loci

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散在するメモ、プロジェクト文書、エージェントの記憶を、検索して質問できるナレッジベースに変えましょう。MCP サーバーとして、ターミナルから、またはブラウザーから利用できます。

loci はベクトル検索と BM25 を組み合わせ、file > section 形式の引用付きで回答を返します。ファイルとインデックスはお使いのマシンに保管されます。埋め込みとチャットのリクエストは、設定したプロバイダーに送信されます。ローカルエンドポイントを使えば、ワークフロー全体をオフラインにできます。

主役は MCP です。 loci-mcp を Claude Desktop、Cursor、Cline、その他の MCP ホストにマウントすると、アシスタントはナレッジベース全体をツールとして利用できます。コンソールとデスクトップシェルは、同じインデックスを使う別のフロントエンドにすぎないため、使う必要はありません。

クイックスタート · MCP の設定 · Web コンソール · 利用ガイド · 中文说明

架空のデモデータを使った実際のコンソール UI です。個人のナレッジベース、アカウント、API キーには接続していません。件数は参考値です。

ダークテーマのプレビュー

できること

ニーズ	loci の機能
メモに埋もれた決定事項を見つける	ディレクトリを横断するハイブリッド検索。タグ、パス、日付で絞り込み可能
質問して根拠を確認する	回答に出典のセクションを引用。主張ごとの検証も任意で利用可能
AI ツール間でコンテキストを引き継ぐ	MCP ツールは同じインスタンスを共有。永続的な記憶は Markdown ファイルとして保存
各コーディングエージェントが覚えている内容を確認する	ハーネスの検出、ファイルの閲覧、ツールごとの統計、ダイジェストメモ
ナレッジベースを視覚的に管理する	検索、Q&A、記憶、インデックス作成、監査に対応した組み込み Web コンソール

Markdown、テキスト、HTML、org-mode、チャットのエクスポートは、そのまま利用できます。オプションの追加機能で PDF、Word、OCR にも対応します。使い慣れたメモエディターや Obsidian の保管庫も、そのまま使い続けられます。

クイックスタート

まずは設定なしで試す

pip install loci-rag
loci demo

loci demo は、架空のメモを6件 ./loci-demo-notes にコピーしてチャンクに分割し、3つの質問に回答します。回答には file > section 形式の引用が付きます。config.toml、API キー、ネットワークは必要ありません。キーワードのみを使います（BM25。ハイブリッド検索がベクトル検索の結果と組み合わせる、同じランキング方式です）。API キーを設定する前に動かせることが、まさにこの機能のポイントです。後から [embed] を追加すれば、同じインデックスでハイブリッド検索を使えます。

同梱のサンプルメモを使った実際の loci demo 出力です。パスは短縮しており、所要時間は環境によって異なります。

自分のメモをインデックス化する

Python 3.11+ が必要です。サンプル設定を利用できるよう、ソースから開始します。

git clone https://github.com/IvenKooLab/loci.git
cd loci
python -m pip install -e .
cp config.example.toml config.toml

config.toml を編集し、[llm] と [embed] に値を入力して、[[sources]].path をメモのディレクトリに変更します。埋め込みエンドポイントは /embeddings をサポートしている必要があります。チャットと埋め込みには、異なるプロバイダーを使用できます。

loci ingest
loci search "deployment decisions"
loci ask "What did we decide about deployment, and why?"

すでに設定がある場合は、python -m pip install loci-rag でパッケージをインストールし、LOCI_HOME にインスタンスディレクトリを設定します。ドキュメントを扱う場合は、オプションで python -m pip install 'loci-rag[pdf,docx]' を使用してください。

API キーは BRAIN_LLM_API_KEY と BRAIN_EMBED_API_KEY で指定できます。埋め込みモデルを変更した後は、loci ingest --force で再構築してください。

Web コンソール

loci serve-http

127.0.0.1:8765/ui を開くと、ハーネスのメモの閲覧、検索、質問、共有メモの編集、インデックス作成の状況確認ができます。検索結果をクリックすると、引用元の文章を表示するエビデンスペインが開きます。file > section の引用元は、コンソールを離れずに確認できます。コンソールには中国語／英語とライト／ダークの切り替え機能があります。フロントエンドのビルドは不要です。

