Make0 Brain

Make0 Brain

使用するすべての AI エージェントに、共通のコンテキストを。 Claude Code、Claude Desktop、Cursor、Codex、Windsurf、VS Code、Gemini CLI はすべて、同じメモリを読み書きし、変更はすべてバージョン管理されます。

ローカル優先のオープンソース MCP メモリサーバーです。API キーなしでオフライン動作し、すべてのデータを 1 つの SQLite ファイルに保存します。ホスト版の Make0 Brain と同じ 7 つのツールを提供します。

Make0 · SWE-ContextBench の結果

npx @make0-ai/brain init

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理由

エージェントはそれぞれ独自のメモリを保持します。Claude には CLAUDE.md、Cursor にはルール、Codex には AGENTS.md、ChatGPT にはメモリページがあります。その結果、それぞれに自分の技術スタックや好み、先週の決定事項を何度も説明することになり、コピーした内容にも食い違いが生じます。

Make0 Brain は、すべてのエージェントが共有する 1 つのメモリです。

• 1 つのエージェントに伝えれば、すべてのエージェントが把握できます。 Cursor で保存した情報は、次のセッションで Claude Code が見つけられます。
• 変更が黙って上書きされることはありません。 どのエージェントによる編集も、誰がいつ書いたかとともにバージョンとして保存されます。
• データは自分のものです。 マシン上の 1 つの SQLite ファイルに保存され、MIT ライセンスで提供され、プレーンな Markdown としてエクスポートできます。

クイックスタート

1. エージェントを接続します。

npx @make0-ai/brain init

init は Claude Code、Claude Desktop、Cursor、Windsurf、VS Code、Codex CLI、Gemini CLI を検出します。複数のアプリがインストールされている場合は、設定するアプリを選ぶよう求められます。Enter キーを押すとすべてが選択され、--clients を渡すと事前に選択できます。init --yes を使うと、検出されたすべてのエージェントが確認なしで設定されます。その後、変更内容を表示して一度だけ確認を求め、各設定ファイルの .make0-backup を保持したうえで、選択した各アプリに Make0 Brain を追加します。ローカルモデル 2 つ（約 50 MB、初回のみ）を進行状況バー付きでダウンロードするため、エージェントへの最初の質問でダウンロードを待つ必要がありません。その後、アプリを再起動してください。

サーバーを接続するだけでは不十分です。回答前に Brain を検索し、長期的に役立つ情報をそこに保存するよう、エージェントにカスタム指示も設定する必要があります。init は、Claude Code（~/.claude/CLAUDE.md）、Codex（~/.codex/AGENTS.md）、Gemini（~/.gemini/GEMINI.md）、Windsurf のグローバルルールファイルにこの指示を書き込みます。Cursor、Claude Desktop、VS Code は設定内にルールを保持するため、init は貼り付け用に同じテキストを表示します。

Make0 Brain is my source of truth for durable memory. Always search it before answering about me, my work, people, preferences, or past decisions. Save lasting facts and decisions to Brain. Never guess or invent memories. Use Brain exclusively for durable memory.

アプリ	設定場所
Claude Code	~/.claude/CLAUDE.md。init が書き込みます
Codex CLI	~/.codex/AGENTS.md。init が書き込みます
Gemini CLI	~/.gemini/GEMINI.md。init が書き込みます
Windsurf	グローバルルール。init が書き込みます
Cursor	設定 → ルール → ユーザールール。貼り付けてください。
Claude Desktop	設定 → プロフィール → 個人設定。貼り付けてください。
VS Code	リポジトリ内の .github/copilot-instructions.md。貼り付けてください。

ルールを省略するには init --no-rules を指定します。

2. すでにあるコンテキストを取り込みます。

npx @make0-ai/brain import --detect             # CLAUDE.md, AGENTS.md, Cursor/Windsurf/Copilot rules
npx @make0-ai/brain import ~/Documents/MyVault  # an Obsidian vault or any Markdown folder
pbpaste | npx @make0-ai/brain import -          # e.g. a memory dump copied from ChatGPT

3. 内容を確認します。

npx @make0-ai/brain view

モデルは ~/.make0/models に、データは ~/.make0/brain.db に保存されます。init を省略した場合（または --no-models を渡した場合）は、最初の保存または検索時にモデルがダウンロードされます。

