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Snipara

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認証済みおすすめリモート
snipara.comメモリ・ナレッジ04 日前に更新
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Snipara について

Snipara は、Snipara のホスト API から永続的なプロジェクトコンテキストを取得する、コーディングエージェント向け stdio MCP コネクターです。検索、メモリ、チームガイダンス、コードグラフのツールを提供し、エージェント自身の LLM はそのまま利用します。

主な機能

  1. 01根拠付きプロジェクト情報の検索
  2. 02永続メモリの呼び出しと保存
  3. 03チーム受信トレイ候補のレビュー
  4. 04共有プロジェクトガイダンスの参照
  5. 05コードの関係と影響の確認

活用シーン

  1. 01コーディングセッション間で決定事項を引き継ぐ
  2. 02プロジェクト文書について質問する
  3. 03チームメモリの変更案を確認する
  4. 04編集前にコード依存関係を確認する

MCP 対応

このコネクターは stdio 経由で MCP クライアントに Snipara ツールを提供します。ホスト型の streamable HTTP MCP エンドポイントも利用でき、ツール呼び出しには認証とプロジェクト選択が必要です。

設定

リモートサーバーはインストール不要です。クライアントを選んで設定をコピーするか、ワンクリックで導入できます。

エンドポイントhttps://api.snipara.com/mcp/YOUR_PROJECT_SLUG
インストールコマンドをコピー
Claude CodeTerminal
Cursor.cursor/mcp.json
VS Code.vscode/mcp.json
Claude Desktopclaude_desktop_config.json
Windsurf~/.codeium/windsurf/mcp_config.json

コマンドはターミナルで実行し、JSON は各クライアントの MCP 設定に貼り付けて再起動します。認可が必要なサーバーは初回接続時にログインを求めます。

すべてのエンドポイント
Streamable HTTPhttps://api.snipara.com/mcp/YOUR_PROJECT_SLUG認証が必要

ツール

詳細

snipara-mcp

PyPI version Python 3.10+ License: MIT CI

snipara-mcp は、Snipara Project Brain 用の軽量な stdio MCP コネクターです。

Snipara は、AI コーディングエージェントのための Project Brain です。

MCP クライアントが、Snipara のホスト型 Project Intelligence API と通信するローカル stdio プロセスを必要とする場合にご利用ください。Snipara は、Claude Code、Cursor、Codex、その他の MCP クライアントに、編集を始める前に必要な意思決定、進行中の作業、コードへの影響、根拠、引き継ぎ情報を提供します。クライアントがストリーミング可能な HTTP MCP に直接対応している場合は、ホスト型エンドポイントを利用し、ローカルプロセスは省略してください。

Snipara とは?

Snipara は、AI 支援ソフトウェア開発のための共有 Project Intelligence レイヤーです。

Claude Code、Cursor、Codex、OpenAI Agents、その他の MCP 対応クライアントに、セッション、ユーザー、ツール、モデルの切り替えを越えて維持されるプロジェクトコンテキストを提供します。

エージェントは引き続き独自の LLM を使用します。Snipara は、ソースに基づくドキュメント、レビュー済みのメモリ、共有ガイダンス、ワークフローの継続性、コードグラフの構造など、適切なプロジェクトコンテキストを提供します。カテゴリとしては、AI コーディングエージェント向けのコンテキスト、メモリ、継続性のプラットフォームです。

なぜ MCP なのか?

MCP は、エージェントツール向けの標準アダプターレイヤーになりつつあります。snipara-mcp は、開発者に特定の IDE、モデル、オーケストレーションフレームワークを強いることなく、このレイヤーを通じて Snipara を利用できるようにします。

連携はシンプルであるべきです。

uvx snipara-mcp

その効果はより大きく、エージェントは毎回セッションの最初から始めるのではなく、永続的なプロジェクトコンテキストを取得できます。

解決できること

ニーズSnipara MCP ツールグループ
プロジェクトのドキュメントについて、出典に基づく質問をするsnipara_context_query、snipara_get_chunk
長期的に保持する決定事項や学びを想起するsnipara_recall
チームの受信トレイを確認するsnipara_inbox_review_queue、snipara_inbox_review_plan、snipara_inbox_review_apply
タスク後に再利用可能な記憶を保存するsnipara_remember_if_novel、snipara_end_of_task_commit
チームの標準や共有ガイダンスを再利用するsnipara_shared_context
コードの構造的な関係を調べるsnipara_code_callers、snipara_code_imports、snipara_code_neighbors
リスクの高いコード変更を計画する計画容量の範囲内で snipara_code_symbol_card、snipara_code_impact を使用

