Contorium

Name: Contorium
Author: ContoriumLabs

ローカル

github.com/ContoriumLabsメモリ・ナレッジ713 週間前に更新

リポジトリ

Contorium について

Contoriumは、AI支援開発向けのローカルなプロジェクトインテリジェンス層です。決定、理由、制約、構造、プロジェクト状態をセッションやツールをまたいで保持し、CLI、IDE連携、MCPから利用できます。

主な機能

01セッションをまたぐプロジェクト理解の保持
02構造化されたプロジェクトナレッジグラフ
03決定履歴と有効性の追跡
04AIセッション向けの簡潔なコンテキスト転送
05.contora/へのローカル保存

活用シーン

01新しいコーディングセッションにプロジェクトの文脈を渡す
02再検証が必要な可能性のある決定を確認
03プロジェクトで選択した理由を調べる

MCP 対応

MCPサーバーは、互換性のあるAIツール向けに、プロジェクトインテリジェンスの検索、確認、記録、コンテキスト転送などの操作を公開します。

#mcp #runtime #context #memory #workspace #developer-tools #ai-coding #codex #claude-code #cursor

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": {
    "contorium": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@contorium/mcp"
      ],
      "env": {
        "CONTORIUM_WORKSPACE": "<CONTORIUM_WORKSPACE>"
      }
    }
  }
}

起動コマンドnpx -y @contorium/mcp

設定が必要な環境変数

CONTORIUM_WORKSPACE

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

npm@contorium/mcpstdio

ツール

118

掲載時のツール一覧 · 3 週間前に更新

パラメーター	型	必須	説明
workspaceRoot	string	いいえ	ワークスペースのルートを上書きします。デフォルトでは自動検出します

詳細

Contorium

AI 支援開発のためのプロジェクトインテリジェンスレイヤー。

AI はコードを読むことができます。

しかし、なぜプロジェクトが今の形になったのかを、常に理解しているとは限りません。

Contorium は、AI コーディングツールに永続的なプロジェクトインテリジェンスレイヤーを提供し、セッション、ツール、モデルをまたいで、意思決定、推論、制約、構造、履歴、そして変化し続けるプロジェクトの状態を保持します。

チャット履歴ではありません。プロンプトでもありません。プロジェクトインテリジェンスです。

ウェブサイト · ドキュメント · 概要 · 意思決定の変遷と検索

Git は何が変わったかを記録します。
Contorium はなぜ変わったかを記録します。

Contorium が必要な理由

AI コーディングエージェントは、コードの記述や変更の能力を高めています。

しかし、長く続くプロジェクトには別の問題があります。

コードベースにはプロジェクトがどのようなものかは記されていますが、なぜ今の形になったのかは、必ずしも記されていません。

重要な知識は、次の間で失われていきます。

AI セッション
さまざまなコーディングツール
モデルの切り替え
実験や失敗したアプローチ
アーキテクチャ上の意思決定
長期にわたる開発サイクル

やがて開発者は、同じプロジェクトについて AI に何度も説明することになります。

プロジェクトを構築することに集中しましょう。何度も説明し直す必要はありません。

プロジェクトインテリジェンスとは？

プロジェクトはファイルの集合以上のものです。

プロジェクトには次の要素があります。

Intent
  ↓
Decisions
  ↓
Reasoning
  ↓
Implementation
  ↓
Outcomes
  ↓
Evolution
  ↓
Current State

Contorium はこの情報を保持し、相互に関連付けます。これにより AI ツールは、セッションごとにゼロから情報を再構築するのではなく、プロジェクトに蓄積された理解に基づいて作業できます。

プロジェクトインテリジェンスに含まれるもの

意思決定
何が選ばれ、却下され、変更されましたか？

推論
なぜ特定のアプローチが採用されましたか？

制約
何を維持する必要がありますか？その理由は何ですか？

構造
プロジェクトのモジュール、ファイル、関数はどのようにつながっていますか？

履歴
プロジェクトはどのように進化してきましたか？

現在の状態
今、何が重要で、次に何をすべきですか？

1 つのプロジェクト。1 つのインテリジェンスレイヤー。あらゆる AI ツール。

AI ツールは変わることがあります。

プロジェクトに蓄積された理解まで、変わる必要はありません。

                 Your Project
                      │
                      ▼
          ┌──────────────────────┐
          │      Contorium       │
          │                      │
          │ Project Intelligence │
          │        Layer         │
          └──────────┬───────────┘
                     │
          ┌──────────┼──────────┐
          ▼          ▼          ▼
       Cursor     Claude      Codex
          │        Code         │
          │          │          │
          └──────────┼──────────┘
                     ▼
             Shared Understanding

