Local History について
Local Historyは、CursorとVS CodeのLocal HistoryにアクセスするMCPサーバーです。AIアシスタントが保存済みのファイル版を確認・検索し、バックアップを作成して以前の内容を復元できます。
主な機能
- 01履歴のあるファイルの一覧表示
- 02ファイルの全履歴の確認
- 03指定した履歴エントリーの閲覧
- 04バックアップ付きの旧版復元
- 05履歴内容の検索と統計確認
活用シーン
- 01削除または上書きされた内容の復元
- 02デバッグ時の過去の保存版の確認
- 03過去のスナップショットからコードやテキストを検索
MCP 対応
CursorとVS CodeのLocal HistoryをMCPツールとして公開し、ファイルの一覧、履歴の閲覧と検索、統計確認、版の復元を可能にします。
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。
ツール
6掲載時のツール一覧 · 2 週間前に更新
このツールにパラメーターはありません。
詳細
Local History MCP Server
Model Context Protocol を通じて Cursor/VS Code の Local History にアクセスし、AI を活用したデータ復旧を実現します
概要
この MCP サーバーは、AI アシスタントとエディターの Local History の間をつなぎ、データ復旧とコンテキスト認識の向上を実現します。取り消し/やり直しとは異なり、Local History はファイルのスナップショットを保存時点で取得するため、失われるはずの作業を保持できます。
問題:現在の AI アシスタント(Claude、Cursor AI、GitHub Copilot)は、優れた診断機能を備えているにもかかわらず、Local History のデータにアクセスできません。
解決策:個人利用向けに、Cursor/VS Code の Local History に直接アクセスできるシンプルな MCP サーバーを提供します。
インストール
オプション 1:パッケージマネージャー(推奨)
お好みのパッケージマネージャーを使ってインストールします:
# npm
npx local-history-mcp
# pnpm
pnpm dlx local-history-mcp
# yarn
yarn global add local-history-mcp
# bun
bunx local-history-mcp
オプション 2:ソースからインストール
git clone https://github.com/xxczaki/local-history-mcp.git && cd local-history-mcp
pnpm install
pnpm build
pnpm start
MCP ツール
| ツール | 説明 |
|---|---|
list_history_files | Local History があるすべてのファイルを一覧表示します |
get_file_history | ファイルの履歴全体を表示します |
get_history_entry | 特定の履歴エントリの内容を取得します |
restore_from_history | ファイルを以前の状態に復元します(バックアップ付き) |
search_history_content | すべての履歴エントリを検索します |
get_history_stats | 統計情報の概要 |
設定
Cursor
ワンクリックのインストールボタンを使って、この MCP サーバーを Cursor にインストールできます:
または、Cursor の公式 MCP ドキュメントに従って手動で設定してください。
Claude Code と Claude Desktop
Claude Code(CLI)の場合は、直接インストールします:
claude mcp add local-history -- npx -y local-history-mcp
Claude Desktopの場合は、公式 MCP ドキュメントをご覧ください。
VS Code
公式ドキュメントをご覧ください。
開発
# Development mode
pnpm dev
# Run tests
pnpm test
# Linting and formatting
pnpm lint
# Launch MCP Inspector
pnpm inspector
AI に関する開示
このプロジェクトには、人による監督と校正のもと、大規模言語モデル(LLM)が生成したコードが含まれています。
ライセンス
MIT
コメント
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。