mcpField
D
dotstell

dotstell

リモート
dotstell.com生産性51 週間前に更新
リポジトリ公式サイト

dotstell について

dotstell は、ノート、連絡先、タスク、ブックマーク、会議をまとめて管理したい人向けのオープンソース個人ナレッジグラフです。情報同士をつなぎ、AI による質問や文章作成に活用できます。MCP サーバーは、取り消し可能な読み取り専用トークンで検索と閲覧を提供します。

主な機能

  1. 01ノート、連絡先、タスク、ブックマークの関連付け
  2. 02Wikilinks とナレッジグラフによるコンテンツ連携
  3. 03セマンティック検索を含む横断検索
  4. 04個人データに基づく AI チャットと文章作成
  5. 05複数形式の個人データのインポートとエクスポート

活用シーン

  1. 01会議のアクション項目を関連タスクに変換
  2. 02人物やプロジェクトに関係するノートとブックマークの検索
  3. 03コーディングツールから個人情報を読み取り専用で検索
  4. 04既存の Markdown ノートの取り込みとバックアップ出力

MCP 対応

MCP サーバーは、取り消し可能な読み取り専用トークンを使い、Codex、Claude Code、Cursor、Claude Desktop にノート、ブックマーク、タスク、人物、会議の検索と閲覧を提供します。

設定

リモートサーバーはインストール不要です。クライアントを選んで設定をコピーするか、ワンクリックで導入できます。

エンドポイントhttps://dotstell.app/api/mcp
インストールコマンドをコピー
Claude CodeTerminal
Cursor.cursor/mcp.json
VS Code.vscode/mcp.json
Claude Desktopclaude_desktop_config.json
Windsurf~/.codeium/windsurf/mcp_config.json

コマンドはターミナルで実行し、JSON は各クライアントの MCP 設定に貼り付けて再起動します。認可が必要なサーバーは初回接続時にログインを求めます。

すべてのエンドポイント
Streamable HTTPhttps://dotstell.app/api/mcp認証が必要

ツール

詳細


dotstell

散らばった知識を、Dotstellでつなげましょう。

記録 · 接続 · 質問

メモ · 人物 · タスク · ブックマーク · ウィキリンク · ナレッジグラフ · ミーティング · 音声入力 · AI チャットと文章作成 · MCP サーバー · インポートとエクスポート · ローカル Ollama


GitHub Stars GitHub Forks Release Downloads License: AGPL-3.0 Next.js TypeScript Rust Supabase Tailwind CSS PRs Welcome


ウェブサイト · ライブアプリ · リリース · バグを報告 · 機能をリクエスト · お問い合わせ


Dotstellとは?

Dotstellは、オープンソースの個人向けナレッジグラフです。メモを書き、人々の情報を記録し、タスクを管理し、ブックマークを保存して、それらすべてをビジュアルグラフでつなげるための、ひとつの場所です。ナレッジベース全体を理解するAIレイヤーを内蔵しています。

多くの生産性ツールは記録を中心に作られています。Dotstellはつながりを中心に作られており、今では会話もできます。

アイデア、ミーティングのメモ、調査内容を記録しましょう。それらを人物、タスク、ブックマークとつなげ、成長し続けるナレッジグラフを築きます。インターネットではなく、自分のメモをもとに回答するAIに質問できます。チャットしたり、人物に関する情報を得たり、文章を生成したり、すでに知っていることを見つけたりできます。

書いたもの、知っている人、行ったことのすべてを、ひとつの生きたナレッジグラフでつなげます。すべてを理解するAIも搭載しています。

ほかのツールでは答えられない、Dotstellが答える問い:

