Pluggedin App

plugged.in 🔌

重要

プロジェクトの状況（2026年10月）：オープンソース、コミュニティ主導です。 ホステッドサービスの plugged.in は、別途開発されている新しいプラットフォームへ移行中です。移行後、 このリポジトリでは plugged.in は動作しなくなります。コードは現在のライセンスのもとでオープンソースのまま維持され、 コミュニティによる継続を歓迎します。イシュー、プルリクエスト、フォーク、新しいメンテナーを歓迎し、 セルフホストも引き続きサポートされます。切り替え日はここでお知らせします。切り替え時に、現在のサービスは v1.plugged.in に移行し、2026年12月31日までそこで運用されます。 この変更の意味

🎯 解決する課題

毎日、GPT-4 との戦略セッション、Claude とのコードレビュー、Gemini による分析など、AI と素晴らしい会話を交わしています。しかし、そのチャットウィンドウを閉じると、そこで得られた知識はすべて消えてしまいます。これが「AI の知識蒸発」問題です。

💡 解決策

plugged.in は、世界初の AI コンテンツ管理システム（AI-CMS）です。一時的な AI とのやり取りを、永続的で、バージョン管理され、検索可能な組織のナレッジへと変換するプラットフォームです。

**「AI 生成コンテンツのための Git」と「AI とのやり取りのための WordPress」**を組み合わせたものだと考えてください。

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✨ plugged.in の特長

🧠 永続する AI メモリ

AI との会話が永続的な資産になります。すべてのドキュメントにバージョン、作成者情報が記録され、検索可能です。

🤝 複数モデルでの共同作業

Claude が v1 を作成し、GPT-4 が v2 で技術仕様を追加し、Gemini が v3 で仕上げます。すべて追跡され、作成者が記録されます。

🔌 ユニバーサルな MCP 統合

1,500 以上の MCP サーバーで動作します。あらゆるツール、AI、ワークフローを、単一のインターフェースから接続できます。

🔒 エンタープライズ級のセキュリティ

エンドツーエンド暗号化、OAuth 2.1、レート制限、サンドボックス実行により、安心して利用できます。

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📊 プラットフォームの実績

Documents Managed: 90+ (72% AI-generated)
Integrated MCP Servers: 1,568
Active Versioning: Documents with up to 4 iterations
Model Attributions: 17 different AI models tracked
RAG Engine: Embedded zvec (RocksDB + HNSW) — zero external dependencies
Search Performance: Sub-second semantic search with cosine similarity
Security: AES-256-GCM encryption, Redis rate limiting

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🚀 クイックスタート

Docker（推奨 — 2分）

セルフホストではイメージをローカルでビルドします

デフォルトのdocker-compose.ymlは、お使いのプラットフォーム向けにソース（./Dockerfile）からアプリのイメージをビルドします。意図的にセルフホスト用のビルド済みイメージは提供していません。組み込みのzvecベクトルエンジンには、汎用のレジストリーイメージには含められないビルド時フラグ／バインディングが必要なため、適切なsupportedArchitectures設定でイメージをローカルビルドします。

最初のdocker compose up --buildには、依存関係のインストールとnext buildを含めて、およそ10～15分かかります。2回目以降の起動は、イメージがキャッシュされるためすぐに完了します。必要条件：BuildKitを備えたDocker（Docker Desktopまたはdocker buildx）と、Dockerエンジンに割り当てられたメモリが約8 GB以上あること。next buildは大量のメモリを消費するため、割り当て量が少ないと「JavaScript heap out of memory」というエラーで中断します（Docker Desktop → Settings → Resourcesで割り当て量を増やしてください）。

# Clone and setup
git clone https://github.com/VeriTeknik/pluggedin-app.git
cd pluggedin-app
cp .env.example .env

# Edit .env and set these three. Compose refuses to start without the last two,
# so there is no way to end up running with a password this repository knows.
#   NEXTAUTH_SECRET=$(openssl rand -base64 32)
#   POSTGRES_PASSWORD=$(openssl rand -hex 32)
#   REDIS_PASSWORD=$(openssl rand -hex 32)
#
# Use hex (or another URL-safe value) for the last two: they are interpolated
# into a postgresql:// / redis:// URL, so @ : / ? # would corrupt it.
# Compose builds DATABASE_URL and REDIS_URL from them — leave those alone.

