Loomem

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Loomem は、LLM エージェント向けのオープンソースのコンテキストレイヤーです。ノートパソコン上で動作する単一の Rust バイナリを MCP 経由で提供し、Claude、ChatGPT、Codex、その他あらゆる MCP クライアントに、ユーザーのために実際の作業を行ううえで必要な事実、決定事項、履歴を提供します。モデルを入れ替え、ツールを切り替えても、コンテキストは引き継がれます。

Loomem は会話から抽出した構造化ナレッジを保存し、ハイブリッド検索を通じて、あらゆる MCP 対応クライアント（Claude、ChatGPT、Codex、Cursor、独自のエージェント）に提供します。

• ハイブリッド検索 — BM25（Tantivy）＋ベクトル埋め込み＋エンティティグラフのシグナルを、重み付きハイブリッドスコア（ベクトル 0.6／BM25 0.4）で統合します。
• 統合 — バックグラウンドワーカーが関連する事実を統合し、矛盾を解消し、古くなった事実を徐々に減衰させます（「夢を見る」）。
• 二時点モデル — 事実には取り込み時刻とイベント時刻の両方（valid_from／valid_until）が記録されるため、「3 月に何を知っていたか」と「3 月に何が起きたか」は別々に検索できます。
• エンティティグラフ — 人物、プロジェクト、テクノロジーをエイリアスや関係性とともにグラフとして抽出し、検索と探索の両方に利用します。
• MCP ネイティブ — 標準の MCP HTTP トランスポートを介して 15 個の memory_* ツールを提供します。リモートコネクター向けの OAuth 動的クライアント登録も含まれます。
• 保存データの暗号化（任意）— 環境から取得するマスターキーを使った、フィールド単位の AES-GCM エンベロープ暗号化に対応します。

RocksDB と Tantivy を基盤に Rust で構築されています。単一のバイナリで動作し、外部サービスは不要です。

ステータス：初期段階です。 エンジンはしばらく前から日常的に個人利用されていますが、公開 API とストレージ形式は今後変更される可能性があります。まだ粗削りな部分があります。Issue や PR を歓迎します。

クイックスタート

何もない状態から、macOS または Linux で、会話をまたいで Claude が記憶できるようにします。各手順は独立しているため、順番に実行してください。

1. バイナリをインストールします（sudo 不要。~/.loomem にインストールされます）：

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/vvooki-sys/loomem/main/install.sh | sh

2. ~/.loomem/bin を PATH に追加します（インストーラーにも表示されます）：

echo 'export PATH="$HOME/.loomem/bin:$PATH"' >> ~/.zshrc   # or ~/.bashrc
exec $SHELL

3. ローカル埋め込みモデルをダウンロードします（約 113 MB。初回のみ）。インストーラーはこのモデルを取得しません。モデルがないとサーバーは起動しません：

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/vvooki-sys/loomem/main/scripts/fetch-embedding-model.sh | sh

4. 抽出、統合、ドリーミング用の LLM キーを設定するか、キーなしモードを使用します（FAQを参照）：

export OPENAI_API_KEY="sk-..."     # or: export LOOMEM_ALLOW_KEYLESS=1

5. サーバーを起動します（設定はすでに ~/.loomem に作成されています）：

cd ~/.loomem && loomem-server

6. 起動を確認します（別のターミナルで実行）：

curl http://localhost:3030/health
# {"status":"ok","version":"0.5.4"}

インストーラーはデフォルトでポート 3030 を使用し、すでに使用中の場合は別のポートを尋ねます（プロンプトをスキップするには LOOMEM_PORT を設定してください）。別のポートを選んだ場合は、以下のコマンドでもそのポートを使用してください。

7. Claude Code を接続します：

claude mcp add --transport http loomem http://localhost:3030/mcp

7b. Claude デスクトップアプリ（または Cowork）を使う場合：HTTP ではなく stdio 経由でローカルサーバーに接続するため、claude_desktop_config.json でブリッジを設定し、Claude を再起動してください。ネイティブ対応、Node 不要（Loomem ≥ v0.2.1）：

{ "mcpServers": { "loomem": { "command": "/absolute/path/to/.loomem/bin/loomem-cli", "args": ["mcp-stdio", "--url", "http://127.0.0.1:3030"] } } }

（すべてのバージョンで利用できますが、Node が必要です："command": "npx", "args": ["-y", "mcp-remote", "http://127.0.0.1:3030/mcp", "--allow-http"]。）認証と詳細については、MCP クライアントを接続するを参照してください。

