code、Cursor、Windsurf、Copilot、Gemini CLI、OpenCode、Grok Build、OpenClaw、Hermes Agent、Oh-my-Pi、Pi、Kiro、Antigravity、Trae、DeepSeek Harness、WorkBuddy、および MCP 対応エージェントで使える、プロジェクト共通のメモリシステムです。

公式 MCP レジストリに掲載

共有プロジェクトメモリ | MCP | Git メモリ | 推論メモリ | プラグイン | オーケストレーション

ウェブサイト | 中国語 | インストール | 機能 | 対応エージェント | クイックスタート | メモリモデル | memcode | 進行中の作業 | ドキュメント

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メンテナーの状況と現在の公開作業範囲については、 ACTIVE_WORK.mdをご覧ください。これはリポジトリで唯一の、 常に更新される作業トラッカーです。

Memorix は、すでにお使いの AI コーディングエージェントに、チャットの新規作成や IDE の切り替え、ターミナルセッション、引き継ぎを経ても残る、検索可能な共有プロジェクトメモリを提供します。メモリはチャット画面や個々のツールの中ではなく、Git プロジェクトの配下に保存されます。

今日は Claude Code、明日は Codex、午後は Cursor を使うことができます。エージェントが変わっても、プロジェクトメモリは変わりません。

Memorix の利用が適しているのは、 新しいエージェントセッションのたびに同じプロジェクトの説明を繰り返している場合です。前のセッションですでに解決したことを別の IDE では参照できなかったり、設計上の決定が見つからないチャットに埋もれていたりする場合に役立ちます。

問題	Memorix が追加する機能
次のセッションでは、前のセッションで学んだことを忘れてしまう	プロジェクト単位のメモリ、セッションの要約、タイムライン、詳細の取得
エージェントごとに知っていることが異なる	MCP、フック、CLI、SDK、同梱のターミナルエージェントから利用できる、共通のローカルメモリプール
Git には変更内容が記録されるが、エージェントはそれをうまく思い出せない	Git Memory により、コミットを検索可能なエンジニアリング上の事実に変換
アーキテクチャの決定理由が古いチャットに埋もれてしまう	Reasoning Memory により、選択の理由と代替案、トレードオフを保存
静的なルールファイルが実態とずれていく	注意点、修正、プロジェクトスキルが実際の作業を通じて進化
エージェントの並行作業が混乱する	memorix orchestrate がタスクのコンテキスト、引き継ぎ、ロック、検証、レビューの反復を調整

Memorix はローカルファーストです。SQLite が正規のストアです。小規模なプロジェクトではインプロセスの Orama パスを使用し、大規模なプロジェクトでは永続的な SQLite FTS5 候補インデックスを使用します。また、利用可能な場合は、オプションのローカル LanceDB セマンティックシャドーインデックスも使用します。どちらのインデックスも再構築可能で、保持できる永続メモリの数を制限することはありません。LLM を活用したメモリ形成と埋め込みはオプションです。

機能

Memorix は単なるメモリストアではありません。エージェントとの連携も設定し、有用な作業イベントを保持し、コミットをプロジェクトの事実に変換し、ローカルのコントロールプレーンを公開します。また、タスクに必要な場合は、複数のエージェントによる作業を調整できます。