すべてのエージェントで共有するコンテキスト

どのアプリでも同じツール

init の後、接続されたすべてのエージェントが同じ7つのツールを利用できます。

ツール	エージェントが使用する目的
list_brains	Brain ID を取得します。ローカルサーバーには personal の1つがあります。
search_brain	回答する前に、絞り込んだクエリでメモリーを検索します。
get_memory	1件のメモリーを全文読み込みます。
get_memory_versions	メモリーの保存済みバージョンをすべて、新しい順に読み込みます。
add_memory	指示すると、事実や短い Markdown メモを保存します。
update_memory	メモリーを変更します。以前のテキストはバージョンとして保持されます。
delete_memory	メモリーをアーカイブします。バージョンは保持され、復元できます。

名前とスキーマはホスト版の Make0 Brain と一致しているため、プロンプトやエージェントの設定はどちらでも動作します。

すべてのメモリーに書き手が記録されます

Make0 Brain は、各アプリが接続時に送信するクライアント名を読み取り、書き手として記録します。クライアント名は claude、chatgpt、cursor のいずれかです。それ以外のアプリは mcp として記録され、アプリ独自のクライアント名も保持されます。検索結果には各メモリーの addedBy が表示され、各バージョンにも書き手が記録されます。どのエージェントが何を学習したかを確認できます。

コンテキストの一貫性が保たれます

• 矛盾する情報は古い事実に置き換わります。 Cursor が「エディターのダークモードは好きではありません」と保存した後に Claude が「エディターのダークモードが好きです」と保存した場合、新しいメモリーが優先され、古いメモリーは履歴を保持したままアーカイブされます。
• 重複は統合されます（API キーがある場合）。 LLM の判定機能が近い内容を比較し、言い換えを1つのメモリーにまとめます。統合後のテキストには、2つの元のテキストに含まれる単語のみが使われるため、事実が作り出されることはありません。キーがない場合は、推測による統合を避け、重複したメモリーもそのまま保持されます。
• 関連するメモリーはリンクされます。 類似するメモリーは自動的にリンクされ、検索では最大2ホップ先までたどるため、プロジェクトについて尋ねると、それに関連する決定事項も表示されます。

既存のエージェントルールが共有メモリーになります

import --detect は、すでに1つのエージェント用に作成したルールファイルを読み込み、すべてのエージェントで利用できるようにします。Make0 Brain 独自の「まず Brain を検索する」ブロックは除外されるため、メモリーとしてインポートされることはありません。

メモリーのバージョン管理

エージェントからの書き込み、インポート、ビューアーでの操作のいずれであっても、メモリーへの書き込みごとにバージョンが作成されます。既存の内容が上書きされることはありません。

バージョンに記録される情報

フィールド	意味
versionNumber	メモリーごとのバージョン番号。1、2、3…と続きます。
current	エージェントが現在読み取るバージョンです。メモリーごとに1つだけです。
content、category、kind、entityType、confidence	その時点のメモリーの内容です。
writtenBy	user、make0、claude、chatgpt、cursor、または mcp です。
writerName	writtenBy が汎用の mcp の場合に、アプリ固有のクライアント名を示します。
embeddingModel	このバージョンが最新だった間にテキストをインデックス化した埋め込みモデルです。
createdAt	バージョンが書き込まれた日時です。

内容、カテゴリ、種類、またはエンティティタイプが変更されると、バージョンが作成されます。信頼度のみの変更では、新しいバージョンは追加されません。

エージェントは履歴を確認できます

検索結果には versionCount が含まれます。値が 1 より大きい場合、エージェントは get_memory_versions を呼び出して、事実がどのように変化したか、誰が変更したかを確認できます。たとえば、先月 npm から pnpm に切り替えたことや、どのエージェントが記録したかを確認できます。

失われるものはありません

操作	動作
update_memory またはビューアーでの編集	新しい現行バージョンが作成されます。古いバージョンは保持されます。
矛盾するメモリまたは統合されたメモリ	古いメモリは、すべてのバージョンとともにアーカイブされます。
delete_memory	アーカイブされます。検索や読み取りの対象からは隠されますが、バージョンは保持されます。
編集したノートの再インポート	重複ではなく、そのメモリの新しいバージョンが作成されます。
削除したノートの再インポート	スキップされます。削除された状態が維持されます。
make0-brain purge <id> --yes	唯一の完全削除方法です。エージェントは実行できません。

閲覧と復元

npx @make0-ai/brain history <id>               # every version, current one marked *
npx @make0-ai/brain restore <id> --version 2   # make version 2 current again
npx @make0-ai/brain restore <id>               # bring back an archived memory

* v3  2026-10-27T09:14:02.118Z  claude
    The project uses pnpm and Node 22.
  v2  2026-10-20T16:40:51.502Z  cursor
    The project uses pnpm.
  v1  2026-10-02T11:05:33.910Z  user
    The project uses npm.