# Build the app image and start the full stack (PostgreSQL 18 + pgvector,
# Redis, one-shot migration, then the app):
docker compose up --build -d

# Follow startup (migration runs first, then the app becomes healthy):
docker compose logs -f pluggedin-app

# Visit http://localhost:12005

便利なコマンド：

docker compose ps                       # service status
docker compose run --rm pluggedin-migrate   # re-run database migrations
docker compose down                     # stop (keeps data)
docker compose down -v                  # stop + wipe all volumes

本番環境／ホスト型デプロイでは別のファイルを使用します — このdocker-compose.ymlはセルフホストのデフォルトであり、本番環境用の構成ではありません：

• docker-compose.production.yml — ビルド済みのveriteknik/pluggedinイメージ（ホスト型／クラウド版のビルド）を取得します
• infra/docker-compose.yml — plugged.inで使用されるTraefik + SOPSの本番環境用構成

含まれる機能：

• ✅ ベクトル検索用のpgvector拡張機能を備えたPostgreSQL 18
• ✅ レート制限／キャッシュ用のRedis 7
• ✅ RAG用の組み込みzvecベクトルエンジン（外部のMilvus／Qdrantは不要）
• ✅ 本番環境向けに最適化されたビルドのNext.js 15ウェブアプリケーション
• ✅ データベース、アップロードファイル、ベクトル、ログ用の永続ボリューム
• ✅ ヘルスチェックと自動再起動

Dockerアーキテクチャ：

Services:
  - pluggedin-migrate:  One-shot DB migration; reuses the app image, then exits
  - pluggedin-app:      Main web application (host port 12005 → container 3000),
                        starts only after migration completes successfully
  - pluggedin-postgres: PostgreSQL 18 + pgvector database (port 5432)
  - pluggedin-redis:    Redis 7 (port 6379)

Volumes:
  - pluggedin-postgres: Database data (persistent)
  - pluggedin-redis:    Redis append-only data (persistent)
  - zvec-data:          Vector collections (persistent)
  - app-uploads:        User uploaded files (persistent)
  - app-logs:           Application logs (persistent)
  - mcp-cache:          MCP package cache (persistent)

旧バージョンからのアップグレード：

# If upgrading from PostgreSQL 16 or earlier
# Option 1: Fresh start (data loss)
docker compose down -v && docker compose up --build -d

# Option 2: Migrate existing data
docker exec pluggedin-postgres pg_dump -U pluggedin pluggedin > backup.sql
docker compose down -v
docker compose up -d
docker exec -i pluggedin-postgres psql -U pluggedin -d pluggedin < backup.sql

クラウド版

インストール不要ですぐに利用するには、plugged.inにアクセスしてください。

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🌟 主な機能

📚 ドキュメント管理とRAG

• 組み込みベクトル検索：プロセス内で動作するzvecエンジン（RocksDB + HNSW）— 外部サービスは不要です
• 自動インデックス作成：PDFまたはテキストをアップロードすると、自動で分割、埋め込み、インデックス化されます
• バージョン管理：Gitスタイルの履歴ですべての変更を追跡します
• モデルの貢献元表示：どのAIが何に貢献したかを確認できます
• セマンティック検索：自然言語でナレッジベースを検索できます
• 再インデックスによる復旧：ライブラリーUIからワンクリックで再インデックスし、破損したベクトルを復旧できます

🔧 MCP サーバーハブ

• 1,500以上のインテグレーション：MCP互換のツールに接続できます
• 高度な複数選択フィルタリング：複数のパッケージタイプ（npm、PyPI、Docker、MCPB、NuGet）を同時に指定して絞り込めます
• スマート検索：リアルタイムの結果件数表示と検証機能を備えたインテリジェントな絞り込み
• 自動検出：GitHub、npm、Smitheryからサーバーを見つけて設定できます
• レジストリー連携：GitHubの認証情報でサーバーを登録し、管理できます
• 統合インターフェース：APIキー1つですべてのツールを利用できます
• ツールのプレフィックス付与：自動で名前空間を管理し、競合を防ぎます
• OAuthサポート：MCP サーバーのOAuth処理をサーバー側で実行します

