LinkLore

LinkLore

プロジェクトのメモリーのためのMCP サーバーです。AI エージェントが作業中に決定事項、注意点、仕様を記録し、次のセッションでコードのコンテキストとともに思い出せるようにします。

人ではなくエージェント向けに作られています。ここにあるすべてのツールは、人が読みやすいことではなく、AI が使いやすいことを重視して設計されています。

LinkLore を選ぶ理由

新しいセッションのたびに、AI エージェントはゼロから始めます。決定事項は再検討され、注意点は再発見され、「なぜこのようになっているのか？」という疑問には推測で答えることになります。Markdown のメモでは解決しません。人向けに書かれているうえ、コードとのずれが生じ、エージェントが確実に読んでくれるわけでもありません。

LinkLore は、エージェント自身が MCP ツールを介して読み書きする、構造化されたメモリーです。

• 2 種類の記録 — lore（決定事項、注意点、ジャーナル）と doc（仕様、計画）があり、互いに、またコードファイルと双方向にリンクされます。
• ローカルファースト — すべてのデータは、プロジェクト内の .linklore/ SQLite ストアに保存されます。すぐに使い始めるのにアカウントは不要です。
• コードコンテキスト — 記録をソースファイルにリンクできます。git 差分に基づく古さの検出により、コードの変更に追いついていないメモリーにフラグが付けられます。
• 手軽な検索 — 意味、タグ、ファイル、ステータス、期間で検索できます。セッション開始時に brief() を実行すると、未完了項目と注目箇所を数百トークンで取得できます。

クイックスタート

PyPI から直接実行できます。インストールやクローンは不要です（uvx llre）。

Claude Code

claude mcp add llre -- uvx llre

その他の MCP クライアント（Cursor、Codex、Windsurf、…）— プロジェクトの MCP 設定（例：.mcp.json）に追加します。

{
  "mcpServers": {
    "llre": {
      "command": "uvx",
      "args": ["llre"]
    }
  }
}

次に、プロジェクトのルートで一度だけ初期化します。

uvx llre init

または、すべてエージェントに任せることもできます — これは手動で入力するのではなく、AI エージェントがセットアップすることを想定したサーバーです。Claude Code、Cursor、Codex、またはその他の MCP 対応エージェントに、次の内容を最初のメッセージとして貼り付けてください。

このリポジトリに LinkLore（プロジェクトのメモリー用 MCP サーバー）をセットアップしてください。PyPI パッケージ llre で、uvx llre で実行できます。インストールやクローンは不要です。使用しているクライアントに合わせて MCP サーバーとして登録し（Claude Code の場合：claude mcp add llre -- uvx llre。それ以外の場合は、このプロジェクトの .mcp.json に {"mcpServers": {"llre": {"command": "uvx", "args": ["llre"]}}} を追加）、ここで uvx llre init を実行してください。uvx llre login の実行前には、必ず私に確認してください。実行すると Google ログイン用のブラウザーが開き、個人用のバックアップやチーム共有を利用する場合にのみ必要です。

一連の流れ

エージェントが実際にどのような順序で使うのかを示します。

start a session       →  brief()                  open items, recent activity, hotspots
about to touch code   →  show(file=..., query=…)  decisions & pitfalls tied to that area
decided / got burned  →  add(type='lore', …)      record it, linked to the files involved
spec or plan          →  add(type='doc', …)       instead of a standalone .md
something changed     →  edit(id=..., …)          append, replace a section, or supersede
memory getting messy  →  doctor() · cleanup()     integrity check, duplicate detection
back up / share       →  push() · openbox(…)      your server space · invite-only shared boxes