8. 試してみましょう。 Claude で「すべてのツールでダークモードを使うのが好みだと覚えておいて」と入力します。次に、新しい会話で「私の好みについて何を知っていますか？」と尋ねます。答えは Loomem から返されます。

その他のクライアント（claude.ai、ChatGPT、OpenClaw）、TLS／リモート公開、およびすべてのオプション一覧については、以下と docs/installation.md を参照してください。

インストール

ワンライナー（ビルド済みバイナリ、macOS + Linux）

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/vvooki-sys/loomem/main/install.sh | sh

loomem-server、loomem-cli、loomem-migrate を ~/.loomem/bin にインストールします（sudo 不要）。設定テンプレートは ~/.loomem に配置されます。バージョンを固定するには LOOMEM_VERSION=v0.2.0 を、インストール先を変更するには LOOMEM_INSTALL_DIR を設定してください。アーカイブはリリースページの SHA256SUMS と照合して検証されます。インストーラーはローカル埋め込みモデルをダウンロードしません。クイックスタートの手順 3 に従って取得してください。

詳しいガイド — 要件、バージョンの固定、チェックサムの手動検証、アップグレード、アンインストール、トラブルシューティングについては、docs/installation.mdを参照してください。

ソースから

git clone https://github.com/vvooki-sys/loomem.git
cd loomem
cp entities.toml.example entities.toml   # personal entity config (gitignored)
(cd loomem-dashboard && npm ci && npm run build)   # dashboard, embedded at compile time
./scripts/fetch-embedding-model.sh                 # local embedding model → ~/.loomem/models
cargo build --release -p loomem-server -p loomem-cli
export OPENAI_API_KEY="sk-..."   # or LOOMEM_ALLOW_KEYLESS=1 to run without a key (see below)
cargo run --release -p loomem-server
# server listens on http://127.0.0.1:3030, data in ./data

Rust（stable）、Node.js（ダッシュボード用）、および libclang（RocksDB のビルド用）が必要です。Debian／Ubuntu では apt install libclang-dev を実行してください。macOS では Xcode CLT に含まれています。Windows については INSTALL_WINDOWS.md を参照してください。

各手順は重要です。省略してもビルド自体は失敗しませんが、ダッシュボードをビルドしないとダッシュボードは 404 を返し、loomem-cli がないと Claude デスクトップアプリ用の stdio ブリッジがありません。ローカル埋め込みモデルは必須です。デフォルトの embedding_provider = "local" では、モデルがないとサーバーは起動しません（「クラウドへのフォールバックを拒否」）。API キーの有無は問いません。デフォルト設定では LLM を使った抽出とドリーミングも有効になっているため、LLM キー（export OPENAI_API_KEY=...）を設定するか、LOOMEM_ALLOW_KEYLESS=1 を設定しない限り、サーバーは起動を拒否します。キーなしモードでは、memory_ingest はキー不足エラーを返し、何も保存しません。エンティティ抽出は無効になり、ドリーミングも失敗します。memory_store と検索は引き続き動作します。

Docker

docker build -t loomem .
export LOOMEM_AUTH_TOKEN=$(openssl rand -hex 32)
export LOOMEM_AT_REST_MASTER_KEY=$(openssl rand -base64 32)
export OPENAI_API_KEY="sk-..."
docker run -p 3030:3030 -v loomem-data:/data \
  -e LOOMEM_AUTH_TOKEN -e LOOMEM_AT_REST_MASTER_KEY -e OPENAI_API_KEY \
  -e LOOMEM_EMBEDDING_PROVIDER=openai -e LOOMEM_EMBEDDING_DIM=1536 loomem

認証は、ローカル（ループバック）で実行する場合に限り、デフォルトで無効です。Docker イメージは 0.0.0.0 にバインドするため、サーバーには LOOMEM_AUTH_TOKEN が必要です（設定されていない場合、起動を拒否します）。また、イメージのデフォルトでは、保存データ用のマスターキーも必要です。キーは Authorization: Bearer <key> として渡します。意図的に無効化する場合は、LOOMEM_ALLOW_UNAUTH=1（認証なし）および LOOMEM_AT_REST_EXPECT_ENABLED=0（保存データを平文で保持）を指定してください。詳しくは docs/SECURITY.md をご覧ください。

