CP Memory

CP Memory

AI コーディングエージェントのための、ローカルファーストで管理可能なメモリーです。
セッションをまたいでプロジェクトのルールを記憶し、必要な情報だけを呼び出し、履歴を隠さずに誤ったメモリーを修正できます。

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CP Memory を選ぶ理由

再現可能なパッケージ、プロトコル、検索の検証については、検証の証拠と制限をご覧ください。

• ローカルファースト： デフォルトでは、メモリーは ~/.cp-memory/memory.db に保存されます。
• 管理可能： メモリーを黙って上書きするのではなく、確認、レビュー、修正、スコープ設定、または終了ができます。
• MCP 対応、Codex で強化： stdio MCP サーバーをポータブルなベースラインとし、Codex プラグインが Skills とライフサイクル Hooks を追加します。

クイックスタート — ポータブル MCP

Python 3.10 以降と uv をインストールすると、任意の stdio MCP クライアントから次のコマンドで CP Memory を起動できます。

uvx cp-memory-mcp

公開パッケージは、クリーンキャッシュで40個すべてのツールを使った MCP ハンドシェイクと、書き込み／検索／修正の一連のフローに合格しました。Codex、Claude Code、Cursor、VS Code、Gemini CLI の例については、MCP クライアントの設定をご覧ください。

ライフサイクル Hooks と Skills を備えた強化版の Codex 連携を利用するには、プラグインをインストールします。

codex plugin marketplace add CJhuochai/cp-memory
codex plugin add cp-memory@cp-memory

インストール後に Codex を再起動し、求められた場合はライフサイクル Hooks を承認してください。

30秒で結果を確認

1. Codex にプロジェクトのルールを伝えます。例：「リリースはブランチから開始し、テストを実行して、PR を通じてマージする必要があります。」
2. 後のセッションで、CP Memory がローカルのプライマリストアから関連するルールを復元するため、Codex はそのルールに従い続けられます。
3. ルールが誤っている場合は、修正履歴を保持し、黙って上書きする代わりに、古い記録を誤り、古い情報、またはスコープ付きとしてマークできます。

CP Memory は、Codex 用のローカルファーストなメモリープラグインです。事実、好み、進行中の作業、エピソード、決定、会話のチェックポイントをローカルの SQLite データベースに保存し、MCP ツールとライフサイクルフックを通じて関連するコンテキストを復元します。

目的は、できるだけ多くの情報を記憶することではありません。長期間使っても信頼性を保てる、説明可能で、レビュー可能で、修正可能かつ管理可能なメモリーを実現することです。

現在の機能

• コンテキストの復元：起動時および対象となるプロンプトで、関連するローカルプライマリのメモリーを復元します。
• 自動抽出：明示的な発言から、慎重に長期的な個人メモリー候補を作成します。
• プロジェクトスコープ：repo:、project:、workspace: スコープを使って、現在のプロジェクトのメモリーを優先します。
• レビュー可能なガバナンス：レビュー受信トレイ、レビュー概要、競合の提案、修正状態、起動時のリマインダーに対応します。
• 安全なメンテナンス：週次メンテナンスでは、ヘルスチェック、ガバナンスの事前確認、リスクの低い有効期限切れのクリーンアップのみを実行します。

30秒の例

Codex に次のように伝えます。

Remember this: releases for this project must start on a branch, run tests, and merge through a PR.

後のセッションで、次のように尋ねます。

What are the release rules for this plugin?

