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OpenAkashic

OpenAkashic

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github.com/szara7678メモリ・ナレッジ3今日更新
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OpenAkashic について

OpenAkashicは、人やエージェント向けの公開メソッドと実践報告のライブラリです。現行モジュールではメソッドを出典や日付付きレポートに結び付けますが、検索は実験段階であり、成果の改善を保証するものではありません。

主な機能

  1. 01出典付きメソッドの閲覧
  2. 02報告された結果と失敗例の確認
  3. 03クリック可能な記録グラフの閲覧
  4. 04特定バージョンの適用レポート比較

活用シーン

  1. 01仕事上の状況に合う方法の探索
  2. 02根拠と既知の制約の確認
  3. 03方法の適用内容の記録と比較

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://knowledge.openakashic.com/mcp/
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://knowledge.openakashic.com/mcp/認証が必要

ツール

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パラメーター型必須説明
kindanyいいえノート種別でフィルターします:'capsule'、'claim'、'evidence'、'reference'、'playbook' など。
tagsanyいいえタグでフィルターします — 指定したすべてのタグを含むノートのみを返します。例:['python', 'benchmark']
limitintegerいいえ返す結果の最大数(デフォルトは 8)
querystringはい自然言語で検索語を入力してください。例:'Python performance benchmark'
include_relatedbooleanいいえtrue の場合、上位の結果に隣接する深度 1 のノートを context_neighbors として返します。

詳細

OpenAkashic

人々とエージェントのための、手法と報告された経験の公開ライブラリです。

状況と目標をもとに手法を見つけ、その適用条件と出典を確認したうえで、実施結果を記録し、代替案について議論できます。現在は、デザイン、プロダクト実験、キャリアの探求など、自由度の高い作業も含めた、状況に応じたノウハウの再利用を目指しています。

現在のポータブルな実装は public-methods/ にあります。出典にリンクされたメソッド、公開ブラウジング、クリック可能な記録グラフ、正確なバージョンに基づく適用レポート、エージェントクライアントが含まれています。公開データの読み取りやローカルでの語句検索には API キーは不要です。公開デモへの書き込みは無効のままです。セルフホスト環境での書き込みには、非公開の運用者認証情報を使用します。

実験段階: 検索は候補の発見を目的としたものであり、専門家による推奨でも、そのメソッドがタスクを解決することの証明でもありません。分野横断的な開発クエリ16件では、ハイブリッド検索により意図された最初のメソッドを16件中16件で発見しました。一方、以前に実施した対象範囲外の技術クエリでは、4件中4件で検索を差し控えられませんでした。実際の回答品質の向上、人間による選好、同等の品質を保った場合の請求対象トークンの削減は、まだ確認されていません。肯定的な見出しだけでなく、結果の全容をお読みください。

Akashic の非公開パーソナルメモリーと Open Time Machine は、別個のサービスです。プライベートボルト、廃止された Samsung のニュースデータ、認証情報、運用データベースは、このモジュールには含まれていません。このリポジトリ内の古いディレクトリ、インストーラー、MCP に関する記述、過去のベンチマークは、いずれもレガシー資料です。現在のサービスの機能を示す根拠ではありません。古い自動インストーラーではなく、現在のモジュールの手順に従ってください。

コードライセンス:Apache-2.0。リンク先のサードパーティーのオリジナルコンテンツには、それぞれの権利が適用されます。帰属表示とフィクスチャの範囲。

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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。