mind-map

マインドマップ MCP サーバー v1.22.0

実験的なコードインテリジェンスプラットフォーム — ソフトウェア開発分析に神経科学に着想を得た手法を探求する Model Context Protocol（MCP）サーバーです。高度なクエリキャッシュ、連想学習パターン、コンテキスト認識、注意機構、時間的なナレッジモデリング、コード分析ツールを備えた実験的な研究プロジェクトです。

⚠️ 現在のステータス：実験版 v1.22.0

🧪 現在、開発が活発に進められている実験的なソフトウェアです — テストおよび研究目的でご使用ください。機能は変更または削除される場合があります。

開発中の機能：コンテキスト認識型キャッシュ • 脳に着想を得た学習 • コードパターン検出 • ドキュメント分析 • 複数言語の AST 解析 • ファイル無視パターン • CI/CD 自動化 • メモリ最適化

🎯 最新アップデート v1.22.0：言語横断 API 検出 — 12 のプログラミング言語にわたる包括的な API エンドポイント検出機能です。新機能：REST API（Flask、Express、Spring Boot）、GraphQL スキーマ、gRPC サービス、WebSocket エンドポイント、WebAssembly モジュールを検出します。対応言語：Python、JavaScript/TypeScript、Java、Go、Rust、C++、C#、PHP、Ruby、Swift、Kotlin、Scala。インテリジェントな検出：フレームワーク固有のパターンと信頼度スコアリングにより、正確に API を検出します。API を直接分析できる専用の新しい MCP ツール detect_cross_language_apis を追加しました。

⚠️ 重要な免責事項

これは、研究およびテスト目的で開発された実験的なソフトウェアです。Model Context Protocol（MCP）を使用したコード分析とプロジェクト理解のさまざまな手法を探求します。

ご使用の前に：

• バグ、未完成の機能、互換性を損なう変更があることを想定してください
• 本番環境以外でのみ使用してください
• 大規模に使用する前に、プロジェクトをバックアップしてください
• プロジェクトの改善に役立てるため、問題を報告し、フィードバックをお寄せください

使用例：

• Claude Code でコーディングワークフローを改善 — プロジェクトの理解とコンテキストを強化
• MCP サーバー開発を試す
• コード分析とパターン検出の手法をテストする
• 代替となるプログラミング支援ツールを研究する
• AST 解析とプロジェクト構造分析について学ぶ

📦 インストールとセットアップ

npm からのクイックインストール

# Install globally
npm install -g mind-map-mcp

# Or install locally in your project
npm install mind-map-mcp

Claude Code との統合

1. 自動セットアップ（推奨）

Mind Map MCP を Claude Code でセットアップする最も簡単な方法です。

# Run the automatic setup tool
npx mind-map-mcp init-claude-code

# Or if installed globally
mind-map-mcp init-claude-code

これにより、以下が自動的に行われます。

• ✅ オペレーティングシステムと Claude のインストールを検出します
• ✅ 正しいパスを含む適切な設定ファイルを作成します
• ✅ プラットフォーム固有のセットアップ手順を提示します
• ✅ 確認コマンドとトラブルシューティングを含めます

2. Claude Desktop の手動セットアップ

手動で設定する場合は、Claude Desktop の設定に以下を追加してください。

macOS：~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json Windows：%APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json Linux：~/.config/claude-desktop/config.json

{
  "mcpServers": {
    "mind-map-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["mind-map-mcp"],
      "env": {}
    }
  }
}

3. 環境変数の設定

MCP_PROJECT_ROOT 環境変数を使用すると、特定のプロジェクトディレクトリで動作するよう MCP サーバーを設定できます。

{
  "mcpServers": {
    "mind-map-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["mind-map-mcp"],
      "env": {
        "MCP_PROJECT_ROOT": "/path/to/your/project"
      }
    }
  }
}

この設定の内容：

• MCP が指定されたプロジェクトディレクトリ内のファイルをスキャンし、キャッシュします
• 対象のプロジェクトに .mindmap-cache フォルダーを作成します
• プロジェクト固有の設定とマインドマップデータを使用します
• 複数のプロジェクトをそれぞれ独立して作業できます