「この人、このプロジェクト、この決定について、今、すべての文脈を踏まえて何を知っているだろう?」


プロジェクトを支援する

Dotstellは無料で、セルフホスト可能なオープンソースプロジェクトです。時間の節約に役立ったり、私たちの取り組みに共感したりした場合は、ぜひご協力ください。

  • リポジトリにスターを付ける — 最も役立つ支援です。ほかの人がDotstellを見つけやすくなり、私たちの取り組みが価値あるものだと伝わります。
  • イシューを作成する — バグ報告や機能リクエストが、次に開発する内容につながります。
  • コードに貢献する — スキルレベルは問いません。貢献ガイドをご覧ください。
  • 共有する — 仕事をよりよく整理する方法を探している人に、Dotstellを紹介してください。

立ち上げ初期のOSSプロジェクトにとって、スター、イシュー、PRのひとつひとつが本当に大切です。


機能

キャプチャ
機能説明
📑リッチテキストノートスラッシュコマンド、表、コードブロック、チェックリスト、画像、目次、PDF エクスポートに対応。サブノート、ノートタブ、カラーラベル、ピン留め、ドラッグによる並べ替えも利用できます
📓ノートブックノートを名前付きの色分けされたコレクションに整理できます。削除したノートは30日間ゴミ箱に残ります
🎙️ミーティングZoom、Teams、Meet の文字起こし(.vtt、.srt、.txt)またはメモを貼り付けるかアップロードすると、要約、決定事項、アクションアイテム、未解決の質問を生成します。アクションアイテムはリンクされたタスクになります。ミーティングの録音にも対応しています。docs/MEETINGS.mdをご覧ください
🗣️音声入力12言語で、どのノートにも音声入力できます。高速はブラウザーを使い、句読点(「コンマ」「疑問符」「改行」)の音声入力や自動大文字化に対応します。高精度は、独自の OpenAI、Groq、Gemini のキーを使って Whisper クラスのモデルを利用します。話した言葉は、スマートフォンでも使えるドラッグ可能なバーにリアルタイムで表示されます
🔖スマートブックマークあらゆる URL を保存できます。タイトル、説明、ファビコンは自動取得されます。Chrome、Firefox、Safari からの一括インポートにも対応しています
✅タスクと優先度優先度、期限と時刻、リマインダー、期限超過アラートに対応したカンバンボードとリスト表示
👥人物と1対1のやり取り連絡先を管理し、ノート、タスク、コンテキストを人物に直接紐付けできます。ノート内で@mentionを使って人物に言及できます
接続
機能説明
⬡ウィキリンクとバックリンクノート内で[[と入力すると、別のノートにリンクできます。バックリンクと未リンクのメンションは自動的に更新されます
🔗手動リンクあらゆる項目同士を接続できます。たとえば、ノート → 人物、ブックマーク → タスクなどです
🌐ナレッジグラフすべての項目を視覚的に表示します。ウィキリンクと手動での接続は動的なエッジとして表示され、AI が見つけた未接続のリンクやクラスターも確認できます
🔍ユニバーサル検索ノート、人物、タスク、ブックマークを対象とする Ctrl+K コマンドパレットと、意味によるセマンティック検索
🏠ダッシュボード期限超過アラート、タスクの進捗、最近のノートとブックマーク、ナレッジの健全性、AI ダイジェスト
質問
機能説明
✨AI チャット、執筆、アシストノート、ブックマーク、タスクを根拠とするチャット。テンプレートからの下書き作成や既存の文章の改善、インラインでの書き換え、展開、修正、スマートタイトル、自動タグ付け、要約、関連ノート、Person Intelligence に対応しています。Ollama(ローカルかつプライベート)、OpenAI、Anthropic、Gemini、Groq で利用できます
🔌AI ツールに接続(MCP サーバー)Codex、Claude Code、Cursor、Claude Desktop が、取り消し可能な読み取り専用トークンを使って、ノート、ブックマーク、タスク、人物、ミーティングを検索・閲覧できるようにします。docs/MCP.mdをご覧ください
データはあなたのもの
機能説明
📤エクスポートとロックインなしワンクリックですべてを ZIP 形式でエクスポートできます。ウィキリンクとフロントマターを含む Markdown ノート(Obsidian で開けます)、人物、タスク(Markdown と CSV)、ブラウザーにインポートできるブックマーク、損失のない JSON バックアップが含まれます。docs/EXPORT.mdをご覧ください
📥インポートMarkdown(Obsidian、Notion、Bear、Joplin、Logseq)、Evernote(.enex)、Google Keep(Takeout)、連絡先(.vcf、.csv)を取り込めます。ノートブック、タグ、日付、[[wikilinks]]は保持されます。事前にプレビューでき、ワンクリックで元に戻せます。docs/IMPORT.mdをご覧ください
🖥️ウェブ、デスクトップ、スマートフォンブラウザー、Windows、macOS、Linux 向けの約10 MB のデスクトップアプリ、またはスマートフォンやタブレットで利用できます。12種類のテーマに対応しています
🏠セルフホスト可能独自の Supabase プロジェクトと任意の Node.js ホストを利用できます。docs/DEPLOYMENT.mdをご覧ください