それぞれのツールにプロジェクトをゼロから再構築させることなく、お好みのツールをお使いいただけます。

Contorium は現在、次のツールと連携しています。

Cursor
Claude Code
Gemini CLI
Codex
VS Code
MCP 対応の AI ツール

Contorium の機能

1. 永続的なプロジェクト理解

次の間でプロジェクトインテリジェンスを保持します。

セッション
ツール
モデルの切り替え
長期にわたる開発サイクル

目標は、すべてを記憶することではありません。

重要なことを保持することです。

2. プロジェクトナレッジグラフ

Contorium は、プロジェクト全体にわたる構造化された関係を構築します。

Intent
  ↓
Module
  ↓
File
  ↓
Function
  ↓
Dependency

リポジトリを互いにつながりのないファイルの集合として扱うのではなく、Contorium はプロジェクト全体がどのように構成されているかをクエリ可能な形で表現します。

3. プロジェクト履歴

プロジェクトがどのように進化してきたかを理解できます。

重要な変更を追跡し、それらをプロジェクト全体の状態に関連付けます。

4. 意思決定と推論

会話の終了後に失われがちな知識を保持します。

何が決定されたか
どのような代替案が検討されたか
なぜそのアプローチが選ばれたか
その後どうなったか

これにより、今後の AI セッションでは、何が存在するかだけでなく、なぜ存在するかも理解できるようになります。

5. 意思決定の有効性

プロジェクトは進化し、知識は古くなります。

Contorium は、意思決定が今も有効かどうかを追跡します。

Change → Assumption → Impact → Decision Validity

ライフサイクルの状態には、次のものがあります。

VALID → WARNING → DECAYING → SUSPECTED_INVALID → NEEDS_REVALIDATION → INVALIDATED

次のように質問できます。

contorium ask "What decisions need review?"

6. AI 対応のプロジェクト状態

AI への引き継ぎ用に、プロジェクトの現在の状態を簡潔にまとめた表現を生成します。

次のような代わりに：

New session
    ↓
Read everything again
    ↓
Reconstruct context
    ↓
Start working

Contorium を使うと、次のことができます。

New session
    ↓
Read project intelligence
    ↓
Understand current state
    ↓
Continue working

プロジェクトに質問する

Contorium は、開発者と AI エージェントの両方がプロジェクトインテリジェンスにアクセスできるようにします。

contorium ask "Why was MCP added?"
contorium ask "What changed recently?"
contorium ask "What do we know about authentication?"
contorium ask "Is this decision still valid?"

目標は、単にテキストを取得することではありません。

関連するプロジェクト知識を結び付けることです。

仕組み

Workspace Activity
        ↓
    Collection
        ↓
     Parsing
        ↓
 Project Structure
        ↓
 Knowledge Graph
        ↓
 Intent & State
        ↓
 Project Intelligence
        ↓
 AI-ready Context / Handoff
        ↓
 Any AI Tool

Contorium は、プロジェクトの情報をローカルの次の場所に保存します。

.contora/

特定の AI プロバイダーやセッションに依存するのではなく、プロジェクト自体が蓄積された理解を保持します。

アーキテクチャ

Contorium は、ローカルの構造化アーキテクチャによって、プロジェクトの情報と AI ツールを分離します。

AI Tools (Cursor · Claude · Codex · …)
    │
    ▼
IDE · MCP · CLI  (adapters)
    │
    ▼
CIL — Cognitive Interaction Layer
    │
    ▼
PIL — Project Intelligence Layer
    │
    ▼
.contora/

CIL — Cognitive Interaction Layer

CIL は、AI エージェント、開発者、プロジェクトの情報をつなぐインタラクション層です。

プロジェクトの知識を照会、記録、転送するために必要な仕組みを提供します。

これはアーキテクチャであり、製品ブランドではありません。

PIL — Project Intelligence Layer

構造化されたプロジェクト情報を保持する、決定論的なローカルストアです。

STATE · INTENT · DECISION · WHY
TIMELINE · IMPACT · PROVENANCE · CONFIDENCE

PIL は推論しません。保持します。

`.contora/`

情報はプロジェクトとともに保持されます。

ローカルファースト。プロジェクト中心。ポータブル。

詳しいガイド：docs/OVERVIEW.md · docs/PIL_RUNTIME.md · docs/CIL.md

3つの統合された操作

操作	意味
Capture	フォーカス、メモ、決定事項を記録する
Inspect	状態、決定事項、タイムライン、健全性を確認する
Transfer	コンパクトなコンテキストを新しい AI セッションにエクスポートする

contorium capture decision
contorium inspect state
contorium transfer context
contorium ask "What is this project becoming?"

新たな AI メモリシステムではありません

Contorium は AI メモリに関連していますが、単なるチャットメモリや検索システムを目指しているわけではありません。

システム	主に保持するもの
Chat Memory	会話
RAG	検索された情報
Git	コードとファイルの履歴
Context Files	明示的な指示
Contorium	プロジェクトの情報

目標は、次のものをつなぐことです。

What changed
     ↓
Why it changed
     ↓
What happened
     ↓
What remains true
     ↓
What comes next