使用例：

// For a specific project
"env": {
  "MCP_PROJECT_ROOT": "/Users/yourname/projects/my-app"
}

// For a demo or test project
"env": {
  "MCP_PROJECT_ROOT": "/Users/yourname/projects/demo-project"
}

この変数を設定しない場合： MCP サーバーを起動したカレントディレクトリが使用されます。

4. インストールの確認

セットアップ後、Claude を再起動して統合を確認してください。

1. MCP ツールの確認：Claude に 33 個の新しい MCP ツールが表示されていることを確認します
2. 基本機能のテスト：Claude で次のコマンドを試してください。

   Please scan the current project and show me the statistics.
   

3. 機能のテスト：実験的な機能を試してください。

   Please analyze the project architecture.
   

📝 Claude Code での使用方法

インストール後、Claude で次のコマンドを試すことができます。

ワークフローの例

# Start with basic scanning:
Please scan the project and get initial statistics.

# Explore analysis features:
Please analyze the project structure and suggest areas of focus.

# Test learning features:
Please update the mind map with information about [task description].

🔬 実験的な分析機能

# Hebbian Learning - "Neurons that fire together, wire together"
Please show me the Hebbian learning statistics and top co-activation patterns.

# Hierarchical Context - Multi-level awareness
Please get the hierarchical context stats and most relevant context items.

# Attention System - Dynamic focus allocation
Please show the attention system statistics and allocate attention to important nodes.

# Bi-temporal Knowledge - Valid vs Transaction time tracking
Please get bi-temporal statistics and create a context window for this session.

# Pattern Prediction - Anticipatory intelligence
Please get pattern predictions and show emerging patterns.

高度なインテリジェンス機能

# Get architectural insights
Please analyze the project architecture and detect design patterns.

# Find cross-language dependencies
Please detect cross-language dependencies in this polyglot project.

# Get intelligent refactoring suggestions
Please generate multi-language refactoring suggestions focused on architecture.

# Predict emerging code patterns
Please analyze and predict what code patterns are likely to emerge.

開発ツールとの統合

# Detect available tools
Please detect all development tools available in this project.

# Run comprehensive analysis
Please run the full tool suite and provide aggregated results.

# Get tool recommendations
Please recommend missing development tools that would benefit this project.

📋 検証チェックリスト

✅ インストール: npm list -g mind-map-mcp でパッケージが表示される ✅ Claude との統合: Claude で 33 個の MCP ツールが表示される ✅ 基本機能: scan_project コマンドが動作する ✅ 高度な機能: 脳に着想を得たツールが正しく応答する ✅ 多言語サポート: 使用する言語で AST 分析が動作する

🔧 トラブルシューティング

よくある問題：

1. 「MCP ツールが表示されない」 → 設定後に Claude を再起動してください
2. 「コマンドが見つからない」 → npm のグローバルインストール先が PATH に含まれていることを確認してください
3. 「アクセスが拒否された」 → npm config get prefix を実行し、権限を確認してください
4. 「サーバーが応答しない」 → Claude Desktop の設定ファイルの構文を確認してください

ヘルプの利用：

• 📖 ワークフローの例については QUICK_USAGE.md を確認してください
• 📖 詳しいセットアップについては CLAUDE_CODE_SETUP.md をお読みください
• 🐛 問題の報告先：https://github.com/nerfels/mind-map/issues