スクリーンショット

アプリのライブプレビューはdotstell.comでご覧いただけます。ランディングページには、操作可能なナレッジグラフ、ダッシュボードのモックアップ、機能の解説が用意されています。

ライブアプリを試すか、Windows、macOS、Linux 向けのデスクトップ版をダウンロードしてください。


はじめに

前提条件
  • Node.js 20.9+
  • pnpm — npm install -g pnpm

    npm/yarn ではなく pnpm を使用するのは、大幅に高速で(グローバルストアをハードリンクするため、同じパッケージを二度ダウンロードしません)、決定性のある pnpm-lock.yaml を生成し、デスクトップビルドで使用する Tauri CLI ツールチェーンに必要だからです。ロックファイルはコミットされています。ロックファイルの一貫性を保つため、必ず npm install ではなく pnpm install を使用してください。

  • 無料の Supabase アカウント
1. クローン
git clone https://github.com/dotstell/dotstell.git
cd dotstell
2. 依存関係をインストール
pnpm install
3. Supabase をセットアップ
  1. supabase.com で新しいプロジェクトを作成します

  2. SQL Editor を開き、supabase/schema.sql を実行してすべてのテーブル、ポリシー、トリガーを作成します。

    新しいプロジェクトに必要なのは、このファイルだけです。既存のデータベースの場合は、まだ適用していないマイグレーションを順番に適用してください。

supabase/migrations/
├── add_notebooks_table.sql
├── add_notes_soft_delete.sql
├── 002_bookmarks_enhancements.sql
├── 003_bookmark_visits.sql
├── 004_notes_parent.sql
├── 005_notes_sort_pin.sql
├── 006_notes_color.sql
├── 007_notebooks_constraints.sql
├── 008_ai_embeddings.sql          ← vector(768) columns on notes + bookmarks (AI semantic search)
├── 009_ai_match_functions.sql     ← pgvector cosine similarity RPC functions
├── 010_tasks_embedding.sql        ← vector(768) column on tasks + match_tasks() (tasks in AI Chat RAG)
├── 011_fix_function_search_paths.sql
├── 012_mcp.sql                    ← MCP tokens and the read-only functions behind the MCP server
└── 013_data_api_grants.sql        ← explicit table grants (needed on new Supabase projects from 30 Oct 2026; safe to run on any)
  1. Settings → API からプロジェクト URL と anon key をコピーします
4. 環境を設定
cp .env.local.example .env.local

.env.local を編集します。

NEXT_PUBLIC_SUPABASE_URL=https://your-project.supabase.co
NEXT_PUBLIC_SUPABASE_ANON_KEY=your-anon-key

企業の SSL プロキシの背後にいますか? .env.local に NODE_TLS_REJECT_UNAUTHORIZED=0 を追加してください。本番環境では設定しないでください。

