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リモート
agentprofile.everyai-com.workers.devメモリ・ナレッジ07 週間前に更新
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agentprofile について

agentprofileは、単一のプロフィールを通じて複数のエージェントツール間でスキルとメモリーを同期するオープンソースのリモートMCPサービスです。ライブダッシュボードを備え、Cloudflareにセルフホストできます。認証情報のゼロ知識化は今後の計画です。

主な機能

  1. 01エージェントツール間でスキルとメモリーを同期
  2. 02情報の記憶、検索、削除
  3. 03スキル管理とコンテキスト取得
  4. 04ライブダッシュボードでの閲覧と編集
  5. 05CLIによるクライアントの自動検出と設定
  6. 06OAuthとベアラートークンによる認証

活用シーン

  1. 01コーディングツール間で好みの記憶を共有する
  2. 02セッションをまたいでエージェントの記憶を保存・検索する
  3. 03ダッシュボードでスキルとメモリーを編集する
  4. 04自分のCloudflareアカウントにサービスを配置する

MCP 対応

Streamable HTTPによるリモートMCPサービスを提供し、コンテキストの取得、スキルの一覧・取得、情報の記憶・検索・削除を行うツールを公開します。MCPクライアントはOAuthまたはベアラートークンで接続できます。

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://agentprofile.everyai-com.workers.dev/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。

ツール

詳細

agentprofile

license MCP clients status

エージェントのアイデンティティを、あらゆる場所で。 スキル、認証情報、メモリをまとめた1つのプロフィールを、単一のMCP URL経由ですべてのエージェントツールに同期します。オープンソースで、ゼロ知識設計。ご自身のCloudflareアカウントでセルフホストできます。

利用しているすべてのAIツール、Claude Code、Cursor、Codexは、使うたびにゼロから始まります。それぞれ独自のスキル、個別に貼り付けたAPIキー、そして独自の記憶喪失があります。agentprofileを使えば、1つの共有ブレインを利用できます。


現在利用可能: ホスト先は https://agentprofile.everyai-com.workers.dev · ダッシュボードは /app

接続(あらゆるMCPクライアント)

このサーバーはリモートMCPサーバー(Streamable HTTP)です。インストールは不要で、URLを1つ指定するだけです。

https://agentprofile.everyai-com.workers.dev/mcp

2つの認証方法に対応しています。

  • OAuth(推奨)— MCP OAuthに対応したクライアントはURLから自動的に検出し、同意画面を表示します。
  • Bearerトークン — npx @magicteams_ai/agentprofileを実行してトークンを取得するか、POST /profilesを呼び出します。
Claude Code
claude mcp add --transport http agentprofile https://agentprofile.everyai-com.workers.dev/mcp

またはBearerトークンを使う場合:

claude mcp add --transport http agentprofile https://agentprofile.everyai-com.workers.dev/mcp \
  --header "Authorization: Bearer ap_…"
Cursor / その他のmcp.jsonクライアント
{
  "mcpServers": {
    "agentprofile": {
      "url": "https://agentprofile.everyai-com.workers.dev/mcp",
      "headers": { "Authorization": "Bearer ap_…" }
    }
  }
}
Codex CLI
export AGENTPROFILE_TOKEN="ap_…"
codex mcp add agentprofile --url https://agentprofile.everyai-com.workers.dev/mcp --bearer-token-env-var AGENTPROFILE_TOKEN

OAuth検出に対応したクライアントの場合:

codex mcp add agentprofile --url https://agentprofile.everyai-com.workers.dev/mcp
VS Code / Copilot
{
  "servers": {
    "agentprofile": {
      "type": "http",
      "url": "https://agentprofile.everyai-com.workers.dev/mcp"
    }
  }
}

**npx @magicteams_ai/agentprofile**を実行するだけで、検出したすべてのクライアントを設定できます。

60秒のデモ

npx @magicteams_ai/agentprofile

これにより、ホスト環境に匿名プロフィールが作成され(サインアップ不要)、インストール済みのMCPクライアントを自動検出して設定を書き込みます。ツールを再起動してから、次の操作を行います。

  1. Claude Codeで:「npmよりpnpmを使いたいことを覚えておいてください。」
  2. Cursorで:「どのパッケージマネージャーを使いたいですか?」

記憶されています。これが、どこでも使えるあなたのプロフィールです。

このリポジトリの内容(フェーズ1)

これはマスタープランに基づくフェーズ1の実装です。MCP経由でツール間のスキルとメモリを同期する、エンドツーエンドで動作する基本構成です。認証情報(ゼロ知識)、OAuth、セマンティック検索、スキルレジストリは後続フェーズで追加されます。詳しくはロードマップをご覧ください。