機能

🧠 脳に着想を得たインテリジェンス（フェーズ 6）

• 連想記憶システム：接続されたコード概念間でニューラル活性化を広げます（関連性が 50～70％向上）
• コンテキスト対応クエリキャッシュ：類似性マッチングによるインテリジェントなキャッシュ（繰り返しクエリのパフォーマンスが 5～10 倍向上）
• 並列処理エンジン：ワーカープールによるオーケストレーションでファイルを分割して分析します（プロジェクトスキャンが 3～5 倍高速化）
• ニューロモーフィックなクエリパターン：線形検索を、脳のような連想活性化ネットワークに置き換えます
• インテリジェントなキャッシュ無効化：LRU による削除と 100MB のメモリ管理を備えた、パスベースの選択的なキャッシュクリア
• ヘブ則学習システム：共活性化を追跡し、シナプスを強化します（「ともに発火するニューロンは、ともに結びつく」）
• 抑制学習：負のパターン認識によって失敗を回避します（同じ間違いの繰り返しを 30％削減）
• 階層的コンテキスト管理：複数レベルのコンテキスト認識（即時、セッション、プロジェクト、ドメイン）
• 注意メカニズム：認知負荷を管理しながら、複数モードの注意を融合します（ミラーの 7±2 の法則）
• 双時制ナレッジモデル：完全な監査証跡を伴う、有効時刻と取引時刻の追跡
• パターン予測エンジン：時系列分析と予測を使用して、コードパターンが現れる前に予測します

🚀 メモリ最適化（v1.15.0）

• 変数の遅延読み込み：変数ノードのメモリ使用量を 40.3％削減する、インテリジェントなメモリ管理
• スマートフィルタリング：重要な変数（エクスポート済み、グローバル、参照が 5 回を超える頻出変数）のみを即時に読み込みます
• サマリーノードシステム：数千の変数について、遅延読み込みされたメタデータを含む単一のノードを作成します
• オンデマンド読み込み：パターンベースの変数クエリの平均取得時間は 8ms です
• 全機能の維持：メモリ使用量を大幅に削減しながら、すべての変数クエリ機能を維持します
• 自動最適化：設定は不要です。重要な変数と遅延読み込み可能な変数を自動的に判別します

📊 高度な呼び出しパターン分析（v1.1.5）

• 関数呼び出しグラフの構築：エントリポイント、循環、深さの計算を含む、完全な呼び出しグラフ分析
• コンストラクター呼び出しの検出：クラスのインスタンス化とコンストラクターパターンを正確に検出します
• メソッド呼び出し分析：メソッドの呼び出しと連鎖パターンを包括的に追跡します
• Async/Await パターン認識：非同期呼び出しパターンの検出を完全にサポートします
• 再帰の検出：再帰関数と呼び出し循環を自動的に特定します
• コードスタイル認識：命名規則とスタイルパターンを包括的に分析します
• 複雑度の計算：コールバック関数と制御フローの分析により、循環的複雑度を強化します
• ファイル間パターン解決：複数のファイルにまたがる呼び出しパターンを高度に解決します

🚀 CI/CD パイプラインのインフラストラクチャ（v1.1.5）

• 自動テスト：多言語 AST 検証を含む包括的なテストスイート
• セキュリティスキャン：npm audit との連携による脆弱性の自動検出
• パフォーマンス監視：アラートしきい値を設定した継続的なパフォーマンスベンチマーク
• コード品質分析：バンドルサイズの監視、スタイル分析、品質レポート
• リリースの自動化：GitHub リリースの作成を含む NPM 公開の自動化
• メンテナンスワークフロー：依存関係の更新、ヘルスチェック、システム監視
• プルリクエストの検証：PR タイトルの検証、影響分析、包括的なテスト

📁 強化されたファイル無視設定（v1.6.0）

• 複数ソースからのパターン読み込み：デフォルト、.gitignore、.mindmapignore、カスタム設定のパターンをインテリジェントに統合
• リアルタイムのパターンテスト：パフォーマンス指標とファイル一致プレビューを備えた、パターンのライブ検証
• パターン分析と統計：パターンの有効性、スキャン時間の短縮、フィルタリング効率に関する包括的な統計
• スマートなデフォルトパターン：一般的なファイルタイプ（node_modules、ビルド成果物など）に対応する30個のインテリジェントなデフォルトパターン
• 設定管理 API：パターンの動的な更新とテストに対応する3つの新しい MCP ツール
• 開発者に使いやすいインターフェース：機能と優先順位ルールを強化した、使い慣れた .gitignore 構文
• パフォーマンスの最適化：パターンの読み込みを8～12msで行い、ファイルのフィルタリング効率を33%向上させてスキャン性能を改善
• フレームワーク固有のパターン：言語やフレームワークに固有の無視パターン（.pyc、.class、target/、dist/）