イメージにはローカルの埋め込みモデルが含まれていないため、このコマンドでは埋め込みのプロバイダーを OpenAI に切り替え（LOOMEM_EMBEDDING_PROVIDER=openai、LOOMEM_EMBEDDING_DIM=1536）、OPENAI_API_KEY を渡します。保存したテキストは OpenAI API に送信されます。これらの変数を設定しない場合、サーバーは起動を拒否します（クラウドへのフォールバックは拒否されます）。

MCP クライアントに接続する

Loomem は /mcp でストリーミング可能な HTTP を介して MCP を使用します。MCP 対応のクライアントであれば利用できます。よく使われるクライアントの設定例を以下に示します。

Claude Code

claude mcp add --transport http loomem http://localhost:3030/mcp

Claude デスクトップアプリ（および Cowork）— ローカル stdio ブリッジ

Claude デスクトップアプリ（および Cowork）は、HTTP ではなく stdio を介してローカルの MCP サーバーに接続します。また、設定画面の「カスタムコネクタを追加」欄で受け付けるのは https:// URL のみです。そのため、そこに http://localhost:3030/mcp を貼り付けることはできません。Loomem のローカル HTTP エンドポイントを stdio にブリッジします。以下のいずれかのブロックを claude_desktop_config.json（macOS：~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json、Windows：%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json）に追加し、Claude を完全に再起動してください。

推奨 — ネイティブブリッジ、Node 不要（Loomem ≥ v0.2.1。すでにインストール済みの loomem-cli に含まれています）：

{
  "mcpServers": {
    "loomem": {
      "command": "/absolute/path/to/.loomem/bin/loomem-cli",
      "args": ["mcp-stdio", "--url", "http://127.0.0.1:3030"]
    }
  }
}

loomem-cli の絶対パスを指定してください（例：/Users/you/.loomem/bin/loomem-cli）。デスクトップアプリはシェルの PATH を引き継ぎません。認証を有効にしている場合は、args に "--token", "<your token>" を追加するか、"env" ブロックで LOOMEM_AUTH_TOKEN を設定してください。

代替手段 — mcp-remote（すべてのバージョンで動作し、Node 18+ / npx が必要）：

{
  "mcpServers": {
    "loomem": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "mcp-remote", "http://127.0.0.1:3030/mcp", "--allow-http"]
    }
  }
}

エンドポイントは localhost 上の通常の HTTP であるため、--allow-http が必要です。認証するには、args に "--header", "Authorization: Bearer ${LOOMEM_AUTH_TOKEN}" を追加し、"env": { "LOOMEM_AUTH_TOKEN": "<your token>" } を設定してください。どちらのブロックも、stdio のみをサポートする他のデスクトップクライアントで使用できます。（Claude Code は例外です。HTTP をネイティブに使用するため、ブリッジではなく、上記の claude mcp add の設定例を使ってください。）

Claude — リモートコネクタ（HTTPS、別の場所でホスト）

別のマシンで実行している Loomem インスタンスに接続するには、claude.ai／デスクトップアプリのリモートコネクタが HTTPS を使用します。TLS を設定したリバースプロキシ（または Cloudflare Tunnel などのトンネル）の背後にインスタンスを公開し、SERVER_ORIGIN=https://your-domain を設定してください（OAuth メタデータに正しい URL を通知するために必要です）。その後、Claude の設定で https://your-domain/mcp を指定してコネクタを追加します。Loomem は OAuth の動的クライアント登録を標準でサポートしています（/.well-known/oauth-authorization-server）。

ChatGPT — カスタムコネクタ

ChatGPT のカスタムコネクタには HTTPS と OAuth が必要です（静的 API キーはサポートされていません）。また、開発者モードを有効にする必要があります（Pro／Team／Enterprise プラン）。上記の手順でサーバーを HTTPS 経由で公開し、ChatGPT → 設定 → コネクタ → カスタムコネクタを追加 に進み、https://your-domain/mcp を貼り付けて OAuth フローを完了してください。

OpenClaw

openclaw mcp add loomem --url http://localhost:3030/mcp --transport http \
  --header "Authorization: Bearer $LOOMEM_AUTH_TOKEN"

リモートの OpenClaw ゲートウェイを使用する場合は、--url に HTTPS エンドポイントを指定してください。

汎用 MCP クライアントの設定

{
  "mcpServers": {
    "loomem": {
      "type": "http",
      "url": "http://localhost:3030/mcp",
      "headers": { "Authorization": "Bearer <your LOOMEM_AUTH_TOKEN>" }
    }
  }
}