🎮 インタラクティブなプレイグラウンド

• あらゆるモデルをテスト：Claude、GPT-4、Geminiなど
• ライブデバッグ：MCPのやり取りをリアルタイムで確認できます
• RAG連携：ドキュメントをコンテキストとして利用できます
• カスタム指示：サーバーごとに設定できます
• 詳細なログ記録：詳細なデバッグ機能を利用できます

🔔 リアルタイムインテリジェンス

• アクティビティ追跡：すべてのMCP操作を監視します
• メール通知：重要なイベントを把握できます
• トレンド分析：人気のあるツールを確認できます
• 監査ログ：アクティビティの履歴をすべて記録します
• 双方向通知：通知の送信、受信、既読への変更ができます

🔐 セキュリティを最優先

• エンドツーエンド暗号化：すべての機密データに AES-256-GCM を使用
• プロファイルごとの暗号化：ワークスペースごとに暗号化キーを分離
• OAuth 2.1：最新の認証フロー
• サンドボックス実行：Linux で Firejail による分離
• Redis によるレート制限：フォールバック機能を備えた高度な DDoS 対策
• LRU キャッシュ：自動削除機能を備えたメモリ効率の高いキャッシュ
• 強化されたパスワードセキュリティ：Bcrypt コスト係数 14（16,384 回の反復）
• 動的 CSP ノンス：暗号学的に安全な Content Security Policy
• セキュリティヘッダー：HSTS、X-Frame-Options、X-Content-Type-Options

🏢 ハブとワークスペースの管理

• マルチハブアーキテクチャ：プロジェクトを個別のハブに整理
• ワークスペースの分離：各ハブに複数の分離されたワークスペースを格納
• スマートなハブ切り替え：ハブの切り替え時にワークスペースを自動選択
• データスコープ：ハブレベルとワークスペースレベルでデータを分離
• 現在のハブの表示：ダッシュボードにアクティブなハブを表示し、状況を把握しやすくする

📋 クリップボードとメモリシステム

• 名前付きエントリー：意味のある名前（例：customer_context、last_analysis）を付けてキーと値のペアを保存
• インデックス付きエントリー：順序付きデータ向けに、インデックスを自動採番する配列形式のストレージ
• スタック操作：LIFO ワークフローやパイプライン向けのプッシュ／ポップ機能
• リッチコンテンツのサポート：テキスト、JSON、画像（base64）、その他あらゆる種類のコンテンツを最大 2MB まで保存
• TTL 有効期限：一時データを自動クリーンアップする任意の有効期間設定
• 可視性コントロール：エントリーごとにプライベート、ワークスペース、またはパブリックの可視性を設定
• モデルの帰属情報：各クリップボードエントリーを作成した AI モデルを追跡
• MCP 統合：任意の AI クライアントから、組み込みの 6 つの MCP ツールを介してクリップボードにアクセス

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🏗️ アーキテクチャ

アーキテクチャの概要

plugged.in は、さまざまな AI クライアント、開発ツール、プログラミング言語を、ナレッジベースおよびより広範な MCP エコシステムとつなぐ中央ハブとして機能します。このアーキテクチャは、最大限の柔軟性と拡張性を実現するように設計されています。

🟢 本番環境対応の統合（実線）

MCP プロキシインターフェース

MCP プロキシは、複数の MCP サーバーを単一のインターフェースに集約する統合ゲートウェイとして機能します。

• Claude Code - MCP をネイティブサポートする、Claude 向けの Anthropic 公式 CLI
• Cline - AI 支援開発向けの VS Code 拡張機能
• LM Studio - MCP 統合によるローカルモデルの実行
• Claude Desktop - Anthropic のデスクトップアプリケーション

仕組み：各 AI クライアントは STDIO 経由で接続し、1 つの接続を通じて設定済みのすべての MCP サーバーにアクセスします。プロキシは次の処理を担当します。