🧠 高度なコードインテリジェンス

• 多言語 AST 分析：12言語（TypeScript/JavaScript/Python/Java/Go/Rust/C++/PHP/C#/Ruby/Swift/Kotlin/Scala）を完全に解析し、関数やクラスを抽出
• 動的インポートの検出：import() 呼び出し、require() 文、テンプレートリテラル、変数ベースのモジュール読み込みを含む実行時インポートを追跡し、最新の JavaScript/TypeScript アプリケーションに対応
• メソッド呼び出しチェーンの分析：A→B→C→D の実行パスを最大10レベルまで追跡する高度な呼び出しシーケンス分析。パフォーマンスへの影響評価とリスク分析にも対応
• 変数使用状況の追跡：ライフサイクル分析とモジュール間の依存関係検出を備え、ファイル間にわたる変数の宣言、使用、変更パターンを包括的に追跡
• 言語間の依存関係検出：言語をまたいだ API 呼び出し、FFI、マイクロサービス、共有データのパターンを特定
• ポリグロットプロジェクト分析：多言語に対応した推奨事項とアーキテクチャスタイルの検出
• エンタープライズフレームワーク検出：React、Vue、Express、Django、Flask、Spring Boot、Laravel、ASP.NET、Rails、SwiftUI、Android、Akkaなど、60種類以上に対応
• アーキテクチャパターンの検出：言語間の相互運用性分析を備えた7種類のパターン
• 予測型エラー検出：言語固有のパターンマッチングを用いたリスク分析システム
• インテリジェントな修正提案：言語間の分析情報を活用した、コンテキストに応じた推奨事項

🔧 統合開発ツール

• 100種類以上の開発ツール：12言語にわたる包括的なツールエコシステムとインテリジェントな検出機能
• スマートなツール実行：問題の解析を行いながら、テスト、リンター、フォーマッター、セキュリティスキャナーを実行
• インテリジェントな推奨事項：不足しているツールのインストールコマンドを含む提案
• ツールスイートのオーケストレーション：複数のツールを並行して実行し、結果を集約
• 問題の分類：ツール出力を解析・分類し、実行可能な分析情報を提供
• マインドマップとの統合：学習と相関分析のために、ツールの結果をノードやエッジとして保存

🎯 強化されたフレームワーク検出

• 25 種類以上のフレームワーク検出：6 つのカテゴリにわたる包括的なフレームワーク分析と信頼度スコアリング
• Web フレームワーク：React、Vue、Angular、Express、Django、Flask、Spring Boot、Next.js、Nuxt.js の検出
• モバイルフレームワーク：React Native、Flutter、Xamarin を、プラットフォーム固有のパターン分析とともに検出
• デスクトップフレームワーク：Electron、Tauri、Qt を、設定とビルドシステムの検出とともに検出
• ゲームエンジン：Unity、Unreal Engine、Godot を、プロジェクト構造とスクリプト分析とともに検出
• ML/AI フレームワーク：TensorFlow、PyTorch、scikit-learn を、使用パターンの検出とともに検出
• クラウドプラットフォーム：Docker、Kubernetes を、マニフェスト分析とデプロイパターンとともに検出

📚 高度な学習システム

• タスク結果の学習：信頼度スコアリングにより成功／失敗のパターンを追跡します
• エラーパターンの認識：エラーを分類し、成功した解決策に対応付けます
• セッションをまたいだインテリジェンス：Claude Code のセッション間でナレッジを維持します
• パフォーマンス学習：使用パターンに基づいて最適化を適応させます
• 解決策の有効性追跡：推奨の品質を測定し、向上させます

🔍 エンタープライズ向けクエリシステム

• Cypher 風のグラフクエリ：複雑なフィルタリングと関係性に対応した高度なクエリ
• 時間的分析：コードの進化を追跡し、変更の影響を分析します
• 集計分析：プロジェクトの洞察、メトリクス、傾向を分析します
• セマンティック検索：信頼度による重み付けを用いた、多要素の関連度スコアリング
• 保存済みクエリ：一般的な分析パターン向けのテンプレートシステム