5. 実行
pnpm dev

http://localhost:3000 を開き、アカウントを作成して、ナレッジの接続を始めましょう。


AI 機能

Dotstell には、完全な AI レイヤーが用意されています。すべての機能は、以下の5つのプロバイダーに対応しています。

プロバイダーチャットエンベディング備考
Ollama(ローカル)✅✅無料、プライベートで、お使いのマシン上で動作します
OpenAI✅✅GPT-4o、text-embedding-3-small
Anthropic✅—Claude モデル。別のエンベディングプロバイダーを使用してください
Google Gemini✅✅無料枠が充実しています
Groq✅—推論が非常に高速です。別のエンベディングプロバイダーを使用してください

AI 機能:

  • ミーティングアシスタント — Zoom、Teams、Meet の文字起こしを貼り付けるかアップロード(またはミーティングを録音)すると、要約、決定事項、アクション項目を取得できます。アクション項目をリンクされたタスクに変換できます
  • 音声入力 — 高速(ブラウザーで処理し、句読点の音声入力と自動大文字化に対応、英語)または高精度(ご自身の OpenAI、Groq、Gemini の音声キーを使用し、モデルが句読点と大文字化を処理)。どちらもスマートフォンで利用できます
  • AI ツールを接続(MCP サーバー) — Codex、Claude Code、Cursor、Claude Desktop が、取り消し可能な読み取り専用トークンを使って、メモ、ブックマーク、タスク、人物、ミーティングを読み取れるようにします(docs/MCP.md を参照)
  • AI ライティングアシスタント — 8種類のスターターテンプレート(アウトライン、ミーティングノート、日次ログ、調査ノート、不在通知メール、提案書、状況報告、メールの下書き)またはカスタムプロンプトを使って、ゼロからメモを作成できます。既存のメモはワンクリック操作(英語を改善、フォーマルにする、簡潔にする、内容を拡張、全面的に書き直す)で改善できます
  • AI チャット — RAG を備えたスライド式パネル(セマンティック検索によってメモ、ブックマーク、タスクに基づいた回答を提供)、 「このメモ」と「すべてのナレッジ」モード、人物情報を扱う「人物」タブ
  • インラインアシスト — テキストを選択して、書き換え/拡張/短縮/文法の修正/アウトライン化/チェックリスト化/説明
  • スマートタイトルと自動タグ付け — 入力中にタイトルと最大5つの関連タグを提案
  • メモとブックマークの要約 — 箇条書きまたは段落形式の要約をワンクリックで作成
  • AI ナレッジダイジェスト — 最新のメモのアクティビティを要約するダッシュボードパネル
  • 関連メモのセマンティック検索 — 閲覧中のメモに類似したメモを表示するサイドバーパネル
  • 人物インテリジェンス — すべてのメモとブックマークから人物への言及を検索し、構造化された概要を作成
  • グラフインテリジェンス — ナレッジグラフ内の欠落したリンク、メモのクラスター、補完可能な空白を検出

API キーはブラウザーの localStorage にのみ保存されます。dotstell のサーバーがキーを保存したり、ログに記録したりすることはありません。dotstell の API ルートを通るリクエストでは、そのリクエストに限ってキーが渡され、TLS 経由で選択した AI プロバイダーに送信されます。音声からテキストへの変換(録音および高精度の音声入力)は、ブラウザーからプロバイダーに直接送信されます。

ライブアプリで Ollama を使用する — ローカル AI エージェント

dotstell.app のホストアプリは https:// 上で動作します。最新のブラウザーでは、プライベートネットワークアクセス仕様により、https:// のページから http://localhost への直接アクセスがブロックされます。ライブアプリで Ollama を使用するには、必要なブラウザーセキュリティヘッダーを追加する、依存関係のない小さな Node.js プロキシ「Dotstell Local AI Agent」を起動してください。