機能	できること	エントリーポイント
Memory Autopilot	開始ファイル、現在のメモリ、ソースに裏付けられたナレッジ、ワークフローの開始点、注意事項、検証を備えた、境界付きのタスク Workset です。コンパクトな JSON レシートにより、フォールバックの CLI 利用も境界内に収まります。	memorix context "..." --brief-json、memorix resume "..." --brief-json、memorix_project_context
Observation Memory	現在の Git プロジェクトにスコープされた、検索可能な事実、修正、注意点、セッション要約、実装ノート	memorix memory、MCP メモリツール
Curated Long-term Memory	ソースの裏付けを伴う、意図的にレビューされたエピソード記憶、意味記憶、手続き記憶。明示的にポータブルなユーザー項目だけがローカルプロジェクトをまたぐことができます	memorix memory long-term
Code State and Code Memory	バージョン管理されたローカルコードスナップショット、ソースに裏付けられた TypeScript/JavaScript のシンボルと関係、ファイル/シンボルのリンク、鮮度チェック。その他の言語は誠実な Lite フォールバックを維持します。すでにインデックス済みのローカル CodeGraph や SCIP の結果は、ローカルインデックスを乗っ取ることなく、境界付きの外部アウトラインを追加できます。	memorix codegraph status|refresh|init|sync、自動コンテキスト更新
Git Memory	何が、どこで、なぜ重要かという変化に答える、コミットから導出されたエンジニアリング上の事実	memorix ingest commit、Git フック
Reasoning Memory	1 回のチャットを超えて残すべき設計根拠、代替案、トレードオフ、リスク	memorix reasoning、メモリ形成
Knowledge Workspace	レビューを経たソースに裏付けられた主張、Markdown ページ、正規のプロジェクトワークフロー。提案がレビュー済みページを暗黙に上書きすることはありません	memorix knowledge、memorix knowledge workflow
Agent setup	エージェントに応じて MCP、ルール、フック、スキル、プラグイン、バンドル、拡張機能を設定するための単一のセットアップパス	memorix setup --agent <agent>
Agent doctor	エージェントの MCP 設定とガイダンスが最新かどうかを確認し、必要に応じて Memorix が所有するエントリを修復します	memorix doctor agents、memorix repair agents
Hooks and skills	対応エージェントからのオプションのキャプチャと、永続的なナレッジから昇格された再利用可能なプロジェクトスキル	memorix hooks、memorix skills
Dashboard and HTTP	メモリ、プロジェクト状態、チーム、診断を閲覧し、プレビュー優先のクリーンアップ、統合、重複排除、保持アクションを実行するためのローカル Web UI と共有 MCP エンドポイント	memorix dashboard、memorix background start
Orchestration and team work	タスク計画、ワーカー間のハンドオフ、ファイルロック、メッセージ、検証ゲート、レビューループ	memorix orchestrate、memorix team、memorix lock
memcode	同じプロジェクトメモリをすでに読み書きする、同梱のターミナルコーディングエージェント	memorix、memcode
CLI and SDK	自動化、インポート/エクスポート、診断、カスタム統合のためのスクリプト可能なアクセス	memorix ...、createMemoryClient()
Optional multi-device sync	ローカル SQLite を正規のまま維持する、プライバシーフィルタリング済みの観測イベント。デフォルトのプロジェクトスコープ、すべてのローカルプロジェクトに対するオプションの --scope user。GitHub JSONL、ファイルシステム、S3、または Postgres リレー	memorix sync store status|push|pull

Memorix は、各エージェントがすでに対応しているインターフェースを通じて接続します。プラグインパッケージ、MCP、プロジェクトルール、フック、スキル、または同梱のターミナルエージェントです。memorix setup はエージェントごとに適切なセットアップを選択し、stdio MCP をデフォルトのトランスポートとして維持します。

Claude Code 公式プラグイン + MCP + フック + スキル	Codex CLI 公式プラグイン + MCP + AGENTS.md	GitHub Copilot CLI プラグイン + MCP + フック + スキル	Cursor MCP + ルール + スキル	Windsurf MCP + ルール + フック	Gemini CLI 拡張機能 + MCP + フック + スキル
OpenCode ローカルプラグイン + MCP + スキル + AGENTS.md	pi coding agent パッケージ + 拡張機能 + スキル	Kiro MCP + ステアリング + フック	Antigravity プラグイン + MCP + フック + スキル	Trae MCP + プロジェクトルール	memcode ターミナルエージェントをバンドル
OpenClaw バンドル + MCP + フック + スキル	Hermes Agent プラグイン + MCP + フック + スキル	Oh-my-Pi パッケージ + MCP + フック + スキル	DeepSeek Harness MCP パッチ + AGENTS.md + スキル	Any MCP Client stdio または HTTP MCP	Grok Build ネイティブフック + AGENTS.md

_{MCP に対応し、フック／ルールを公開する、またはプラグイン／パッケージエントリーをサポートするエージェントで動作します。すべてのエージェントで共有できる、ローカルファーストのメモリレイヤーです。}

連携サーフェス：

サーフェス	機能	Memorix のエントリー
セットアップコマンド	推奨されるユーザーレベルの Memorix 連携を一度だけインストールします	memorix setup --agent <agent> --global
MCP	プロジェクトのコンテキスト、検索、詳細の取得、保存、解決に使うコンパクトな Memorix ツールをエージェントに提供します	セットアップパッケージに同梱、または memorix serve
使用ガイダンス	すべてのプロンプトでメモリの参照を強制することなく、Memorix をいつ、どのように使うかをエージェントに教えます	同梱、または memorix setup で生成
フック	エージェントが対応する場合、プロンプト、ツールイベント、ファイル編集、セッションライフサイクルイベント、ネイティブのコンパクションチェックポイントを任意で取得します	同梱、または memorix setup で生成
プラグインまたはバンドルパッケージ	エージェントがサポートする場所に、プラグイン、互換バンドル、またはパッケージファイルをインストールします	Claude Code、Codex、CodeBuddy Code、GitHub Copilot CLI、Antigravity、OpenClaw、Hermes Agent、Oh-my-Pi、Pi
拡張機能	エージェントがサポートする場所に拡張機能ファイルをインストールします	Gemini CLI
ローカルプラグイン	エージェントが直接読み込むローカルプラグインファイルをインストールします	OpenCode
MCP／ルール設定	これらのサーフェスを公開する IDE やエージェント向けに、MCP、ルール、ステアリング、ガイダンス、またはフックの設定を書き込みます	Cursor、Windsurf、Kiro、Trae、DeepSeek Harness、WorkBuddy
スキル	長期的に活用できるプロジェクトの知識を、再利用可能なタスクガイダンスに変換します	memorix skills と memorix_promote
memcode	Memorix のメモリをすでに使用する、同梱のターミナルエージェントを起動します	memorix または memcode