⚡ パフォーマンスとスケーラビリティ

• マルチインデックスストレージ：タイプ、パス、名前、信頼度、フレームワーク、言語に最適化されたインデックス
• LRU キャッシュ：インテリジェントなキャッシュ管理によるメモリ最適化
• パフォーマンス監視：操作時間とボトルネックをリアルタイムで検出します
• クエリ最適化：複雑なクエリ向けの実行計画とインデックスヒント

インストール

# Clone or create the project
npm install

# Build the server
npm run build

# Test the installation
npm start

Claude Code での使用

🚀 自動セットアップ（推奨）

最も簡単に始めるには、組み込みの初期化メソッドを使用します。

# After installing and building, run any Claude Code session and use:
mcp://mind-map-mcp/init_claude_code

# Or for specific setups:
mcp://mind-map-mcp/init_claude_code?setup_type=desktop&platform=macos
mcp://mind-map-mcp/init_claude_code?setup_type=cli&platform=linux

これにより、次の項目が自動的に生成されます。

• ✅ プラットフォーム固有の設定ファイル（正しいパスを含む）
• ✅ すぐにコピーできる JSON 設定（Claude Desktop/CLI 用）
• ✅ 検証コマンド付きの完全なセットアップチェックリスト
• ✅ 必須コマンドを含むクイックスタートワークフロー
• ✅ 一般的な問題向けのトラブルシューティングガイド
• ✅ プロジェクト固有の指示を記述する CLAUDE.md テンプレート

手動設定

手動でセットアップする場合は、このサーバーを Claude Code の MCP 設定に追加します。

Claude Desktop の設定

Claude Desktop の設定ファイルを編集します。

macOS：~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json Windows：%APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "mind-map-mcp": {
      "command": "node",
      "args": ["/path/to/mind-map-mcp/dist/index.js"],
      "env": {}
    }
  }
}

CLI の使用方法

# Start the server directly (for testing)
npm start

# Or use the built binary
node dist/index.js

利用可能な MCP ツール（全 27 種類）

コアインテリジェンスツール

• scan_project：AST 解析とパターン検出による初期プロジェクト分析
• query_mindmap：信頼度スコアリングと関連度ランキングを備えたセマンティック検索
• update_mindmap：タスク結果とエラーパターンを学習するシステム
• suggest_exploration：ファイルや関数をインテリジェントに推奨します
• get_context：プロジェクトの概要とコンテキスト情報
• get_stats：包括的なプロジェクト統計とメトリクス

高度な分析ツール

• predict_errors：パターンに基づくリスク分析とエラー予測
• suggest_fixes：エラーパターンに応じた、コンテキストを考慮した修正の推奨
• analyze_architecture：アーキテクチャパターンを検出し、設計上の洞察を提示します
• advanced_query：複雑なフィルタリングに対応した Cypher 風のグラフクエリ
• temporal_query：コードの進化と変更の影響を分析します
• aggregate_query：プロジェクトのメトリクス、洞察、傾向を分析します

パフォーマンスとユーティリティのツール

• get_performance：リアルタイムのパフォーマンス監視とボトルネックの検出
• get_cache_stats：キャッシュのパフォーマンス指標とメモリ使用量の統計を照会
• clear_cache：パスを選択してクリアできる、インテリジェントなキャッシュ無効化
• save_query：再利用可能なクエリテンプレートの保存と管理
• execute_saved_query：パラメーターを置換して保存済みクエリを実行
• get_insights：実行可能な推奨事項を含む、プロジェクトに関する包括的なインサイト

多言語インテリジェンスツール

• detect_cross_language_deps：言語間の依存関係と通信パターンを特定
• analyze_polyglot_project：多言語プロジェクトの構造とアーキテクチャを分析
• generate_multi_language_refactorings：ポリグロットなコードベース向けのリファクタリング案を生成

開発ツールの統合

• detect_project_tooling：プロジェクト内のすべての言語で利用可能な開発ツールを検出
• run_language_tool：インテリジェントな問題解析を用いて、特定の開発ツールを実行
• get_tooling_recommendations：不足している開発ツールについて、インテリジェントな推奨事項を取得
• run_tool_suite：複数の開発ツールを並行して実行し、結果を集約