公開 MCP クライアントでは、snipara_* の名前を使用する必要があります。rlm_* 互換エイリアスは 2026-08-16 に配布契約から削除され、内部ハンドラー識別子としてのみ残っています。この契約の整理は次のパッケージリリースに向けて段階的に進められています。従来の名前を使用しているクライアントは、アップグレード前に移行する必要があります。

stdio サーバーは、ホスト型 MCP エンドポイントと同じコンパクトなデフォルトのエージェント契約を公開します。すべての専門的な互換ツールを直接検出する必要があるクライアントに限り、SNIPARA_TOOL_PROFILE=full を設定してください。非表示のツールも名前を明示すれば呼び出せます。また、snipara_help から検出できます。

デフォルトの検出対象は、次の一貫性のある 13 個のツールです。 snipara_context_query、snipara_ask、snipara_search、snipara_read、 snipara_stats、snipara_help、snipara_get_chunk、snipara_recall、 snipara_remember_if_novel、snipara_end_of_task_commit、 snipara_inbox_review_queue、snipara_inbox_review_plan、および snipara_inbox_review_apply。

最小限の安全な変更のレビュー(2.8.30)

パッケージ版の snipara_context_query および snipara_code_impact の契約で、 minimum_change_mode="review" が使用できるようになりました。有効にすると、回答パックと影響分析のレスポンスに、既存機能、標準ライブラリ/ネイティブの選択肢、インストール済み依存関係、最小限の安全な差分、検証範囲の維持を対象とする、エビデンス優先で変更を妨げないレシートが含まれます。このポリシーは助言的なものであり、プロジェクトのエビデンスによって、より強い適用を調整できるまではオプトインのままです。

呼び出し元は、runtime、manifest、lockfile、git_diff、test_runner など、出所を明示した、範囲が限定された minimum_change_evidence を指定できます。未検証の confirmed 主張は asserted として表示されます。confirmed は、バージョン管理され、フィンガープリントが一致するアダプターレシートに限って使用されます。検証済みアダプターは、直接インストールされた依存関係を対象とする lockfile_manifest と、一貫性のあるローカルの最小限かつ安全な差分チェックを行う git_diff です。 レスポンスには、検証、エラー、認証/セキュリティ、アクセシビリティ、公開契約、テストに関する、変更を妨げない保全ガードも含まれます。

セマンティックルール契約(2.8.27)

生成される snipara_code_symbol_card および snipara_code_impact のスキーマで、 範囲が限定されたプロジェクトオーバーライド semantic_rules がホスト型サービスに転送されるようになりました。用語は実行可能な正規表現ではなく、リテラル文字列です。

MCP トランスポートのセキュリティ最低要件(2.8.26)

コネクターで MCP Python SDK 1.28.1 以降が必須になりました。これにより、認証済みプリンシパルのセッション分離、実験的なタスクの所有権、WebSocket の Host/Origin 検証に関する上流の修正が取り込まれます。

設定可能なコード影響範囲のたどり方(2.8.25)

パッケージ化された snipara_code_impact のコントラクトで、depth(1~6)、 direction(in、out、both)、任意の edge_kinds が公開されるようになりました。これにより、 コネクターのコントラクトが、ホストされた影響範囲チェーンと Companion のハイブリッドな ローカル/ホスト型のたどり方制御に整合します。

認証情報不要の検出と簡潔なコントラクト(2.8.24)

MCP クライアントとディレクトリー検査ツールは、認証情報を設定する前に initialize と tools/list を完了できるようになりました。実際のツール呼び出しはすべて、 認証とプロジェクトの選択が済むまで引き続きフェイルクローズします。デフォルトの tools/list 応答では、 ホスト型 Snipara と同じ 13 個のコアツールが公開されます。一方、SNIPARA_TOOL_PROFILE=full を設定すると、 すべての専門的な互換ツールを直接検出できます。コアツールには、安全なエージェント利用のための 完全な選択ガイダンス、動作アノテーション、ネストされたパラメーターのドキュメントが追加されました。

エージェントが読み取れるツールコントラクト(2.8.23)

コネクターは、ホスト型の信頼できる情報源から、詳細なツールの説明と MCP の動作アノテーションを 保持するようになりました。要約、調整、状態、メモリー、コードグラフの各ツールには、 前提条件、アクセス規則、副作用、冪等性、代替手段、パラメーター、出力、一般的な失敗要因が説明されているため、 エージェントは安全にツールを選択できます。ネイティブの出力スキーマは、トランスポートと構造化結果形式を 同時にアップグレードするまで引き続き保留されます。