現在のサポートマトリクスと、生成される各ファイルの意味については、連携サーフェスを参照してください。

現在の Git プロジェクト内にリポジトリローカルのガイダンス、ルール、またはフックを意図的に設定する場合に限り、--global を付けずに同じセットアップコマンドを使用してください。

CLI、MCP、HTTP はそれぞれ異なるエントリーポイントです。

• memorix CLI は、セットアップ、メモリの検索／保存、Git Memory、インポート／エクスポート、ダッシュボード、オーケストレーション、診断、自動化に直接使うコマンドインターフェースです。
• memorix serve は、IDE やコーディングエージェントが使用する stdio MCP ブリッジです。デフォルトのツールプロファイルは micro で、エージェントにはコンパクトなコアツールセットのみが表示されます。
• memorix background start ／ memorix serve-http は、共有エンドポイント、ダッシュボード、VPS Docker デプロイ、または複数クライアント向けの HTTP サービスを実行します。

複数デバイス間のストア同期はオプトイン方式で、HTTP 共有とは別の機能です。稼働中の SQLite データベースや WAL ファイルをアップロードすることはありません。デフォルトでは、現在の Git プロジェクトで認識可能な、プロジェクトから参照できる観測データのみを中継します。個人用、エージェント対象、候補、一時的なレコードはローカルに残ります。すべてのローカルプロジェクトを含めるには --scope user を渡してください。初回のプッシュ前に MEMORIX_SYNC_PROVIDER を設定し、memorix sync store status --json を確認してください。

必要要件：

• Node.js >=22.18.0
• Git。プロジェクトの識別情報は実際の Git ルートから導出されます

インストールと初期化：

npm install -g memorix
memorix init --global                   # optional defaults
memorix setup --agent claude --global   # or codex, copilot, cursor, pi, gemini-cli, opencode,
                                       # codebuddy, windsurf, kiro, antigravity, trae, openclaw, hermes, omp

memorix init は任意です。TOML 設定ファイルを作成または更新します。

• グローバルなデフォルト設定は ~/.memorix/config.toml
• 任意のプロジェクト別設定は <git-root>/memorix.toml

互換性のため、従来の memorix.yml、.env、~/.memorix/config.json も引き続き読み込まれますが、新しいセットアップフローでは TOML を使用します。

特定のリポジトリにリポジトリローカルのガイダンスやフックを設定する場合は、そのリポジトリ内で --global を付けずに同じセットアップコマンドを実行してください。Codex は例外です。サポートされている方法はユーザーレベルのプラグインインストールのみなので、Memorix はプロジェクトの .codex 設定を変更しません。

既存のエージェントを接続する

まずセットアップコマンドを使用します。通常は一度だけグローバルにインストールします。

memorix setup --agent claude --global
memorix setup --agent codex --global
memorix setup --agent copilot --global
memorix setup --agent cursor --global
memorix setup --agent pi --global
memorix setup --agent gemini-cli --global
memorix setup --agent opencode --global
memorix setup --agent windsurf --global
memorix setup --agent kiro --global
memorix setup --agent antigravity --global
memorix setup --agent trae --global
memorix setup --agent openclaw --global
memorix setup --agent hermes --global
memorix setup --agent codebuddy --global
memorix setup --agent omp --global
memorix setup --agent dsh --global
memorix setup --agent workbuddy --global
memorix setup --agent grok --global

インストールされる内容は対象のエージェントによって異なりますが、目的は同じです。エージェントを開く場所を問わず Memorix を利用できるようにし、リポジトリごとに手動で設定する必要をなくします。