強化されたフレームワーク検出

• detect_enhanced_frameworks：Web、モバイル、デスクトップ、ゲーム、ML/AI、クラウドの各カテゴリにわたる包括的なフレームワーク検出
• get_framework_recommendations：検出されたフレームワークとプロジェクトのパターンに基づいて、インテリジェントな推奨事項を取得

使用例

{
  "name": "scan_project",
  "arguments": {
    "force_rescan": false,
    "include_analysis": true,
    "ast_analysis": true
  }
}

{
  "name": "advanced_query", 
  "arguments": {
    "query": "MATCH (f:file)-[:contains]->(func:function) WHERE func.name CONTAINS 'auth' RETURN f.path, func.name",
    "limit": 10
  }
}

{
  "name": "predict_errors",
  "arguments": {
    "file_path": "src/auth/login.ts",
    "context": "implementing OAuth integration"
  }
}

仕組み

1. 高度なプロジェクト分析

サーバーは包括的なスキャンを実行し、以下のノードを作成します：

• ファイルとディレクトリ：メタデータを含む完全なプロジェクト構造
• AST要素：完全なシグネチャを含む関数、クラス、インターフェース、インポート／エクスポート
• アーキテクチャパターン：信頼度スコア付きの7種類のパターン
• フレームワーク検出：React、Vue、Express、Django、Flask、pandas、NumPyなど
• エラーパターン：過去のエラーの分類と解決策の対応付け

2. 多言語AST解析

主要な12のプログラミング言語を全面的にサポートします：

当初からサポートされている言語：

• TypeScript/JavaScript：TypeScriptコンパイラーAPIを用いた関数／クラス抽出を含む完全なAST
• Python：関数、クラス、デコレーターを対象とした、サブプロセス実行による完全なAST解析
• Java：クラス、メソッド、アノテーションを対象としたjava-parserによる完全なAST解析、およびSpring Bootの検出
• Go：構造体／インターフェース／関数の抽出とフレームワーク検出を含むGo AST解析
• Rust：構造体／トレイト／実装の抽出とクレート依存関係のマッピングを含むRust AST解析
• C/C++：クラス／関数／テンプレートの抽出とビルドシステム分析を含むC++解析

新しい言語（v1.1.4）：

• PHP：クラス／メソッドの抽出とLaravel／Symfonyのフレームワーク検出を含む完全なAST
• C#：ASP.NET／Entity Frameworkの検出と名前空間の分析を含む完全なAST解析
• Ruby：クラス／メソッドの抽出とRails／Sinatraのフレームワーク検出を含むRuby AST
• Swift：UIKit／SwiftUIのフレームワーク検出とプロトコル分析を含むSwift AST解析
• Kotlin：Android／Composeのフレームワーク検出とコルーチン分析を含むKotlin AST
• Scala：Akka／Playのフレームワーク検出とトレイト分析を含むScala AST解析

3. 脳に着想を得たインテリジェンス（フェーズ 6）🧠

革新的なニューロモーフィックコンピューティングの原則をコードインテリジェンスに適用します。

• 連想記憶ネットワーク：線形検索の代わりに神経活動の伝播を採用します（関連性が 50～70% 向上）
• コンテキスト対応キャッシュ：LRU による削除を備えたインテリジェントな類似性マッチングを行います（パフォーマンスが 5～10 倍向上）
• 並列処理エンジン：チャンク化された解析によるワーカープールのオーケストレーションを行います（スキャンが 3～5 倍高速化）
• ニューロモーフィッククエリパターン：つながりのあるコード概念全体で、脳のように活性化します
• インテリジェントなメモリ管理：パスベースの無効化と指数関数的減衰を備えた 100 MB のキャッシュ
• エピソード記憶システム（v1.1.4 の新機能）：プログラミングの経験を保存・取得します。類似性マッチング精度は 77.1% で、経験に基づく提案の信頼度は 81.1% です