• 名前空間の競合を防ぐためのツールのプレフィックス付与
• MCP サーバーの OAuth 認証
• アクティビティのログ記録と通知
• 統一されたエラー処理

SDK サポート - マルチ言語統合

公式 SDK を通じた、プログラムからの直接アクセスに対応します。

• JavaScript/TypeScript SDK (@pluggedin/sdk) - Node.js とブラウザー向けの高機能 SDK
• Python SDK (pluggedin-sdk) - AI ワークフロー向けの Python らしいインターフェース
• Go SDK (pluggedin-go) - 高性能な Go 実装

ユースケース：

// Create documents programmatically
const doc = await client.documents.create({
  title: "API Analysis",
  content: "...",
  source: "api"
});

// Query RAG knowledge base
const results = await client.rag.query("How do we handle auth?");

プラットフォームのコア機能

plugged.in のウェブプラットフォームでは、次の機能を利用できます。

1. ナレッジベース（組み込み RAG）

   • zvec（RocksDB + HNSW）によるプロセス内ベクトル検索 — 外部サービスは不要です
   • PDF／テキストのチャンク分割、埋め込み、インデックス作成を自動で実行します
   • フィールドごとのフィルターバリデーションによる、プロジェクト単位の分離
   • 1 秒未満のコサイン類似度検索

2. ドキュメントストア

   • AI 生成コンテンツのバージョン管理
   • 複数モデルの帰属情報の追跡
   • コンテンツハッシュによる重複排除
   • アップロード、AI 生成、API ソースに対応

3. MCP レジストリ

   • 厳選された 1,500 件以上の MCP サーバー
   • GitHub の検証と登録申請
   • インストール状況の追跡とトレンド表示
   • npm、GitHub、Smithery からの自動検出

4. ツール管理

   • 接続済みのすべてのサーバーからツールを検出
   • インタラクティブなプレイグラウンドでツールをテスト
   • サーバーごとのカスタム指示
   • リアルタイムのデバッグログ

🟡 開発中（破線）

ネイティブコネクター

パフォーマンスを高めるため、MCP プロキシを介さずに直接連携します。

• Claude Desktop 用 Plugged.in コネクター - ネイティブプラグインアーキテクチャ
• ChatGPT 用 Plugged.in コネクター - OpenAI プラグイン連携
• モバイルアプリ - iOS および Android のネイティブアプリ

ネイティブコネクターを使う理由

• 応答時間の短縮（プロキシによるオーバーヘッドなし）
• より高度な UI 連携
• プラットフォーム固有の機能
• オフライン機能

高度なメモリーシステム

セッションをまたいでメモリーを保持します。

• 図の Knowledge + Memory ボックスは、次の機能を表します。
  • 異なる AI クライアント間でのセッション継続
  • 会話履歴に基づくコンテキストの自動挿入
  • モデル間でのメモリー共有（Claude が GPT との会話内容を記憶）
  • トークン制限内に収めるためのスマートなコンテキスト整理

ワークフローの例：

1. Claude Desktop でアーキテクチャについて話し合う → メモリーを保存
2. ChatGPT コネクターに切り替える → 以前のコンテキストを自動的に利用可能
3. モバイルアプリから同じ会話履歴にアクセス
4. RAG が関連ドキュメントを自動的に提供

📊 データフローの例

ユーザーリクエストのフロー：

1. User asks question in Claude Desktop
2. MCP Proxy receives request
3. Proxy checks RAG for relevant context
4. Combines context + user question
5. Routes to appropriate MCP servers
6. Aggregates responses
7. Logs activity to database
8. Returns enriched response to user

ドキュメント作成のフロー：

1. AI generates document via SDK or user uploads PDF/text
2. Content processed, chunked, and sanitized
3. Model attribution recorded
4. Version created in Document Store
5. Chunks stored in PostgreSQL, embeddings indexed in zvec
6. Document searchable immediately via semantic search

🔒 セキュリティアーキテクチャ

すべての接続で次の機能を使用します。

• エンドツーエンド暗号化（AES-256-GCM）
• プロファイルごとの暗号化キー（ワークスペースの分離）
• メモリーフォールバックを備えた Redis レート制限
• サンドボックス化された実行（Linux では Firejail）
• 外部サービス向け OAuth 2.1