パス内容
apps/workerCloudflare Worker:プロフィールごとに1つのDurable Objectを使うリモートMCPサーバー(メモリにはSQLite、スキルバンドルにはR2を使用)。さらに、ランディングページ(/)とリアルタイムのWebSocket同期に対応したライブダッシュボード(/app)も提供します。
packages/cliagentprofile CLI:プロフィールの即時作成、クライアントの自動設定、doctor、skill add。
Web UI
  • / — ワンコマンドインストールと紹介文を掲載したランディングページです。
  • /app — ライブダッシュボードです。トークンを貼り付けるか「Create new」をクリックすると、スキルとメモリがリアルタイムで更新される様子を確認できます。エージェントがrememberを呼び出すと、WebSocket経由ですぐに情報が表示されます。このページからメモリやスキルを追加・削除できます。
  • /setup-prompt — 「エージェントでセットアップ」するためのプロンプトです。Claude CodeまたはCursorに貼り付けると、お使いのエージェントがagentprofileをインストールし、動作を検証します。

仕組み

agent tool ──Streamable HTTP──▶ Worker ──idFromName(profileId)──▶ ProfileDO
  (Claude Code / Cursor)          /mcp                            per-user SQLite
                                                                  • facts (memory)
                                                                  • skills
  • ユーザーごとに1つのDurable Objectが信頼できる唯一の情報源です。すべての呼び出しでプロフィールのシークレットを検証し、そのプロフィールのメモリとスキルを管理します。
  • Bearerトークンはap_<profileId>.<secret>です。 profileIdがDOへのルーティングに使われ、DOはシークレットのSHA-256ハッシュを検証します。中央トークンテーブルはありません。
  • MCPのインターフェースは6つのツールで構成されています:get_context、list_skills、get_skill、remember、recall、forget。意図的に小規模にしています。説明文の1バイトごとに、クライアントの各ターンでコストが発生するためです(テストで固定されています)。

ローカルで実行する

npm install
npm run dev            # starts the Worker on http://localhost:8787

別のターミナルで:

# point the CLI at your local server
AGENTPROFILE_SERVER=http://localhost:8787 npx @magicteams_ai/agentprofile

テストと型チェックを実行します:

npm --workspace apps/worker run test
npm --workspace apps/worker run typecheck

自分でデプロイする(セルフホスト)

agentprofile はご自身の Cloudflare アカウントでセルフホストできます。無料の Workers プランで個人利用をカバーできます。

cd apps/worker
npx wrangler r2 bucket create agentprofile-bundles
npx wrangler deploy
# then set PUBLIC_BASE_URL to your deployed URL and connect with:
AGENTPROFILE_SERVER=https://agentprofile.<you>.workers.dev npx @magicteams_ai/agentprofile

ロードマップ

  • P1: MCP サーバー + ProfileDO、6 つのツール、メモリ + スキル、instant-profile CLI、ライブダッシュボード。✅
  • P2: ライブ適用 + ダッシュボードのアクセスパネルを備えた、クライアントごとの許可設定 + 監査ログ ✅;MCP セッション(Mcp-Session-Id)✅;Workers AI の埋め込みによるセマンティック検索(キーワード検索にフォールバック)✅;プラグ可能なメモリプロバイダー(組み込みのデフォルト + Mem0 + Supermemory アダプター、/memory-config)✅;ディスカバリー、動的登録、同意画面を備えた OAuth 2.0 + PKCE 同意フロー ✅。
  • P3: ゼロ知識認証情報(クライアント側の E2E)、JIT インジェクション、承認フロー。
  • P4: ワンクリックの Deploy-to-Cloudflare、署名付きスキルレジストリ、形式変換ツール。
  • P5: チーム、SSO、ホスト型クラウド。

詳細な計画は docs/ をご覧ください。

コントリビューション

DCO に基づくコントリビューションを歓迎します。 git commit -s でコミットに署名してください。責任ある脆弱性開示については SECURITY.md をご覧ください。

ライセンス

Apache-2.0。


everyai-com エージェントスタックの一部

ローカルファーストで、ガバナンスの効いた AI エージェントのためのオープンソースインフラストラクチャです。

  • distillory — 取り込み時に推論する、ローカルファーストのメモリエンジン
  • agent-ready — あらゆるアプリを、デフォルトで安全な MCP サーバー + API + CLI に変換
  • primer — あらゆるエージェントに注入される、最新のビジネスコンテキスト
  • plainsync — 人間とエージェントのための、ローカルファーストな Markdown ワークスペース
  • argus — 並列ブラウザーテストを備えた、クラウドネイティブなソフトウェア検証
  • mintly-alternative — 人間と AI エージェントのための、セルフホスト可能なドキュメントレイヤー
  • talltrack — 営業通話から、公開可能なコンテンツを作成

Phanindra Reddy が開発 · magicteams.ai

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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。