4. インテリジェント学習システム

Claude Code を使用すると、サーバーは次の処理を行います。

• タスクの結果を追跡：信頼度を調整しながら成功・失敗のパターンを追跡します
• エラー解決策をマッピング：エラーを分類し、成功した修正方法と関連付けます
• パターン認識を構築：フレームワークの使用方法、命名規則、アーキテクチャに関する知見を蓄積します
• パフォーマンスを最適化：LRU キャッシュとマルチインデックスストレージにより、クエリを高速化します

5. エンタープライズクエリエンジン

高度なクエリ機能には、次のものが含まれます。

• Cypher に似た構文：フィルタリングと集計を備えた複雑なグラフ走査を行います
• セマンティック検索：複数の要素に基づいて関連性をスコアリングします（完全一致、パス、信頼度、最新性）
• 時間的分析：コードの進化を追跡し、変更の影響を評価します
• 予測分析：エラーリスクを評価し、修正方法を提案します

6. セッションをまたぐインテリジェンス

すべての学習内容はローカルに保持されます。

• グラフデータベース：ノード、エッジ、関係を JSON 形式で保存します
• パフォーマンス監視：処理時間を計測し、ボトルネックを検出します
• クエリ最適化：実行計画とインデックスヒントを使用します
• キャッシュ管理：LRU による削除とインテリジェントなメモリ最適化を行います

データストレージ

マインドマップのデータはプロジェクトディレクトリ内にローカル保存されます。

your-project/
├── .mindmap-cache/
│   └── mindmap.json          # Serialized knowledge graph
└── ... (your project files)

プライバシーとセキュリティ

• ローカルのみ：すべてのデータはお使いのマシン内にとどまります
• ネットワーク通信なし：外部 API の呼び出しやデータの送信はありません
• 設定可能：追跡する内容を選択できます
• 透明性：すべてのデータは読み取り可能な JSON 形式で保存されます

開発

# Development with auto-rebuild
npm run dev

# Type checking
npm run type-check

# Linting
npm run lint

# Testing
npm test

アーキテクチャ

サーバーは、次の主要コンポーネントで構成されています。

• MindMapEngine：中核となるインテリジェンスとクエリ処理
• MindMapStorage：グラフデータベースの操作と永続化
• FileScanner：プロジェクトの分析とファイルの分類
• MCP サーバー：プロトコルの実装とツールの処理

ロードマップ

✅ 完了（フェーズ 1～5.9）

• コア MCP サーバー：stdio トランスポートを備えた 25 個のツール
• 多言語 AST 解析：12 言語（TypeScript/JavaScript/Python/Java/Go/Rust/C++/PHP/C#/Ruby/Swift/Kotlin/Scala）を包括的に解析
• 言語横断インテリジェンス：依存関係の検出、多言語解析、多言語リファクタリング
• 開発ツールとの統合：12 言語にわたる 100 個以上のツールと、インテリジェントな実行・解析
• 強化されたフレームワーク検出：6 つのカテゴリ（ウェブ、モバイル、デスクトップ、ゲーム、ML/AI、クラウド）にわたる 60 個以上のフレームワーク
• 高度なインテリジェンス：エラー予測、修正提案、アーキテクチャパターン、リスク分析
• エンタープライズ向けクエリ機能：Cypher に似たクエリ、時間的分析、集計、保存済みクエリ
• パフォーマンスシステム：マルチインデックスストレージ、LRU キャッシュ、監視、分析情報

🚧 多言語サポートを完了（フェーズ 5）

• フェーズ 5.1: ✅ Flask/Django の検出を含む Python AST サポート
• フェーズ 5.2: ✅ Spring Boot/Maven/Gradle の検出を含む Java AST サポート
• フェーズ 5.3: ✅ Gin/Echo フレームワークの検出を含む Go AST サポート
• フェーズ 5.4: ✅ Actix/Tokio/Serde の検出を含む Rust AST サポート
• フェーズ 5.5: ✅ Qt/Boost/CMake の検出を含む C/C++ AST サポート
• フェーズ 5.7: ✅ 言語をまたぐ依存関係の検出を含む多言語インテリジェンス
• フェーズ 5.8: ✅ 80 以上の開発ツールとの言語固有のツール連携
• フェーズ 5.9: ✅ 6 つのカテゴリ、25 以上のフレームワークに対応したフレームワーク検出の強化