📈 スケーラビリティ

このアーキテクチャは、次の機能に対応しています。

• MCP プロキシインスタンスの 水平スケーリング
• PostgreSQL の データベース接続プーリング
• 頻繁にアクセスされるデータの Redis キャッシュ
• 静的アセット向けの CDN 連携
• 負荷の高い処理向けの バックグラウンドジョブ処理

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📚 ドキュメント

詳しいドキュメントは docs.plugged.in をご覧ください。

ユーザー向け

• はじめに - プラットフォームの概要とクイックスタート
• インストールガイド - 手順に沿ったセットアップ方法
• ドキュメントライブラリ - AI ナレッジベースの管理
• RAG ナレッジベース - AI コンテキスト用の RAG のセットアップ
• チームコラボレーション - チームでの共同作業

開発者向け

• API リファレンス - API の完全なドキュメント
• API 認証 - API キーと認証のガイド
• セルフホスティングガイド - 独自のインスタンスをデプロイ
• Docker デプロイ - コンテナーベースのデプロイ
• セキュリティの概要 - セキュリティのベストプラクティス

MCP 統合

• MCP Proxy の概要 - プロキシのアーキテクチャについて
• MCP Proxy のインストール - プロキシのセットアップ
• カスタム MCP サーバー - 独自のサーバーの構築

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🛠️ インストール方法

必要条件

• Node.js 18+（20+ を推奨）
• PostgreSQL 15+（18+ を推奨）
• Redis（オプション。レート制限に使用）
• Docker & Docker Compose（コンテナ化されたデプロイ用）

環境変数

次の内容で .env ファイルを作成します。

# Core (Required)
DATABASE_URL=postgresql://user:pass@localhost:5432/pluggedin
NEXTAUTH_URL=http://localhost:12005
NEXTAUTH_SECRET=your-secret-key # Generate: openssl rand -base64 32

# Security (Required)
NEXT_SERVER_ACTIONS_ENCRYPTION_KEY= # Generate: openssl rand -base64 32

# Features (Optional)
ENABLE_RAG=true
ENABLE_NOTIFICATIONS=true
ENABLE_EMAIL_VERIFICATION=true
REDIS_URL=redis://localhost:6379  # For Redis rate limiting

# RAG / Vector Search
ZVEC_DATA_PATH=./data/vectors     # Path to zvec collection files
EMBEDDING_MODEL=                   # OpenAI model (default: text-embedding-3-small)
RAG_SEARCH_TOP_K=5                 # Chunks returned per query
RAG_CACHE_TTL_MS=60000             # Storage stats cache TTL

# Email (For notifications)
EMAIL_SERVER_HOST=smtp.example.com
EMAIL_SERVER_PORT=587
[email protected]

手動インストール

# Install dependencies
pnpm install

# Setup database
pnpm db:migrate:auth
pnpm db:generate
pnpm db:migrate

# Build for production
NODE_ENV=production pnpm build

# Start the server
pnpm start

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🔌 MCP Proxy の統合

AI クライアントを plugged.in に接続します。

Claude Desktop

{
  "mcpServers": {
    "pluggedin": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@pluggedin/pluggedin-mcp-proxy@latest"],
      "env": {
        "PLUGGEDIN_API_KEY": "YOUR_API_KEY"
      }
    }
  }
}

Cursor IDE

npx -y @pluggedin/pluggedin-mcp-proxy@latest --pluggedin-api-key YOUR_API_KEY

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🎯 ユースケース

開発者向け

• コードレビューの記憶：セッションをまたいで AI によるコードレビューを保持します
• ドキュメント生成：技術ドキュメントを自動生成し、バージョン管理します
• バグ分析アーカイブ：将来参照できるよう、AI によるデバッグセッションを保存します

チーム向け

• ナレッジベース：AI とのやり取りから組織の知識を構築します
• 会議の要約：出典を完全に明記した AI 生成の要約を作成します
• 戦略文書：バージョン管理を備えた、AI の支援による共同計画を実現します

エンタープライズ向け

• コンプライアンスの追跡：AI 生成コンテンツの完全な監査証跡を保持します
• マルチモデルのワークフロー：複雑なタスクのために、異なる AI を連携させます
• セキュアなデプロイ：データを完全に管理できるセルフホスト環境を構築します