会話形式で統一された Inbox レビュー(2.8.22)

人間のチーム管理者は、複数プロジェクト用 Dashboard Inbox に表示されるものと同じメモリー候補と ProjectDecision の下書きを一覧表示し、エビデンスに基づく承認/却下/人間による確認の推奨を作成し、 明示的に承認されたスナップショットを原子的に適用できます。サービスは、権限を記録する監査ログの作成前に、 人間のチーム管理者の本人性、プロジェクトの所有権、現在の候補の状態、不変の項目スナップショットを 再検証します。実際の認証情報は却下の対象として参照できますが、MCP の出力では伏せられます。 以前からある ProjectDecision 専用ツールも、専門的な互換ツールとして引き続き利用できます。

会話形式での意思決定レビュー(2.8.21)

エージェントは、保留中の ProjectDecision 下書きを一覧表示し、エビデンスに基づく 承認/却下/人間による確認の推奨を提案し、明示的に承認されたスナップショットに紐づく計画を適用できます。 適用には人間のプロジェクト管理者が必要で、計画後に下書きが変更されていた場合はフェイルクローズします。 稼働中のワイルドカード承認はありません。

構造化 Why Capture タスクコミット(2.8.20)

snipara_end_of_task_commit は、decision、rationale、alternatives、constraints、 observed_outcome を含む原子的な why ブロックを受け付けるようになりました。 構造化候補は人間がレビューするまで保留され、不明なパラメーターは黙って無視されず、フェイルクローズします。

検索結果制御(2.8.19)

stdio コネクターは、ホスト型サーバーの、context_query と recall に対する 制限付き検索結果制御を転送します。制御には、任意のタスク相関、shadow または有効化された再ランキング要求、 厳格なコンテキスト帰属ウィンドウが含まれます。権威を持つのは引き続きホスト型サーバーであるため、 クライアントの要求によって設定済みモードを引き下げたり無効にしたりすることはできますが、引き上げることはできません。

アーキテクチャー

flowchart LR
    Agents["Claude Code, Cursor, Codex, ChatGPT, OpenAI agents"] --> Stdio["snipara-mcp stdio process"]
    Stdio --> Hosted["Hosted Snipara MCP API"]
    Hosted --> Context["Context engine"]
    Hosted --> Memory["Project memory"]
    Hosted --> Graph["Code graph"]
    Context --> AgentLLM["Agent's own LLM"]
    Memory --> AgentLLM
    Graph --> AgentLLM

ホスト型 HTTP と Stdio のどちらを使うか

MCP クライアントがストリーミング可能な HTTP に対応している場合は、ホスト型 HTTP エンドポイントを使用してください。

{
  "mcpServers": {
    "snipara": {
      "type": "http",
      "url": "https://api.snipara.com/mcp/your-project-id-or-slug",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer snp-your-key"
      }
    }
  }
}

クライアントがローカルの stdio コマンドを想定している場合は、snipara-mcp を使用してください。

{
  "mcpServers": {
    "snipara": {
      "command": "uvx",
      "args": ["snipara-mcp"],
      "env": {
        "SNIPARA_API_KEY": "snp-your-key",
        "SNIPARA_PROJECT_ID": "your-project-id-or-slug"
      }
    }
  }
}

選択の基準:

  • 最新のクライアントでは、まず HTTP MCP
  • stdio のみのクライアントまたはローカル互換性には snipara-mcp
  • クライアントとテンプレートをまたいだガイド付きセットアップには create-snipara

インストール

ローカルへのインストールなし:

uvx snipara-mcp

Python パッケージ:

pip install snipara-mcp

RLM Runtime ヘルパーとの統合:

pip install "snipara-mcp[rlm]"

クイックスタート

ブラウザーからサインインします:

pip install snipara-mcp
snipara login

プロジェクトを初期化します:

snipara init

初期化ツールは一般的なプロジェクトファイルを検出して MCP 設定を書き込み、認証済みであればローカルのプロジェクトドキュメントをアップロードできます。

便利なオプション:

snipara init --slug my-project
snipara init --dry-run
snipara init --no-upload
snipara init --skip-test

Claude Code

claude mcp add snipara uvx snipara-mcp

次に、シェルで認証情報をエクスポートします:

export SNIPARA_API_KEY="snp-your-key"
export SNIPARA_PROJECT_ID="your-project-id-or-slug"

Cursor

~/.cursor/mcp.json に追加します:

{
  "mcpServers": {
    "snipara": {
      "command": "uvx",
      "args": ["snipara-mcp"],
      "env": {
        "SNIPARA_API_KEY": "snp-your-key",
        "SNIPARA_PROJECT_ID": "your-project-id-or-slug"
      }
    }
  }
}

環境

変数必須説明
SNIPARA_API_KEYsnipara loginを使用する場合を除き、はいSnipara API キー
SNIPARA_PROJECT_IDSNIPARA_PROJECT_SLUGを使用する場合を除き、はいプロジェクト識別子
SNIPARA_PROJECT_SLUGSNIPARA_PROJECT_IDを使用する場合を除き、はいプロジェクトのスラッグ
SNIPARA_API_URLいいえデフォルトはhttps://api.snipara.comです
SNIPARA_TOOL_PROFILEいいえデフォルトはcoreです。fullでは専門ツールのスキーマを公開します

snipara loginで作成したOAuthトークンは、~/.snipara/tokens.jsonに保存されます。 プロジェクトIDまたはスラッグが設定されている場合、コネクターは一致するトークンを選択し、 別のプロジェクトに暗黙的にフォールバックすることはありません。

利用できる機能

このコネクターは、ホスト型バックエンドと同じコンパクトなデフォルトのMCPコントラクトを公開します。パッケージに含まれる完全な互換性機能は、サーバーの信頼できる情報源から生成され、SNIPARA_TOOL_PROFILE=fullで利用できます。

一般的なツールグループ:

  • 検索:snipara_context_query、snipara_search、snipara_get_chunk、 snipara_load_document
  • 永続メモリ:snipara_recall、snipara_remember、 snipara_memory_compact
  • オーナー対応のブートストラップ:snipara_session_memories、 snipara_owner_profile_get、snipara_owner_profile_update
  • 共有コンテキスト:snipara_shared_context、コレクションおよびテンプレート用ツール
  • ドキュメントのアップロード:snipara_upload_document、snipara_sync_documents
  • プロジェクト設定:クライアント、プロジェクト、ビジネスコンテキストのワークスペース用ツール
  • 運用:snipara_settings、snipara_index_health、snipara_reindex
  • コードグラフ:コードインデックスが利用可能な場合のsnipara_code_*ツール
  • 調整:有効な場合のスウォーム、階層型タスク、状態管理用ツール

ツールの利用可否は、プラン、ホスト型デプロイメント、プロジェクトのインデックス状態によって異なる場合があります。

CLI コマンド

コマンド説明
snipara loginブラウザーでのログインとトークンの設定
snipara init現在のプロジェクトでSniparaを初期化
snipara logout保存済みトークンを消去
snipara status認証とプロジェクトの状態を表示
snipara-mcpMCP stdioサーバーを実行

snipara-init、snipara-mcp-login、 snipara-mcp-logout、snipara-mcp-statusなどの旧エイリアスも引き続きサポートされています。

他のリポジトリとの関係

リポジトリ役割
alopez3006/snipara-mcp現在の、生成された公開コネクターのミラー
Snipara/snipara-companionローカルのワークフロー、影響分析、検証、引き継ぎ用CLI
Snipara/snipara-memoryオープンなメモリプリミティブとスキーマ

snipara-mcpは意図的に薄く作られています。インストールしやすく、監査しやすく、運用が単純であることを重視しています。重い処理はSniparaのホスト型コンテキスト/メモリエンジンが担います。

開発

pip install -e ".[dev]"
pytest
ruff check .

生成されたツールコントラクトの信頼できる情報源は、Sniparaサーバーにあります。バックエンドのツールに変更があった場合は、このパッケージを公開する前に、パッケージに含めるコントラクトを再生成してください。

ライセンス

MIT。詳細はLICENSEを参照してください。

上限付きクエリプランによる概念的な調査(2.8.39)

snipara_context_query では、エージェントが作成した retrieval_queries を最大4つまで任意で指定できます。ソースの言語で、具体的な仕組み、機能、制約、反証となる情報を記述してください。元の質問は query に保持し、固有表現はそのまま残してください。ホスト型サーバーは、Answer Packs とチャンク参照を含む、単一の厳格な max_tokens 予算内で、ランク付けされたソースを統合します。ファセットは仮説であり、事実ではありません。裏付けのない主張は不明のままです。サーバーは独自の LLM を実行してプランを生成することはありません。オプションのフィールドを省略した場合も、既存の呼び出しとの互換性は保たれます。

コメント

MCP は初めてですか?

プロトコルの概要から最初のサーバーの導入まで、よくある疑問にまとめて答えます。

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。