次の手順を順番に実行してください。

ステップ 1 — Ollama をインストールして起動する

まだインストールしていない場合は、ollama.com から Ollama をダウンロードし、実行中であることを確認してください。

  • Windows: Ollama は通常、バックグラウンドサービスとして自動起動します。ブラウザーで http://127.0.0.1:11434 を開き、「Ollama is running」と表示されれば準備完了です。表示されない場合は、スタートメニューから Ollama を探して起動するか、ターミナルで ollama serve を実行してください。
  • macOS / Linux: バックグラウンドですでに実行中でない場合は、ollama serve を実行してください。

Windows のヒント: ollama serve が bind: Only one usage of each socket address を返した場合、Ollama はすでに実行中です。この手順はスキップしてください。

ステップ 2 — モデルをダウンロードする (初回のみ)

Dotstell には 2 種類のモデルが必要です。チャット/文章作成用と、セマンティック検索(RAG)用です。各列から 1 つずつダウンロードしてください。

用途モデルサイズ備考
チャットgemma4:e4b~4Bdotstell の会議テストで最速かつ最も高精度です。8 GB のグラフィックカードで動作します — 推奨
チャットqwen3.5:4b4B同等の精度で、やや低速です
チャットphi4-mini3.8B小型で、CPU でも高速です
チャットqwen2.5:3b3B高性能で、多言語に対応しています
チャットllama3.23B幅広い用途で安定して使えます
チャットdeepseek-r1:7b7B推論品質が最高です — GPU が必要です
チャットqwen2.5:7b7B優れた品質と多言語対応 — GPU が必要です
埋め込みnomic-embed-text—セマンティック検索、関連ノート、タスクを考慮した AI チャットに必要です
ollama pull gemma4:e4b
ollama pull nomic-embed-text

思考するモデル(Qwen 3.5、Gemma 4 など)も使用できます。dotstell では応答を速くするため、思考をオフにしています。AI 設定のモデル選択欄にある 「回答前にモデルに思考させる」 を有効にできますが、応答はかなり遅くなります。

GPU がない場合: 3〜4B のモデル(phi4-mini、qwen2.5:3b、llama3.2)を使用してください。7B のモデルは CPU のみでは低速です。

ステップ 3 — Dotstell Local AI Agent を起動する

このリポジトリをクローンする必要はありません。npx から直接実行してください(Node.js 18 以降が必要です)。

npx @dotstell/agent

dotstell で Ollama を使用している間は、このターミナルウィンドウを開いたままにしてください。エージェントは http://127.0.0.1:12345 で動作し、ループバック接続のみに制限されているため、マシンの外部からはアクセスできません。

ステップ 4 — dotstell.app を開き、AI 設定から Ollama(ローカル)を選択する

設定モーダルでは、エージェントが検出されると緑色の 「ローカルエージェントが実行中」 バッジが表示されます。チャット、ライティングアシスタント、インラインアシスト、要約、人物インテリジェンス、AI ダイジェストなど、すべての AI 機能は自動的にエージェント経由で動作します。


エージェントを起動する別の方法:

# Download the single file directly (no npm):
curl -o dotstell-agent.mjs https://raw.githubusercontent.com/dotstell/dotstell/main/packages/agent/index.mjs
node dotstell-agent.mjs

# If you already have the repo cloned:
node packages/agent/index.mjs

環境変数、トラブルシューティング、セキュリティの詳細については、packages/agent/README.md を参照してください。

dotstell をローカルで実行する場合(localhost:3000)、エージェントは不要です。 PNA による制限は、ライブの https://dotstell.app にアクセスする場合にのみ適用されます。


技術スタック

レイヤー技術
フレームワークNext.js 16(App Router、React 19)
言語TypeScript 5 · Rust(デスクトップシェル)
スタイリングTailwind CSS v4
データベースSupabase(PostgreSQL 17.6 + 行レベルセキュリティ)
認証Supabase Auth(JWT)
リッチテキストエディターTiptap v3
グラフの可視化React Flow v11
デスクトップTauri v2(ネイティブ WebView ラッパー、約 10 MB のインストーラー)
アイコンLucide React