📋 バージョン履歴

v1.4.0 (Current) 🚀

• ✅ クエリシステムの強化: 中核となるクエリ機能を包括的に改善
• ✅ 複数語クエリのサポート: 「mind map」や「pattern analysis」などのクエリを適切に処理
• ✅ セマンティックな言語マッピング: 「typescript」で .ts ファイルを、「javascript」で .js ファイルを検索
• ✅ 正確なファイルパス照合: 「src/core/MindMapEngine.ts」のようなファイルを直接指定したクエリに対応
• ✅ 高度なキャメルケース処理: camelCase、PascalCase、大小文字が混在するクエリを完全にサポート
• ✅ 時間クエリの改善: 進化の指標を用いた時間ベースの分析を強化
• ✅ 高度なクエリエンジンの改善: 複雑なグラフクエリ向けに Cypher 風の構文を改善
• ✅ 集計クエリの強化: 統計分析向けにグループ化とフィールド抽出を改善

v1.3.1

• ✅ Java コード構造の認識を修正: Java のクラス／メソッド抽出に関する問題を解決
• ✅ Java AST 解析を強化: 適切なノード分離による Java ファイルの完全なコードインテリジェンスを実現

v1.1.5

• ✅ 高度な呼び出しパターン分析: テスト成功率 100% で関数呼び出しグラフを完全に構築
• ✅ コンストラクター呼び出しの検出: クラスのインスタンス化とコンストラクターパターンを正確に認識
• ✅ 複雑度計算の強化: コールバック関数と制御フローを考慮し、サイクロマティック複雑度を改善
• ✅ コードスタイルの認識: 命名規則とスタイルパターンを包括的に分析（camelCase、PascalCase、snake_case）
• ✅ CI/CD パイプライン基盤: テスト、セキュリティスキャン、パフォーマンス監視を含む自動化を実現
• ✅ リリースの自動化: GitHub リリースワークフローを通じた NPM 公開を自動化
• ✅ プルリクエストの検証: 影響分析と品質ゲートを含む包括的な PR チェックを実施

v1.1.4

• ✅ 12 のプログラミング言語 + エピソード記憶システム
• ✅ PHP、C#、Ruby、Swift、Kotlin、Scala の包括的なサポートを追加
• ✅ AST 解析とフレームワーク検出を完全に実装
• ✅ 77.1% の類似性照合精度を実現する、脳に着想を得たエピソード記憶

v1.1.0-1.1.3

• ✅ マルチモーダルな信頼度の統合と、脳に着想を得たインテリジェンスプラットフォーム
• ✅ パフォーマンスの最適化とキャッシュの改善
• ✅ セマンティック検索機能を備えたクエリ説明の強化

v1.0.1

• ✅ Claude Code との連携ガイドを包括的に盛り込んだ README の強化
• ✅ ステップごとのインストール手順を追加
• ✅ 使用例とワークフローガイドを掲載
• ✅ トラブルシューティングのセクションと検証チェックリストを追加

v1.0.0

• ✅ 脳に着想を得たインテリジェンスシステムを完全に実装
• ✅ エンタープライズ規模への拡張性とユーザーによるカスタマイズ
• ✅ 適切な構成でテストスイートを整理
• ✅ 33 個の高度な MCP ツールがすべて動作
• ✅ 多言語サポート（6 言語）
• ✅ 80 以上の開発ツールとの連携

🔮 今後のロードマップ

• ビジュアルインターフェース: マインドマップの視覚化と探索
• チーム共有: ナレッジベースでの共同作業
• IDE 連携: VS Code、IntelliJ、Vim プラグイン
• 高度な ML: ニューラルパターン認識の強化

貢献

1. リポジトリをフォークします
2. 機能ブランチを作成します
3. 変更を加えます
4. 該当する場合はテストを追加します
5. プルリクエストを送信します

ライセンス

MIT License — 詳細については LICENSE ファイルを参照してください。

サポート

• GitHub で問題を報告してください
• docs/ のトラブルシューティングガイドを確認してください
• 統合の詳細については API ドキュメントを確認してください