• Claude Code：Memorix プラグインパッケージをインストールし、CLAUDE.md のガイダンスを追加します。また、--noHooks を指定しない場合はフックによるキャプチャを有効にします。
• Codex：stdio MCP、スキル、ライフサイクルフックを含む Memorix プラグインをユーザーレベルにインストールします。プロジェクトローカルの .codex 設定を書き込んだり、モデル、承認、サンドボックスの設定を変更したりすることはありません。Codex から求められたら、/hooks でプラグインのフック定義を一度確認してください。--noHooks を指定すると自動キャプチャはスキップされます。
• GitHub Copilot CLI：Copilot プラグインパッケージと公式 Memorix スキルをインストールします。
• Pi：ユーザーレベルの Pi パッケージと公式スキルをインストールします。
• Cursor：選択したスコープに Cursor の MCP／ルール／設定のエントリーを書き込みます。
• Gemini CLI：拡張パッケージ、GEMINI.md のコンテキスト、フック、スキルをインストールします。Antigravity CLI には公式の Gemini CLI 移行パスがありますが、Gemini CLI は引き続き単独の対象としてサポートされています。
• OpenCode：ローカルのプラグインファイル、opencode.json、スキル、AGENTS.md のガイダンスをインストールします。
• Windsurf、Kiro、Trae：対象がサポートする MCP／ルール／フックのファイルを書き込みます。
• Antigravity：~/.gemini/config/plugins/memorix または .agents/plugins/memorix に、plugin.json、mcp_config.json、hooks.json、ルール、スキルを含む公式プラグインパッケージをインストールします。
• OpenClaw：.mcp.json、公式スキル、OpenClaw 用の HOOK.md／handler.ts フックパックを含む、OpenClaw 互換のバンドルをインストールします。
• Hermes Agent：Hermes のホームディレクトリ（ネイティブ Windows では %LOCALAPPDATA%\hermes、それ以外では ~/.hermes、または HERMES_HOME）にインストールし、config.yaml でプラグインを有効にして、プラグインフック、スラッシュ／CLI コマンド、スキルを登録し、MCP 設定を書き込みます。
• CodeBuddy Code：MCP、スキル、フックを含むユーザースコープのローカルマーケットプレイスプラグインを ~/.codebuddy/memorix-local にインストールします。既存の CodeBuddy のモデル、権限、設定ファイルは変更しません。CodeBuddy では、サードパーティのフック承認は独自の /hooks フローで行います。
• Oh-my-Pi：フックイベント、memorix コマンド、公式スキルを含む omp.extensions パッケージをインストールし、MCP 設定を書き込みます。
• DeepSeek Harness：$DSH_HOME/cordis.patch.yml（デフォルトは ~/.dsh/cordis.patch.yml）に Memorix の @deepseek-ai/dsh-mcp-client 行を書き込み、ハーネスの AGENTS.md にガイダンスを追記し、公式スキルを $DSH_HOME/skills にインストールします。この行は DSH に同梱されている独自の Memorix リファレンスに従うため、ツールは mcp__memorix__* として表示されます。
• WorkBuddy：~/.workbuddy/mcp.json（プロジェクトにインストールする場合は <project>/.workbuddy/mcp.json）に Memorix MCP サーバーの行を書き込み、AGENTS.md にガイダンスを追記します。ツールは mcp__memorix__* として表示されます。フック用のインターフェースはありません。
• Grok Build：ネイティブのライフサイクルフックを ~/.grok/hooks/memorix.json にインストールし、ガイダンスを ~/.grok/AGENTS.md に追加します。デフォルトでは MCP の管理はホスト側で行われます。--mcp http を指定すると、url = "http://localhost:3211/mcp" を含む [mcp_servers.memorix] を書き込みます。プロジェクトローカルのフックを使用するには Grok の /hooks-trust が必要ですが、グローバルフックは信頼済みです。カスタムの Grok ホームを使用するには GROK_HOME を設定してください。

より控えめにインストールするには、セットアップでホストの公式パッケージエントリーとは別にフックキャプチャを制御できる対象の場合、--noHooks を追加してください。MCP とガイダンスはそのままに、Memorix のフックキャプチャをスキップします。

リポジトリローカルのガイダンスまたはフックを意図的に使う場合は、そのリポジトリ内で --global を指定せずに同じコマンドを実行してください。

エージェントに手動の MCP エントリーだけが必要な場合は、stdio を使用します。

{
  "mcpServers": {
    "memorix": {
      "command": "memorix",
      "args": ["serve"]
    }
  }
}

npm ベースの MCP クライアントまたはレジストリテスターでは、次の完全なコマンドを使用してください。 npx -y memorix serve。serve 引数は重要です。引数なしで memorix を実行すると、人間が使用する場合は同梱の memcode ターミナルエージェントが起動します。一方、MCP クライアントでは stdio サーバーを明示的に起動する必要があります。