システム設計、データモデル、セキュリティモデル、主要な設計上の決定事項については、docs/ARCHITECTURE.md を参照してください。


プロジェクト構成

注釈付きのディレクトリツリー全体は、docs/ARCHITECTURE.md に記載されています。

ディレクトリ用途
src/app/Next.js App Router のページと API ルート(認証、ノート、AI、ブックマーク、タスクなど)
src/components/ドメイン別に分類された React UI コンポーネント(ai/、editor/、graph/、layout/ など)
src/hooks/データ取得および動作に関するフック
src/lib/AI クライアント、Supabase クライアント、レート制限、TipTap 拡張機能、meetings/(文字起こしと要約)、voice/(音声入力と音声テキスト変換)、mcp/(MCP サーバー)、インポートとエクスポート
src-tauri/Rust / Tauri v2 デスクトップシェル
supabase/スキーマ SQL と段階的なマイグレーション
packages/agent/Dotstell Local AI Agent — 依存関係ゼロの Node.js Ollama プロキシ

ロードマップ

機能ステータス
ノート、人物、タスク、ブックマーク✅ 公開済み
Wikiリンクとバックリンク✅ 公開済み
ナレッジグラフ✅ 公開済み
デスクトップアプリ(Windows、macOS、Linux)✅ 公開済み
AI レイヤー — チャット、アシスト、セマンティック検索、人物インテリジェンス、要約、ダイジェスト✅ 公開済み(v0.4.0)
Ollama によるローカル AI — 公開アプリとローカル開発の両方で動作✅ 公開済み(v0.4.0)
AI ライティングアシスタント — ゼロからの下書き作成(8 種類のテンプレート)と既存コンテンツの改善✅ 公開済み(v0.5.0)
インポート(Markdown、Evernote、Google Keep、連絡先)と完全なエクスポート✅ 公開済み(v0.7.0)
ミーティング — 文字起こしの要約、決定事項とアクションアイテム、音声入力、録音✅ 公開済み(v0.8.0)
MCP サーバー — AI ツールによるナレッジの読み取り、読み取り専用、取り消し可能なトークン対応✅ 公開済み(v0.9.0)
音声入力:スマートフォン対応バー、高精度エンジン、句読点と大文字の音声入力✅ 公開済み(v0.9.1)
MCP Registry への登録(com.dotstell/dotstell)✅ 登録済み(v0.9.1)
ブラウザー拡張機能 — ページを保存し、dotstell にクリップ🔜 次回(v0.10.0)
ドキュメント(プロジェクトごとのドキュメント)🔜 近日公開
連携機能(Slack、Teams など)🔜 計画中
モバイルアプリ🔜 計画中

コントリビューション

コントリビューションを歓迎しており、心から感謝しています。

  • バグ報告と機能リクエスト — issue を作成してください
  • コードのコントリビューション — 大規模な変更については、方針をすり合わせるため、まず issue を作成してください
  • ドキュメント、デザイン、テスト — 事前の相談なしでもいつでも歓迎します

詳しいガイドラインは CONTRIBUTING.md をご覧ください。


セルフホスティング

Dotstell はセルフホスト可能な設計です。必要なものは次のとおりです。

  • Node.js サーバー(または Vercel / 任意の Next.js ホスティングサービス)
  • Supabase プロジェクト(またはセルフホスト版 Supabase)

データベース、環境、Supabase の認証設定、実行方法、各機能に必要なものを含む完全なガイドは、docs/DEPLOYMENT.md にあります。


ライセンス

GNU Affero General Public License v3.0 — AGPL-3.0

このライセンスにより、セルフホスティングを含め、Dotstell を自由に使用、変更、配布できます。変更したバージョンをネットワークサービスとして実行する場合は、そのサービスのユーザーが変更後のソースコードを利用できるようにする必要があります。

© 2026 Dotstell

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。