復元すると、古いバージョンが再び現行となり、再インデックスされます。バージョンは削除されません。

npx @make0-ai/brain view を実行すると、ローカルページ（127.0.0.1 のみ）を開き、メモリの閲覧、検索、追加、編集、各メモリのバージョン履歴の確認、バージョンの復元、アーカイブ済みメモリの復元、保存された埋め込みの確認、完全削除ができます。

検索品質

Make0 のベンチマークページと同じ比較であるSWE-ContextBench Lite で測定しました。過去のコーディングセッション 300 件と、関連する問題 99 件が対象です。スコアは、検索で正解の過去のセッションが返される頻度を示します。ローカルインストールでは、オフラインの MiniLM 埋め込みモデルと ms-marco MiniLM リランカーを使用します。モデルの読み込み後、CPU でのクエリあたりの平均検索時間は 0.44s です。

ランク 1、つまり正解のセッションが最初の結果に表示される割合：

Make0 Brain (cloud)   █████████████████████████████░░░░░░░░░░░  71.7%
Make0 Brain (local)   █████████████████████████░░░░░░░░░░░░░░░  62.6%  0.44s
LangMem               ██████████████████████░░░░░░░░░░░░░░░░░░  55.6%
OpenViking            ███████████████░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░  38.4%
Free summary search   ██████████████░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░  34.3%
Mem0                  ██████████░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░  25.3%
Supermemory           █████████░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░  23.2%

正解のセッションが結果のどこかに表示される割合：

Make0 Brain (cloud)   ██████████████████████████████████████░░  93.9%  top 10
Make0 Brain (local)   █████████████████████████████████████░░░  92.9%  top 10   0.44s
LangMem               █████████████████████████████░░░░░░░░░░░  73.3%  top 10
Supermemory           ████████████████████████░░░░░░░░░░░░░░░░  59.6%  top 15
OpenViking            █████████████████████░░░░░░░░░░░░░░░░░░░  51.5%  top 3
Mem0                  ████████████████░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░  39.4%  top 3
Free summary search   ███████████████░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░  36.4%  agent chooses

LangMem、OpenViking、Mem0、Supermemory、および無料の要約検索の数値は、この論文の表 5 から引用しています。「Overall」は各システム独自の結果リストのどこかでヒットする割合です。Make0 cloud、Make0 Brain、LangMem は、それぞれ 10 件の結果を返します。ベンチマーク全体（過去のタスク 1,007 件、関連する問題 357 件）では、ホスト型の Make0 はランク 1 で 71.4%、全体で 88.2% のスコアを達成しています。より高性能な埋め込みモデルとリランカーを使うと、精度が向上します。

検索の仕組み：MiniLM の埋め込みと BM25 のキーワードスコアを組み合わせ、クロスエンコーダーで候補を再ランキングします（キーがある場合は LLM フィルターを使用）。関連性の低い結果を除外した後、メモリのリンクをたどって上位の結果を 2 ホップ先まで展開します。

インポートとエクスポート

インポート

• フォルダーと Vault。 各ノートは 1 つのメモリになります。長いノートは見出しごとに分割され、各部分にはノートのタイトルが引き継がれます。フロントマターのタグまたはフォルダー名がカテゴリになります。Obsidian の [[wikilinks]] はメモリ間のリンクになります。.obsidian/ と .trash/ はスキップされます。
• エージェントのルールファイル。 --detect を使うと、ホームフォルダー内のグローバルルールと、現在のフォルダー内のプロジェクトルールが見つかります。
• 再実行しても安全です。 変更されていないセクションはスキップされ、編集されたセクションは新しいバージョンになり、削除したメモリは削除された状態が維持されます。
• --extract（API キーが必要）を使うと、ファイルをノート単位ではなく、1 つの事実ごとのメモリに変換します。
• --dry-run を使うと、変更内容を事前に確認できます。200 件を超えるメモリをインポートする場合は確認を求められます。--yes を指定すると確認をスキップできます。

エクスポート

npx @make0-ai/brain export ./my-brain          # one Markdown file per memory, opens as an Obsidian vault
npx @make0-ai/brain export --json brain.json   # every memory, version, and link (the Make0 port format)

Markdown エクスポートはインポートし直すことができます。JSON バンドルには、アーカイブ済みのメモリと完全なバージョン履歴が含まれます。埋め込みは含まれないため、読み込む側が独自のモデルで再度埋め込みを行います。

オプションの API キー

すべてオフラインで動作します。キーを設定すると、Make0 Brain は重複するメモリの統合、より適切なカテゴリの選択、LLM による検索結果のフィルタリング、import --extract にも対応します。