スタンドアロンサーバーに関する注意

1 つの Loomem インスタンスで、複数のクライアント（ローカルの Claude Code、HTTPS エンドポイント経由の ChatGPT など）に同時に対応できます。それらのクライアントは同じコンテキストを共有します。TLS と認証で保護しない限り、バインドアドレスは 127.0.0.1 のままにしてください。HTTP ポートをそのままインターネットに公開しないでください。

アーキテクチャ

                    ┌──────────────────────────────────────────────┐
                    │                loomem-server                 │
 MCP client ──────► │  /mcp (JSON-RPC) ── dispatcher ─┐            │
 HTTP client ─────► │  /v1/* + /api/* ─── handlers ───┤            │
                    └─────────────────────────────────┼────────────┘
                                                      ▼
                    ┌──────────────────────────────────────────────┐
                    │                 loomem-core                  │
                    │  hybrid search (BM25 + vector + graph + RRF) │
                    │  consolidation / decay / dream workers       │
                    │  entity extraction + alias graph             │
                    │  encryption at rest (optional)               │
                    └───────┬───────────────┬──────────────────────┘
                            ▼               ▼
                       RocksDB          Tantivy
                  (chunks, graph,    (full-text index)
                   embeddings)

ワークスペースのクレート：loomem-core（エンジン）、loomem-server（HTTP／MCP サーバー）、loomem-migrate（オフラインの DB メンテナンス）、loomem-cli（コマンドラインクライアント）。

ドキュメント

• クイックスタート
• 設定
• API リファレンス
• MCP ツール
• アーキテクチャ
• デプロイ
• セキュリティモデル
• バックアップと復元

FAQ

Loomem とは何ですか？ LLM エージェント向けのオープンソースのコンテキストレイヤーです。Rust で書かれており、RocksDB と Tantivy 上で単一のバイナリとして動作し、Model Context Protocol（MCP）経由で提供されます。Claude、ChatGPT、Codex、その他あらゆる MCP クライアントに、あなたのために実際の作業を行うのに必要な事実、決定事項、履歴を提供します。ポータブルで、ローカルファースト、そしてあなた自身が所有できます。

Loomem は mem0、Zep、Letta、cognee とどう違いますか？ Loomem は外部サービスを必要としない単一の Rust バイナリとして提供されます。ほとんどの代替製品では、別途ベクトルデータベースやグラフデータベースが必要です。コンテキストの所有権とポータビリティを重視し、完全なセルフホストとローカルファーストに対応しています。また、ローカル ONNX モデルによるオフラインの埋め込みに対応し、初めから MCP にネイティブ対応しています。

Loomem は無料のオープンソースですか？ はい。Apache-2.0 ライセンスで、無料でセルフホストできます。ソースコードはこのリポジトリにあります。

Loomem の利用にインターネット接続や OpenAI は必要ですか？ 基本的な利用にインターネット接続は必要ありません。埋め込みはローカル ONNX モデルを使ってデバイス上で実行でき、コンテキストの保存と検索は完全にオフラインで動作します。OpenAI API キーが必要なのは LLM を利用する処理（memory_ingest による抽出、統合、dream、矛盾の検出）のみです。キーがない場合、これらの処理は利用できません。また、デフォルト設定で起動するには LOOMEM_ALLOW_KEYLESS=1 が必要ですが、memory_store と検索は引き続き利用できます。

どの LLM クライアントを接続できますか？ MCP に対応するクライアントならどれでも接続できます。Loomem はストリーミング可能な HTTP 経由で MCP を利用し、Claude、Claude Code、ChatGPT、Codex、Cursor 向けの設定例に加え、リモートコネクター向けの OAuth 動的クライアント登録を提供します。

ChatGPT や Claude に組み込まれたメモリ機能を使うだけではだめですか？ 組み込みのメモリ機能は、特定のベンダーに縛られます。Loomem なら、構造化されたエンティティグラフと双時系列の履歴を使って、すべてのツールやモデルでコンテキストをポータブルに保ち、あなた自身がセルフホストして所有できます。単一ベンダーの機能では、これは実現できません。

作者

Loomem は Łukasz Gumowski が作成・保守しています — [email protected]。

ライセンス

Apache-2.0。LICENSE を参照してください。