Claude Code のエントリを手動で管理する場合は、memorix サーバーオブジェクト内に "alwaysLoad": true を追加してください。これにより、Claude Code のプリントモード起動時に Memorix ツールが公開されます。memorix doctor agents --agent claude で、設定の欠落を検出して修復できます。

通常のセットアップに HTTP は必要ありません。共有バックグラウンドサービス、ダッシュボード、VPS Docker デプロイ、または複数のクライアントによる同じエンドポイントの使用を意図している場合にのみ使用してください。ローカル開発では Node サービスを直接使用するため、Docker は必要ありません。

memorix background start

次に、クライアントを以下に接続してください。

http://localhost:3211/mcp

HTTP モードでは、クライアントからワークスペースのパスを指定できる場合、エージェントは memorix_session_start(projectRoot=...) を使ってアクティブなリポジトリを明示的にバインドする必要があります。プロジェクトの識別情報については、Git を最終的な信頼できる情報源とします。

アンインストール

削除される内容をプレビューします。

memorix uninstall --dry-run

バックグラウンドサービスを停止し、フックを削除します。

memorix uninstall --background --hooks

完全にクリーンアップします。

memorix uninstall --yes --background --hooks --purge-data
npm uninstall -g memorix

memorix uninstall は、検出したすべての MCP ファイルを黙って編集するのではなく、手動でクリーンアップする必要がある MCP 設定エントリを報告します。

CLI から作業する

memorix --cwd /path/to/repo resume "continue release blocker"
memorix checkpoint list
memorix memory search --query "release blocker"
memorix memory --help

# Optional: activate one local agent identity for personal/team records and coordination.
memorix identity join --agent-type codex --name codex-main
memorix memory store --text "private investigation note" --visibility personal
memorix task create --description "verify the release package"

# Deliberate durable memory: create a candidate, then review it before it can enter a Workset.
memorix memory long-term add --kind procedural --scope user --portability portable --title "Release verification preference" --text "Run focused tests and a packed-package smoke before publishing." --applicability "When publishing an npm package."
memorix memory long-term qualify --id <id> --reason "The user explicitly confirmed this preference."
memorix memory long-term approve --id <id> --reason "Reviewed for future local projects."

memorix transfer export --format json --out ./.memorix-export.json
memorix transfer import --file ./.memorix-export.json
memorix reasoning search --query "why sqlite"
memorix git-hook --force
memorix ingest log --count 20
memorix workbench

CLI は直接動作し、MCP セッションに依存しません。現在の Git プロジェクト、または --cwd で指定したプロジェクトにバインドされます。アクティブな ID がない場合、プロジェクトから参照できるメモリのみを読み取り、書き込み、エクスポートします。個人またはチームのメモリ、あるいは連携したタスク操作が意図的に必要な場合にのみ、memorix identity join または memorix identity use --agent-id <id> を使用してください。memorix identity clear を実行すると、ターミナルはプロジェクトのスコープに戻ります。スクリプトでは、--as <active-agent-id> を1回のコマンドで指定する方法も使えます。camelCase と kebab-case の両方のフラグを使用できます。

管理対象メディアを管理する

メディアはオプトイン方式です。ローカルから明示的にインポートすると、Memorix のローカルデータディレクトリにコピーされ、ハッシュ化されたうえで、Git のワークツリー外に保存されます。通常のメモリとして扱われるのは、添付した場合のみです。Memorix がスクリーンショットやツール出力をすべてキャプチャすることはありません。アセットのサイズは、設定されたメディア上限（デフォルトでは 100 MiB）までです。自動の画像分析には意図的に 20 MiB の上限を設けています。それを超える画像も保存され、添付できますが、大きすぎるペイロードをモデルプロバイダーに送信する代わりに、Memorix は明確なテキストフォールバックを記録します。

memorix media import --path ./architecture.png --json
memorix media attach --asset <asset-id> --title "Architecture diagram" --json
memorix media list --kind image --json
memorix media show --asset <asset-id> --json
memorix media remove --asset <asset-id> --force --json

# Controlled derivations: explicit, bounded, and attachable to memory.
memorix media derive-pdf --asset <asset-id> --attach --json
memorix media derive-audio --asset <asset-id> --attach --json

# Legacy image analysis now uses the same controlled asset lifecycle.
memorix ingest image --path ./architecture.png --json

MiniMax による画像生成は、意図的に実行する CLI 操作です。動画生成では、永続的なジョブが直ちに返されます。エージェントのリクエスト内で待機するのではなく、そのジョブを確認するか、キャンセルしてください。