デフォルトでは、匿名のループバッククライアントに管理者アクセスが許可されます。リバースプロキシや SSH トンネル経由で利用する場合は、[http] local_admin = false を設定し、ロールベースのトークンを構成してください。詳しくはアクセス制御を参照してください。

DeepSeek Harness では、loci-dsh を使うと、同じ HTTP バックエンドを介して、Harness ワークベンチに検索、Q&A、メモの取り込み機能を追加できます。

AI ツールを接続する

各 MCP クライアントの接続先を同じ LOCI_HOME に設定すると、同一の設定、インデックス、メモファイルを共有できます。

{
  "mcpServers": {
    "loci": {
      "command": "loci-mcp",
      "env": { "LOCI_HOME": "/absolute/path/to/your/loci-instance" }
    }
  }
}

クライアントから loci-mcp が見つからない場合は、実行ファイルの絶対パスを指定してください。インスタンスディレクトリには config.toml が必要です。

MCP ツール	用途
brain_search · brain_ask	抜粋を取得するか、引用付きの回答を得ます
brain_remember · brain_forget	長期保存するメモを登録または撤回します
brain_links · brain_graph	メモのリンクと抽出された関係を探索します
brain_wiki · brain_harness	知識を整理し、エージェントのメモを確認します
brain_stats · brain_ingest	インデックスを確認して更新します

サーバーは、メモのリソースに加えて、ブリーフィング、学習計画、矛盾チェック用のプロンプトも公開します。詳しくはMCP ガイドを参照してください。

実際の loci-mcp の出力です。実バイナリでの initialize、tools/list、prompts/list を示しています。

ネイティブビルド（Rust）

同じ検索パイプラインと MCP 機能を、Python ランタイムのインストールなしで利用できます。バイナリは 1 つで、インデックスはデータベースディレクトリではなく、単一の SQLite ファイルになります。

cargo build --release -p loci-cli     # in native/
./target/release/loci-mcp --config ~/.loci/config.toml

状況：コア機能と MCP は完了しており、パッケージングとデスクトップシェルは開発中です。移植済みの内容と、互換性を確認するテスト（チャンク分割、固定された default トークナイザー、CJK のバイグラムによるデコイケース、RRF、増分取り込み）については、native/ を参照してください。2 つのビルドでは別々のインデックスを使用します。ネイティブ版から ChromaDB インスタンスを読み込むことはできません。移行コマンドは今後の課題です。

毎日の小さなワークフロー

loci watch                            # keep changed documents indexed
loci remember "Use staging for demos" --title "Demo environment"
loci search "demo environment" --tag memory
loci ask "How should I prepare a demo?" --verify
loci harness                          # inspect detected agent memories

インデックスは増分更新されます。メモは引き続き Markdown として読みやすい状態に保たれます。複数のマシンで使う場合は、ソースファイルとメモを同期してから、各マシンのローカルインデックスを再構築してください。認証情報はリポジトリに含めないでください。

検索セッションを見る

使用ガイドには、元のバイリンガル検索例と、自分のコーパスで再実行できる簡単な評価方法が記載されています。

## ドキュメント

ガイド	内容
利用ガイド / 中文指南	コマンド、フィルター、ハーネスの設定、アクセス制御、ローカルモデル
設定例	プロバイダーの設定、ソースディレクトリ、実行時オプション
アーキテクチャ	モジュールと検索パイプライン
変更履歴 · ロードマップ	リリース済みの変更と今後の作業
コントリビューション	開発規約とオフラインテスト

loci は OpenAI 互換 SDK と ChromaDB を使用し、LangChain や LlamaIndex には依存しません。BM25、ローダー、MCP トランスポートはプロジェクト内に実装されています。

python -m pip install -e '.[dev,pdf]'
pytest  # offline tests; no API keys required

loci は Glama、ModelScope、awesome-mcp-servers でご覧いただけます。ソースコード：GitHub · Gitee。MIT ライセンスです。