このフォルダー内の .env.example を .env にコピーするか、すべてのアプリで同じファイルを使えるように ~/.make0/.env にコピーします。

cp .env.example ~/.make0/.env

OPENAI_API_KEY=sk-...            # or OPENROUTER_API_KEY, or MAKE0_BRAIN_API_KEY
MAKE0_BRAIN_BASE_URL=            # any OpenAI-compatible endpoint (optional)
MAKE0_BRAIN_LLM_MODEL=           # default gpt-6-luna
MAKE0_BRAIN_EMBEDDINGS=api       # API embeddings instead of local MiniLM
MAKE0_BRAIN_LLM_SEARCH=0         # keep search on the local reranker

Make0 Brain は ./.env、次にデータフォルダー（MAKE0_BRAIN_HOME、デフォルトは ~/.make0）内の .env を読み込みます。MCP クライアントの env ブロック内の変数を含め、環境にすでに設定されている変数が優先されます。埋め込みモデルの切り替えは安全です。別のモデルでインデックス化されたメモリは、次回の検索時に再度埋め込みが行われます。

ローカルまたはクラウド

	このリポジトリ	Make0 クラウド
おすすめの用途	ローカルエージェント、オフライン、自分のマシン上	ChatGPT や Claude のウェブ版を含む、すべてのデバイスとウェブアプリ
セットアップ	npx @make0-ai/brain init	make0.ai にサインイン
API キー	不要	Make0 アカウント
ブレイン	1 つ	個人用、プロジェクト用、カスタムのブレイン
ストレージ	~/.make0/brain.db	ホスト型
検索	MiniLM + BM25 + cross-encoder、0.44s	より高性能な埋め込みモデルと再ランキング

ローカル環境から Make0 クラウドへのワンコマンド移行機能を近日提供予定です。export --json バンドルがその際に使用される形式で、履歴と帰属情報も含まれます。

リファレンス

CLI

make0-brain                      Run the MCP server over stdio
make0-brain init                 Add Make0 Brain to your AI apps and download the models (--dry-run, --yes, --clients, --no-rules, --no-models)
make0-brain import <path…>       Import files, folders, or a vault (--detect, -, --extract, --dry-run, --yes)
make0-brain export [dir]         Markdown export (--json [file] for the bundle)
make0-brain view                 Open the memory viewer in a browser (--port, --no-open)
make0-brain stats                Show memory and link counts
make0-brain history <id>         List saved versions of a memory
make0-brain restore <id>         Restore an archived memory (--version <n> for an older version)
make0-brain purge <id> --yes     Permanently delete a memory and its versions

ターミナルでは、init が検出したエージェントを一覧表示し、どれを設定するか尋ねます。すべてを対象にするには Enter キーを押すか、番号（1,3 または 1-3）か ID を入力します。init --yes は確認なしですべての検出済みエージェントを設定します。init --clients はプロンプトを省略し、claude-code、claude-desktop、cursor、windsurf、vscode、codex、gemini のカンマ区切りリストを受け取ります。

手動セットアップ

init がアプリに対応していない場合は、stdio サーバーを追加し、クイックスタートにあるカスタム指示をそのアプリのルールに貼り付けます。

{
  "mcpServers": {
    "make0-brain": { "command": "npx", "args": ["-y", "@make0-ai/brain"] }
  }
}

環境

変数	デフォルト	用途
MAKE0_BRAIN_HOME	~/.make0	データフォルダー：データベース、モデル、.env。
MAKE0_BRAIN_DB	$MAKE0_BRAIN_HOME/brain.db	データベースファイル。
OPENAI_API_KEY / OPENROUTER_API_KEY / MAKE0_BRAIN_API_KEY	unset	任意の LLM 機能を有効にします。
MAKE0_BRAIN_BASE_URL	OpenAI、または OpenRouter キーの場合は OpenRouter	OpenAI 互換のエンドポイント。
MAKE0_BRAIN_LLM_MODEL	gpt-6-luna	チャットモデル。
MAKE0_BRAIN_EMBEDDINGS	local	local（MiniLM）または api。
MAKE0_BRAIN_EMBEDDING_MODEL	text-embedding-3-small	api の場合の埋め込みモデル。
MAKE0_BRAIN_LLM_SEARCH	キーが設定されている場合はオン	0 にすると、検索はローカルの再ランキング機能を使用します。

開発

npm install
npm test            # fast suite, no model downloads
npm run test:models # real local models
npm run test:e2e    # build, then drive the stdio server

ライセンス

MIT