# Configure MINIMAX_API_KEY in your user environment or .env, never in Git.
memorix media generate image --prompt "A clean system architecture diagram" --json
# Image-to-image with a reference image (MiniMax image-01 / image-01-live):
memorix media generate image --prompt "Keep the subject, change the background" --image ./reference.png --json
memorix media generate video --prompt "A short product walkthrough" --json
memorix media status --job <media-job-id> --json
memorix media cancel --job <media-job-id> --json

memorix_media は、micro を含むすべてのプロファイルに用意されている、コンパクトな MCP 用ツールです。インポート、添付、一覧表示、表示、PDF／音声の派生処理、生成、ジョブの状態確認に対応しています。MCP による画像と動画の生成は、プロバイダー料金が発生する可能性があるため、デフォルトでは無効です。 エージェントが料金のかかる MiniMax の出力を要求することを意図的に許可する場合にのみ、MEMORIX_MCP_MEDIA_GENERATION=1 を設定してください。通常の OpenRouter テキスト埋め込みレーンは引き続きテキスト専用です。メディアベクトルは、そのモダリティへの対応を明示的に宣言しているプロバイダーのみが作成します。テキストによる説明と添付ファイルは、通常の検索フォールバックとして引き続き役立ちます。

同梱のターミナルエージェントを使用する

memorix
# or
memcode

これにより、MCP に接続されたエージェントと同じ Memorix のプロジェクトメモリを使用する、ターミナルコーディングエージェントの memcode が起動します。

| レイヤー | 保存する内容 | 最適な用途 | | --- | --- | --- | | 観察メモリ | 事実、注意点、修正内容、実装メモ | 「これはどのように動作しますか？」 | | 推論メモリ | 理由、代替案、制約、リスク | 「なぜこれを選んだのですか？」 | | Git メモリ | コミットから導き出されたエンジニアリング上の事実 | 「何がどこで変わりましたか？」 | | コードメモリ | ファイル、シンボル、インポートの依存関係、メモリとコードの鮮度 | 「まずどの現行コードを確認すべきですか？」 | | 厳選された長期メモリ | レビュー済みのエピソード的な出来事、安定した事実、証拠付きの再利用可能な手順 | 「このエージェントが今後も知っておくべきこと、または実行すべきことは何ですか？」 | | コンパクトな継続情報 | 最近のホストネイティブなコンパクト要約、またはライフサイクルマーカー | 「直近のコンテキスト圧縮後に残ったものは何ですか？」 |

検索はデフォルトでプロジェクト単位です。scope="global" を指定すると、プロジェクト間を横断して検索します。「何が変わったか」という質問では Git メモリを、「なぜ」という質問では推論レコードを優先して検索します。

長期メモリは、すべてのメモを自動的に詰め込むものではありません。ソース観察、Claim、ワークフロー、セッション、コードスナップショットは、それぞれ本来の役割を保ちます。エージェントは memorix_store に追加の長期レコードの作成を依頼できます。明示的な依頼は自動的に適格と判断され、永続的なアンカーとしてタスクブリーフに含まれます。一方、フックで取得した候補や Git から導出された候補は、適格と判断されるまで保留されます。承認には、オペレーターによる明示的なレビューが必要です。証拠に基づくライフサイクルを記録するには、memorix memory long-term approve|archive|supersede を使用してください。手動で作成された項目、またはユーザーが確認した user + portable 項目のみ、別のローカルプロジェクトでの利用を検討できます。プロジェクトのコード、Git の事実、テスト、ワークフロー、セッション、観察情報を、ユーザー共通で利用可能なメモリに昇格することはできません。

memorix context "..." は、デフォルトのメモリオートパイロットの入口です。エージェント向けに、タスクに合わせた簡潔なブリーフを作成します。バグ修正タスクではテストや再現手順を優先し、リリースタスクではパッケージ、変更履歴、ビルドの確認を優先します。オンボーディングタスクではドキュメントやエントリーポイントを優先し、古いメモリや無関係なメモリはプロンプトに大量に含めず、警告として扱います。MCP を利用できず、CLI によるフォールバックでも同じ範囲に絞ったブリーフと、選択または除外された内容の記録が必要な場合は、--fallback --brief-json を使用してください。--json は、引き続き詳細な診断形式です。通常、新しいタスクに過去のセッションのダンプは含まれません。明示的に前の作業を継続する場合、memorix resume "..." は、最新の有用なセッション要約、参照可能な永続的アンカーを最大3件、最近のソースラベル付きホストコンパクトチェックポイントを最大1件だけ追加します。永続的アンカーには durable:<id> の参照が付与されているため、必要な場合に限り、エージェントは memorix_detail を通じてレビュー済みレコード全体を取得できます。キーワードの一致が優先されます。レビュー済みの永続的項目が一致せず、埋め込みプロバイダーが設定されている場合、Memorix は言い換えや多言語タスクに対して、再試行なしで1.8秒の意味的フォールバックを1回だけ実行します。プロバイダーの応答が遅い場合や利用できない場合でも、通常のキーワードのみのワークセットはそのまま維持されます。チェックポイントはライフサイクルの証拠であり、永続的メモリでも会話ログのバックアップでもありません。エージェントは、保存されたメモリを信頼する前に、提案されたファイルを読む必要があります。