CP Memory はまずローカルのプライマリストアから関連するメモリーを復元し、Codex はそのルールに従います。メモリーが誤っている場合は、誤りまたは古い情報としてマークするか、修正版を記録できます。

匿名化されたその他の例は、docs/examples.mdをご覧ください。

GIF、短い動画、または告知投稿には、内容をサニタイズした30秒デモスクリプトをご利用ください。

インストール

stdio MCP クライアントでは、検証済みの公開パッケージを使用してください。

uvx cp-memory-mcp

クライアント固有のコマンドと JSON ファイルについては、docs/mcp-clients.md を参照してください。

Windows では、GitHub Marketplace からのインストールを推奨します。

codex plugin marketplace add CJhuochai/cp-memory
codex plugin add cp-memory@cp-memory

インストール後、Codex を再起動してください。Codex からフックの信頼を求められた場合は、フックビューで CP Memory のライフサイクルフックを承認してください。

macOS/Linux では、ソースインストーラーを使用してください。プラグイン用の非公開 Python ランタイムを作成し、MCP 依存関係をインストールします。

git clone https://github.com/CJhuochai/cp-memory.git
cd cp-memory
sh ./install.sh

完了したら Codex を再起動してください。macOS/Linux での GitHub Marketplace インストールを、同等に検証済みの方法として扱わないでください。Marketplace は install.sh を実行しないため、この非公開ランタイムは作成されません。

プラットフォームのサポート

プラットフォーム	推奨インストール方法	検証済みの範囲
Windows	GitHub Marketplace、ローカル開発では install.ps1	単体テスト、分離環境でのインストール検証、GitHub Actions CI に合格
macOS	ソースインストーラー：sh ./install.sh	GitHub Actions macOS CI で単体テストおよび分離環境でのインストール／MCP 起動検証に合格
Linux	ソースインストーラー：sh ./install.sh	GitHub Actions Ubuntu CI で単体テストおよび分離環境でのインストール／MCP 起動検証に合格

macOS/Linux で実際の Codex デスクトップのフック挿入を手動でスモークテストする作業は、実機を利用できるようになるまで保留中です。このリリースは3プラットフォームの CI を通じて承認されています。この制約は、すでに実施済みのインストーラーおよび MCP 起動の検証には影響しませんが、デスクトップ環境での完全な手動受け入れテストの代わりにはなりません。

安全性

• 実際の memory.db、ログ、非公開の要約、環境ファイルをコミットしないでください。
• 自動抽出は意図的に慎重に行われます。生成されたメモリーは確認、修正、古いものとしてのマーク付け、または誤りとしてのマーク付けが可能です。
• メモリーの確認が必要な場合、現行バージョンではアシスタントのコンテキストにリマインダーを挿入します。これはユーザー向けポップアップでも、表示される確認パネルでもなく、メモリーを自動削除したり、競合を自動解決したりするものでもありません。
• 週次メンテナンスでは、ヘルスチェック、ガバナンスの事前確認、リスクの低い期限切れ項目の整理のみを実行します。長期的な個人メモリー、タスク、決定事項はデフォルトで保護されます。
• 例やスクリーンショットでは無害化した内容を使用しているため、実際のメモリーデータベースを公開する必要はありません。

比較

他のメモリープロジェクトを見たことがある場合は、docs/comparison.md から始めてください。CP Memory の主な違いは、単なる保存や検索ではなく、Codex のライフサイクル連携とメモリーガバナンスにあります。

ロードマップ

今後の方向性については、docs/roadmap.md を参照してください。ロードマップでは、ローカルファーストの動作、説明可能性、修正可能性、プライバシーの安全性を優先しています。

バージョン履歴については、CHANGELOG.md を参照してください。

ローカル開発

Windows ユーザーは通常、install.ps1 を実行する必要はありません。主にローカル開発、個人用 Marketplace キャッシュの更新、以前のバージョンで設定した古いグローバルフックの移行に使用します。

macOS/Linux でローカル開発を行うには、次を実行してください。

sh ./install.sh
sh ./scripts/test-install.sh

PATH 上で python3 を使用できる Python 3 が必要です。インストーラーはプラグインディレクトリに非公開の仮想環境を作成し、ランタイム依存関係をインストールします。これは現在、macOS/Linux で検証済みのインストール方法です。

テストスイートを実行します。

python -m unittest discover -s tests -p test_cp_memory.py

実際の Codex 設定に触れず、一時的な分離プロファイルでインストーラーを検証します。

powershell -ExecutionPolicy Bypass -File .\scripts\test-install.ps1

ライセンス

MIT