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📊 チームが plugged.in を選ぶ理由

機能	plugged.in	従来の AI チャット	MCP クライアントのみ
永続メモリ	✅ 完全なバージョン管理	❌ セッションのみ	❌ ストレージなし
マルチモデル対応	✅ すべてのモデル	⚠️ 単一ベンダー	✅ 複数モデル
ドキュメント管理	✅ 完全な CMS	❌ なし	❌ なし
出典の追跡	✅ 完全な監査証跡	❌ なし	❌ なし
チームコラボレーション	✅ 標準搭載	❌ なし	❌ 限定的
セルフホスト可能	✅ はい	⚠️ 場合による	✅ はい
RAG 統合	✅ ネイティブ対応	⚠️ 限定的	❌ なし

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🤝 コミュニティとサポート

• GitHub Discussions：コミュニティに参加
• GitHub Issues：バグ報告と機能リクエスト
• Reddit：r/plugged_in
• Twitter/X：@PluggedIntoAI
• メール：[email protected]

コントリビューション

コントリビューションを歓迎します。詳細はコントリビューションガイドをご覧ください。

# Fork the repo, then:
git clone https://github.com/YOUR_USERNAME/pluggedin-app.git
cd pluggedin-app
pnpm install
pnpm dev

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📜 ライセンス

MIT ライセンスの詳細は LICENSE をご覧ください。

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🙏 謝辞

以下の素晴らしいプロジェクトを基盤として構築されています。

• Anthropic による Model Context Protocol
• Web フレームワークの Next.js
• 信頼性の高いデータストレージを提供する PostgreSQL
• コミュニティのすべての MCP サーバー開発者

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📝 リリースノート

最新リリース：v4.0.0 — Hubs、ホスト型 MCP コネクター、セキュリティの強化

🎯 v4.0.0 の新機能

セマンティックバージョニングにおけるメジャーリリースです。2 つの機能が削除され、Hub のデータモデルが変更されました。

🧭 ワークスペースは Hub になりました（破壊的変更）

• すべてのワークスペースがそれぞれ独自の Hub となり、1 つの Hub に属するワークスペースは 1 つだけです。ワークスペース切り替え機能はなくなりました
• 既存のワークスペースはその場で昇格されました。ユーザーデータの行は移動していません
• mcp_servers.slug は変更されていないため、{slug}__{tool} を指定する保存済みの手順は引き続き解決されます

🔌 ホスト型 MCP コネクター

• /api/mcp がコネクターを提供し、その手前に OAuth 2.1 認可サーバーを配置しています
• PKCE、再利用検出機能付きのリフレッシュトークンローテーション、RFC 9728 ディスカバリー
• ライブラリのツールを MCP 経由で公開し、呼び出し元が回避できない Hub 境界で保護しています

🔒 セキュリティ

• 5 件のセキュリティアドバイザリを修正して公開し、それぞれ報告者の貢献を明記しています。謝辞をご覧ください
• pnpm/uv のインストール経路および testMcpConnection におけるコマンドインジェクション
• SSRF 対策では、ホスト名の文字列照合ではなく、解析済みのアドレスを分類するようになりました。また、safeFetch は再解決せず、検証済みのアドレスに接続します
• サーバーアクションは、呼び出し元が指定した ID を信頼しなくなりました

🐳 デプロイ

• Docker + Traefik + SOPS を使用し、デプロイ時にシークレットを tmpfs に復号します
• infra/scripts/deploy.sh がエントリーポイントです。compose を手動で実行すると復号がスキップされます
• 1 回のプッシュで 4 GB のイメージをビルドしてディスクが満杯になったことを受け、ビルド成果物の定期的な保持処理を追加しました

🗑️ 削除

• Discover / AI Social。基盤となる共有インフラストラクチャはそのまま残ります

⚠️ 移行に関する注意

• アップグレード後に pnpm db:migrate を実行してください
• Hub の重複作成競合が発生したユーザーには、2 つ目の Hub の名前が「Default Hub 2」に変更されて表示されます。統合も削除も行われません

完全な変更履歴はGitHub Releasesをご覧ください

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