| 目的 | 実行するコマンド | | --- | --- | | エージェント統合パッケージをインストールする | `memorix setup --agent --global` | | エージェント統合を確認または修復する | `memorix doctor agents --agent `, `memorix repair agents --agent ` | | stdio MCP を手動で公開する | `memorix serve` | | 共有 HTTP MCP とダッシュボードを実行する | `memorix background start` | | HTTP MCP をフォアグラウンドでデバッグする | `memorix serve-http --port 3211` | | メモリを直接確認または管理する | `memorix memory`, `memorix reasoning`, `memorix session`, `memorix ingest`, `memorix media` | | レビュー済みの長期メモリを管理する | `memorix memory long-term list|show|add|promote|qualify|approve|archive|supersede` | | 検索対象からメモリを除外する | `memorix purge`（現在のプロジェクト）、`memorix purge --all --yes`（すべて） | | ネイティブのコンパクション継続性を確認する | `memorix checkpoint list|show|context|archive` | | 対話型のターミナルメモリ制御プレーンを使用する | `memorix workbench` | | バンドルされたターミナルエージェントを使用する | `memorix` または `memcode` | | オーケストレーションされたサブエージェントの作業を実行する | `memorix orchestrate --goal "..."` |

memorix serve は、エージェント向けの MCP ツールスキーマを小さく保つため、デフォルトで --mode micro（9 個のツール）を使用します。memorix setup は、通常のメモリ、継続性、セッションの機能を利用できるよう、インストール済みの MCP 設定に --mode lite（21 個のツール）を書き込みます。連携ツールには --mode team（29 個のツール）、チェックポイントの確認など、高度なツールや互換性ツールには --mode full（48 個のツール）を使用してください。

ショートカットとエイリアス：memorix search / remember / recent は直接検索するショートカット、bg/bs はバックグラウンドサービスを起動し、hook はフックランチャーを実行し、memorix config get|path|migrate は設定ファイルを確認または移行します。

memorix orchestrate は、ワーカーが 1 つの場合、現在のチェックアウトを使用します。複数のワーカーを実行すると、.worktrees/ の下にタスク用ワークツリーを作成し、成功したタスクブランチをマージして戻します。ワーカーが 1 つでもワークツリーで分離するには --isolated を使用し、分離を無効にするには --no-worktree を使用します。未コミットの変更がある状態で実行するには --allow-dirty を使用し、手動レビュー用にタスクのワークツリーを保持するには --no-auto-merge を使用します。

memcode は Memorix にバンドルされたターミナルコーディングエージェントです。読み取り、編集、コマンドの実行、セッションの再開、モデルの切り替え、/memory コマンドの使用が可能で、すべて MCP に接続したエージェントと同じプロジェクトメモリを利用します。

メモリがあらかじめ連携されたターミナルエージェントを使いたい場合にご利用ください。

one Git project -> one shared Memorix memory pool

memcode のガイドについては、docs/MEMCODE.md を参照してください。

最小構成の ~/.memorix/config.toml：

[agent]
provider = "openai"
model = "gpt-4o"
api_key = "..."

[memory.llm]
provider = "openai"
model = "gpt-4o-mini"
api_key = "..."

[embedding]
provider = "auto"

[memory]
inject = "minimal"
formation = "active"

Memorix のメモリ品質と検索には [memory.llm] と [embedding] を使用します。コーディング中に memcode が会話するモデルには [agent] を使用します。認証情報はグローバル設定または環境変数に保存し、シークレットをコミットしないでください。

オプションの Atlas Cloud メモリプリセットを使用するには、memorix init を実行して Atlas Cloud を選択するか、[memory.llm] に provider = "atlascloud" を設定します。OpenAI 互換の https://api.atlascloud.ai/v1 エンドポイントを使用し、 ATLASCLOUD_API_KEY または明示的に指定された MEMORIX_LLM_API_KEY を読み込みます。