メモリは機能です。プロジェクトインテリジェンスが目標です。

Contorium が目指さないもの

Contorium は、次のものではありません。

自律型コーディングエージェント
AI コーディングツールの代替
タスク生成ツール
構築すべきものを決定するシステム
Git の代替

開発者が主導権を持ち続けます。

Contorium はプロジェクトへの理解を保持し、人間と AI が同じ進化する状態を基に作業できるようにします。

クイックスタート

要件

Node.js 18+
npm
IDE 拡張機能を使う場合は VS Code / Cursor
MCP 統合には MCP 対応 AI ツール

クローンしてビルド

git clone https://github.com/ContoriumLabs/contorium.git
cd contorium

npm install
npm run compile

VS Code / Cursor

npm run vsix

次に、以下を行います。

Extensions を開きます
Install from VSIX を選択します
生成された .vsix を選択します
ウィンドウを再読み込みします
プロジェクトを開きます
現在のフォーカスを設定します
必要に応じて、AI 用に整えたプロジェクトのコンテキストを転送します

詳細なガイド：docs/IDE_EXTENSION.md · docs/INSTALL.md

MCP

MCP 対応 AI ツールにプロジェクトの情報を公開します。

npm install -g @contorium/mcp

claude mcp add --scope project contorium -- npx @contorium/mcp

codex mcp add contorium -- npx @contorium/mcp

必要に応じて、ワークスペースを設定します。

CONTORIUM_WORKSPACE=/path/to/project

推奨されるエージェント操作は次のとおりです。

ask_project
transfer_project
inspect_state · inspect_intent · inspect_decision
capture_focus · capture_note · capture_decision
inspect_pending_decisions · commit_decision
prepare_execution_context · get_project_context · explain_context
get_knowledge_health · get_review_queue

詳細なガイド：docs/MCP.md · packages/mcp/README.md

CLI

npx contorium init .
npx contorium sync .
npx contorium ask "What is this project?"
npx contorium decisions detect
npx contorium context build --task "…"
npx contorium inspect
npx contorium explain database
npx contorium transfer context
npx contorium lifecycle
npx contorium review
npx contorium status .

詳細なガイド：docs/CLI.md

プロジェクトの情報を消去する

ローカルのプロジェクト情報ストアを削除するには、次の手順に従います。

macOS / Linux

rm -rf .contora

Windows PowerShell

Remove-Item -Recurse -Force .contora

設計原則

プロジェクト中心

プロジェクトを信頼できる情報源とします。

永続性

プロジェクトへの理解は、セッション、ツール、モデルが変わっても維持されるべきです。

構造化

決定事項、コード、意図、履歴の間の関係は、個別のテキストよりも重要です。

人間主導

AI はプロジェクトを理解できます。プロジェクトの行く先を決めるのは人間です。

ローカルファースト

プロジェクトの情報はプロジェクトの近くに保たれ、ポータブルであるべきです。

オプションの AI レイヤー

Contorium は LLM なしで動作します。

オプションの AI によって、説明、ストーリー、エッセンス、質問の提案が改善されます。

AI は解釈者であり、信頼できる情報源ではありません。

docs/AI_LAYER.md を参照してください。

ビジョン

AI によるコーディングは、単発のコード生成から、長時間にわたるマルチエージェント開発へと移行しつつあります。

エージェントの能力が高まるにつれ、別のレイヤーがますます重要になっています。

プロジェクト自体の知性です。

AI 支援開発の未来は、次のようなものではないかもしれません。

Human → AI → Code

むしろ、次のようなものです。

                    Project Intelligence
                   ↙        ↓        ↘
               Agent A    Agent B    Agent C
                   ↘        ↓        ↙
                     Project

異なるモデルやツールを使用できます。

プロジェクトに蓄積された理解は、そうである必要はありません。

AI はコードを書けます。
Contorium は、AI がプロジェクトを理解するのを支援します。

リンク

ドキュメント： docs/README.md · インストール · 概要 · 意思決定の進化と検索

ウェブサイト： https://www.contorium.dev

GitHub： https://github.com/ContoriumLabs/contorium

ライセンス： MIT

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Contorium

Contorium について

主な機能

活用シーン

MCP 対応

設定

ツール

詳細

Contorium

AI 支援開発のためのプロジェクトインテリジェンスレイヤー。

Contorium が必要な理由

プロジェクトインテリジェンスとは？

プロジェクトインテリジェンスに含まれるもの

1 つのプロジェクト。1 つのインテリジェンスレイヤー。あらゆる AI ツール。

Contorium の機能

1. 永続的なプロジェクト理解

2. プロジェクトナレッジグラフ

3. プロジェクト履歴

4. 意思決定と推論

5. 意思決定の有効性

6. AI 対応のプロジェクト状態

プロジェクトに質問する

仕組み

アーキテクチャ

CIL — Cognitive Interaction Layer

PIL — Project Intelligence Layer

.contora/

3つの統合された操作

新たな AI メモリシステムではありません

Contorium が目指さないもの

クイックスタート

要件

クローンしてビルド

VS Code / Cursor

MCP

CLI

プロジェクトの情報を消去する

macOS / Linux

Windows PowerShell

設計原則

プロジェクト中心

永続性

構造化

人間主導

ローカルファースト

オプションの AI レイヤー

ビジョン

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MCP サーバーとクライアントの違いは？

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`.contora/`