cortex

Cortex - ナレッジベース向け RAG MCP

英語 | フランス語

Cortex は、ローカルのナレッジベースを対象としたセマンティック検索を提供する MCP（Model Context Protocol）サーバーです。Claude、Codex、Gemini は、コンテキストウィンドウを無駄にすることなく、ドキュメントから適切な箇所を見つけられます。検索はキーワードではなく意味に基づくセマンティック検索で、フランス語と英語に対応しています。Cortex は、コンテンツを送信せずにナレッジベースをローカルで処理してインデックス化します。ただし、MCP クライアントは独自のポリシーに基づき、要求されたチャンクをモデルに渡す場合があります。オプションの Confluence 書き込み機能は、明示的に許可リストに登録されたスペースのみをダウンロードします。生成された Markdown、ベクトルインデックス、語彙インデックスはローカルに保持されます。

2026.0906.01 以降、Companion ではガイド付きホーム画面、操作履歴、Confluence のセットアップを、1 つのページまたはスペースのリンクから利用できます。接続と、測定された範囲の確認は引き続きワークフロー内で行われます。収集が成功すると、インデックス化が続けて実行されます。Cortex と Companion の互換性を保つには、統合インストーラーを使用してください。

2026.0909.02 以降、Confluence の更新では、サブツリーの列挙に失敗しても提供中の世代が維持され、再試行時に変更された対象／分類設定が適用されます。検索では、デフォルトで多言語ベクトル検索を使用します。CLI と MCP の呼び出し元は、ハイブリッド検索または再ランキング検索を明示的に選択できます。アップグレード後、最初に成功した収集で古い公開リビジョンが再生成され、その後の同期で古いインデックス項目が削除されます。

ガイド付きドキュメント更新（2026.0909.00）

Companion では、ローカルドキュメントと Confluence を マイソース にまとめ、ドキュメントを更新 という 1 つの操作で更新できます。検索プレビューはサイズ変更可能になり、大きなページツリーでは表示されている行が描画されます。レビューの準備をキャンセルしても、下書きは保持されます。準備状況は、再起動後も含め、保存されたドキュメントフォルダーと設定に基づいて判断されます。古いインデックスにこの情報を設定するには、アップグレード後にドキュメント更新を 1 回実行してください。リリースノートを参照してください。

スペースを列挙しない範囲測定（2026.0907.00）

Confluence ソースを追加すると、スペースのページを 1 つずつ読み込む代わりに、インデックス化された件数をそれぞれ 1 回だけ使って、ページ、サブツリー、スペース全体の範囲を測定します。5916 ページのスペースでは測定に 3 分 19 秒かかり、すべての GUI 呼び出し元のタイムアウトを超えていたため、Companion は何も表示できませんでした。現在は約 1 秒で応答し、出力される契約に変更はありません。

この結果、スペース全体に関する 2 つの数値が 1 ずつ変わります。解決されたページはスペースの合計に含まれなくなり、表示可能なページがないスペースは 1 ではなく 0 を報告します。検索エンドポイントが合計を返さないデプロイ環境では、範囲を測定できないため、再試行可能なエラーではなく恒久的な失敗として報告されます。契約を参照してください。

対応する Companion 2026.0907.00 では、範囲ウィンドウのオプションがシステムのテキスト色で描画されていた問題を修正し、タイムアウトを接続失敗として報告したり、遅延を増やすと設定が気付かないうちに元に戻るのに、その変更を勧めたりすることを防ぎます。

Companion でのソース管理（2026.0906.02）

ワークフローには、検索、リモートページツリー、影響の確認、根拠に基づく準備状況の判断、保存と更新、最後に削除した項目の取り消し、復旧操作が含まれます。契約を参照してください。

対応するバージョン 2026.0906.02 では、マイソース のカード、事前入力済みの選択エディター、確認付きのページ／スペース削除、元のページを開くブラウザーリンクが利用できます。削除によって変更されるのは Cortex の追跡情報のみです。検索に反映されるのは、収集とインデックス化が成功した後です。

最後のソースを削除すると、スキーマ v2 または v3 の設定に spaces = [] が明示的に書き込まれます。この意図的な空の許可リストにより、以前のドキュメントに対する削除マーカーを含む空の公開が可能になります。spaces キーが存在しない場合は設定が不完全とみなされ、収集は拒否されます。接続と認証情報の検証、公開に関する安全措置は引き続き適用されます。この機能を使うには、両方のコンポーネントを更新する必要があります。インストール済みの 2026.0906.01 リリースには、この機能はありません。

インストール

Windows、Python 不要（推奨）

最も簡単な方法です。Cortex、Cortex Companion、ウィンドウを表示しない Confluence コンバーター、オフラインモデルをまとめてインストールするインストーラーを使用します。別途 Python や .NET ランタイムを用意する必要はありません。

1. 最新リリースから Cortex-Setup.exe と SHA256SUMS をダウンロードします。
2. 署名されていないインストーラーを実行する前に、PowerShell で Get-FileHash .\Cortex-Setup.exe -Algorithm SHA256 を実行してダイジェストを計算し、SHA256SUMS の Cortex-Setup.exe の行と完全に一致することを確認します。
3. 確認が済んでからダブルクリックします。SmartScreen の警告が表示された場合は、More info を選択し、次に Run anyway を選択します。
4. ドキュメントを保存するフォルダーを選択し、このフォルダー内のすべてをインデックス化 を有効にしたまま、インストールを完了します。インストールが完了すると Cortex Companion が開きます。インデックス作成は、Companion で同期をリクエストしたときにのみ開始されます。
5. Companion で Settings を開き、ナレッジベースのフォルダーを確認します。Companion とともにインストールされた Cortex 実行ファイルは自動的に検出されます。
6. ドキュメントをそのフォルダーに入れ、Local database を開いてから、Synchronize local documents を選択します。
7. AI アプリケーションを再起動します。Cortex が MCP サーバーとして表示されます。