OpenRouter の埋め込みには、provider = "api"、base_url = "https://openrouter.ai/api/v1"、model = "qwen/qwen3-embedding-8b" を使用します。Memorix はこの埋め込みエンドポイントで OPENROUTER_API_KEY を受け付けます。明示的な上書きには引き続き MEMORIX_EMBEDDING_API_KEY を使用します。 Requesty を使用する場合は、memorix init で Requesty を選択するか、[memory.llm] で provider = "requesty" を設定します（エンドポイントは https://router.requesty.ai/v1、キーは REQUESTY_API_KEY または MEMORIX_LLM_API_KEY から取得します）。Requesty の埋め込みには、provider = "api"、base_url = "https://router.requesty.ai/v1"、model = "openai/text-embedding-3-small" を設定し、REQUESTY_API_KEY を使用します。

API Route を使用する場合は、memorix init で API Route を選択するか、[memory.llm] で provider = "apiroute" を設定します。このプリセットは https://global.api-route.com/v1 と deepseek-v4.1-flash を使用し、独自の API_ROUTE_API_KEY または MEMORIX_LLM_API_KEY を指定します。メモリの LLM 処理はオプトイン方式です。埋め込みと memcode のモデルレジストリは別途設定します。設定を参照してください。

Cheaper Inference を使用する場合は、memorix init で Cheaper Inference を選択するか、[memory.llm] で provider = "cheaperinference" を設定します。このプリセットは https://api.cheaperinference.com/v1 と gpt-5.4-mini を使用し、独自の CHEAPER_INFERENCE_API_KEY または MEMORIX_LLM_API_KEY を指定します。メモリの LLM 処理はオプトイン方式です。埋め込みと memcode のモデルレジストリは別途設定します。設定を参照してください。

MiniMax メディア生成を制御するには、環境変数または .env に MINIMAX_API_KEY（グローバル）または MINIMAX_CN_API_KEY（中国リージョン）を設定します。メディア ライブラリは、そのキー、署名付き出力 URL、base64 ペイロードを保存しません。CLI による生成は明示的に実行します。MCP による生成には、さらに MEMORIX_MCP_MEDIA_GENERATION=1 が必要です。

Docker は VPS／ホスト型 HTTP デプロイの選択肢であり、ローカル開発や stdio MCP に必須ではありません。

docker compose up --build -d

次に、以下を開きます。

• ダッシュボード：http://localhost:3211
• MCP：http://localhost:3211/mcp
• ヘルスチェック：http://localhost:3211/health

コンテナは、プロジェクト単位の Git および設定の動作に使用する projectRoot で指定されたリポジトリのパスにアクセスできる必要があります。

TypeScript から Memorix を直接使用します。

import { createMemoryClient } from 'memorix/sdk';

const client = await createMemoryClient({ projectRoot: '/path/to/repo' });

await client.store({
  entityName: 'auth-module',
  type: 'decision',
  title: 'Use JWT for API auth',
  narrative: 'Chose JWT because the API is stateless and used by multiple clients.',
});

const results = await client.search({ query: 'auth decision' });
await client.close();

まずはこちら	使用する場面
ドキュメント一覧	最適なガイドに最短でたどり着きたい場合
セットアップガイド	インストール、memorix setup の使用、stdio と HTTP の選択
統合方法	プラグインパッケージ、MCP、プロジェクトルール、フック、スキルのサポート
設定	TOML 設定、モデルのレーン、互換性ファイル
API リファレンス	MCP ツールと CLI コマンド
Git メモリ	コミットの取り込みと検索可能なエンジニアリングの知見
Docker	コンテナ化された HTTP サービス
memcode	同梱のターミナルエージェントの使用
エージェント運用ガイド	インストール、バインド、フック、トラブルシューティングに関する AI 向け実行ガイド
開発	コントリビューション、テスト、リリース前の確認
変更履歴	各リリースでの変更内容

LLM 向けの概要：llms.txt と llms-full.txt。

git clone https://github.com/AVIDS2/memorix.git
cd memorix
npm install
npm run lint
npm test
npm run build

コミュニティ

Memorix をベースに構築されたデスクトップおよびシェル統合：

• omarchy-memorix — ネイティブの Omarchy シェルバ―ウィジェットです。プールの統計情報、グローバル検索のライブ表示、プロジェクトごとの内訳、最近のメモリ、ワークベンチランチャーを備えています。~/.memorix/data への読み取り専用アクセスで、デーモンもテレメトリもありません。

Memorix をベースに何かを構築した場合は、ここに掲載するための PR を送ってください。

Memorix は、MCP エコシステムや、mcp-memory-service、MemCP、claude-mem、Mem0 などの過去のメモリプロジェクトを参考にしています。memcode は Pi コーディングエージェントのコードベースをベースとし、そのターミナルエージェントモデルを Memorix エコシステム向けに適応させています。

Apache 2.0

スターの履歴

_{GitHub のプライバシーに配慮したスター履歴 API から自動的に更新されます。生成された PR はありません。}