利用可能なツール

23 個のツールがあります。完全な使い方は、いずれかのツールを help=True で呼び出してください。

カテゴリ	ツール	機能
セットアップ	init	現在のディレクトリに .linklore/ をセットアップします
プロジェクト	brief	セッション開始時のダッシュボード — 未完了項目、最近のアクティビティ、注目箇所を表示します
プロジェクト	status	コードとドキュメントの同期ずれを検出します（git diff ベース）
プロジェクト	config	プロジェクト設定、外部ソース、セッションピンを管理します
診断	doctor	データの整合性を確認します。action='fix' で自動修復します
記録	add	ナレッジまたはドキュメントを作成します。items=[{...}] で一括作成できます
記録	edit	項目を変更します — 追記（デフォルト）、セクションの置換、上書き、または後継項目への置き換えができます
記録	rm	削除します — デフォルトでは復元可能なゴミ箱に移動し、完全に削除するには force=True を指定します
記録	restore	ゴミ箱から復元します。id を指定しない場合はゴミ箱の一覧を表示します
記録	local	項目を、同じ階層にあるローカルワークスペース間で移動、コピー、表示します
検索	show	ID、テキスト、タグ、ステータス、ファイル、期間で検索します。グラフとタグの表示もできます
検索	log	変更履歴を表示します
リンク	link	2 つの項目を接続します（ナレッジ↔ナレッジ、ドキュメント↔ドキュメント、ドキュメント↔ナレッジ）
リンク	unlink	2 つの項目の接続を解除します
ドキュメント表示	doc_flow	ドキュメントのフローチェーンを順番に表示します
ドキュメント表示	doc_map	ドキュメントのリンクネットワーク全体を一覧表示します
ドキュメント表示	doc_rollup	ドキュメントにリンクされたナレッジを集め、AI 要約のドラフトを作成します
クリーンアップ	cleanup	類似度の高いナレッジやドキュメントの候補を検出します
自分のサーバー	push	ローカルストアを自分のサーバースペースにバックアップします
自分のサーバー	pull	自分のサーバースペースから復元します
Openbox	openbox	所有者をまたぐ共有を一元管理します — push/pull、閲覧、招待／参加、ロール
フィードバック	report	フィードバックやバグ報告をチームに直接送信します

完全なガイドは製品内のナレッジとして提供されます — LinkLore は自らを自らでドキュメント化しています。init() の後、プロジェクトに読み取り専用のソースとして追加されます。

show(tag='guide')

パッケージとともに更新されます。llre をアップグレードすると、brief() で変更内容がわかります。

リポジトリの構成

• mcp/ — MCP サーバーソースのうち、閲覧可能な部分（PyPI：llre）
• plugin/ — Claude Code プラグインのラッパー

ソースモデル

大部分は閲覧可能ですが、コア部分はコンパイルされています。このリポジトリでは、MCP サーバーのエントリーポイント、i18n カタログ、基盤ユーティリティ、オンボーディングガイドを、Elastic License 2.0 のもとで公開しています。一方、コアモジュール（検索、ランキング、矛盾検出、ツールのロジック）は、プレーンテキストのソースではなく、公開されている wheel にコンパイル済み拡張機能として含まれています。そのため、「すべてのコードを読んでフォークできる」というのは完全には当てはまりません。ただし、大部分は閲覧可能で、実行やセルフホスト、組織内での商用利用が可能です。中核となる重要なロジックがコンパイルされていることを隠して、完全なオープンソースであるかのように装うよりも、率直にお伝えしたいと考えています。

このツリー単体ではビルドできません（コンパイル済みモジュールは含まれていません）。代わりに、公開パッケージをインストールしてください：uvx llre。

研究

LinkLore は、論文 「When the Agent Is the User: Agent-Driven Evolution of AI-Native Tools」 のケーススタディです。この論文では、AI エージェントが主な操作者となる AI-Native Tools というカテゴリーを定義しています。

DOI：10.5281/zenodo.21216858 · 引用：CITATION.cff

ライセンス

Elastic License 2.0。インストールと使用は無料です。ただし、競合するマネージドサービスとしてソフトウェアを提供すること、ライセンスキー機能を回避すること、ライセンス表示を削除することは禁止されています。

チーム同期、プロジェクト間共有、クラウドバックアップは、linklore.io のバックエンドサービスが提供します（このリポジトリには含まれません）。