Companion を使うと、ターミナルを使わずに Cortex の同期、スケジュール設定、診断、構成を行えます。詳細、サイレントモード、再インストールについては、 Windows のインストールを参照してください。

スタンドアロンアーカイブ（Windows x64、macOS Apple Silicon、Linux x64）

各リリースには、プラットフォームごとに ZIP アーカイブも含まれています。展開すると cortex/ フォルダーが作成され、その中に cortex または cortex.exe 実行ファイル（MCP サーバー＋CLI、Python 不要）、ランタイム、埋め込み依存関係すべてのライセンスが含まれています。フォルダー全体をそのまま保持してください。スタンドアロン配布を参照してください。

PyPI からインストールする場合（Python、高度な方法）

py -m pip install --upgrade cortex-local-rag
cortex setup

この方法では CLI と MCP サーバーがインストールされますが、Cortex Companion はインストールされません。モデルのキャッシュが空の場合、初回使用時にモデルがダウンロードされます。

ソースからインストールする場合（開発用）

:: From the folder where you cloned Cortex
install.bat

install.bat と sync.bat は、ソースをチェックアウトした開発者向けの方法であり、エンドユーザー向けにサポートされたインストール方法ではありません。install.bat は requirements.txt に記載されたバージョン固定されていない依存関係をインストールし、sync.bat は Confluence ドキュメントを含めず、フォルダーをセクションごとにインデックス化します。Cortex を使用するには、代わりに Cortex-Setup.exe またはスタンドアロンアーカイブをインストールしてください。詳細については、セットアップを参照してください。

動作の仕組み

Documents folder (.md, .pdf)       Optional Confluence writer (REST)
      |                                      |
      |                              current Markdown generation
      +------------------+-------------------+
                         |
                         v
  cortex sync           <- Split, hash, vectorize, update FTS5
                         |
                         v
  %LOCALAPPDATA%\Cortex\  <- ChromaDB + lexical.db
      |
      v
  cortex serve          <- MCP server (FastMCP)
      |
      v
  MCP clients           <- Claude / Codex / Gemini / Antigravity / LM Studio / Cursor / Windsurf / VS Code

埋め込みモデルには、多言語対応の ONNX モデル paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2 を使用します。Windows インストーラーにはこのモデルが含まれています。ソースからインストールした場合、またはスタンドアロンバイナリを使用する場合は、ローカルキャッシュが空であればモデルがダウンロードされます。

2 つのインデックス作成モード

• フォルダー全体（デフォルト）：選択したフォルダーのルートまたは任意のサブフォルダーに配置したものはすべて、検索可能になります。設定は不要です。
• セクション（高度な設定）：インデックス作成を名前付きのサブフォルダーに限定し、それぞれを個別に検索できるようにします（デフォルトは knowledge、projects、notes）。

これらのモードは、ユーザーが選択したドキュメントフォルダーに適用されます。生成された取り込みドキュメントは、現在公開中の世代とは別に、source_kind=doc、セクション sources としてインデックス化されます。

詳細については、構成を参照してください。

cortex コマンド

インストールされたパッケージから、次のコマンドを利用できます。

サブコマンド	用途
cortex setup	設定、インデックス、クライアント登録をまとめて実行します（--kb-path、--yes、--no-index、--reset）。
cortex serve	MCP サーバーを実行します（クライアントが使用）。
cortex sync	インデックスを段階的に同期します。
cortex search	コンソールからインデックスを検索します（デバッグ用）。
cortex ingestion	ソースの状態と、追いつきのための同期が必要かどうかを表示します。
cortex confluence	対話形式で PAT を保存するか、許可リストに登録されたライターを実行します。
cortex config	特に Companion 向けに、アトミックな JSON コントラクトを通じて設定を読み取る、または変更します。
cortex daemon	[server] mode = "shared" の場合に使用する、ユーザーごとの共有サーバーを実行、確認、または停止します（オプトイン）。
cortex bundle	暗号化されたポータブルアーカイブについて説明するか、検証します。
cortex doctor	インストールを診断します（読み取り専用）。
cortex register / cortex unregister	MCP クライアントに Cortex を追加、または削除します。
cortex init	ユーザーごとの単一の設定を作成します。
cortex check	インストールを検証します。

cortex --help ではすべてのサブコマンドを、cortex <command> --help では各サブコマンドのオプションを確認できます。プロンプトを表示しないインストールスクリプトは、次のように実行します。

cortex setup --yes --kb-path "D:\Documents\Knowledge"

公開される MCP ツール

ツール	説明
cortex_search	デフォルトでは多言語ベクトル検索を行います。retrieval_mode（vector、hybrid、rerank）を指定することもできます。パラメーター：query、section、top_k（1～10）、ソース／作成者のフィルター、発生日／更新日の範囲。
cortex_sync	選択したフォルダーと、完全同期の場合は現在公開されているドキュメントの世代を対象に、段階的な同期を実行します。
cortex_list_sections	対象に含まれるセクションと「ポリシー対象外」のフォルダーを一覧表示します。
cortex_freshness	ボールトと取り込みの鮮度に関する読み取り専用の概要を表示します。パラメーター：section（省略可）、include_entries（デフォルトはfalse）。

ドキュメント

• 目次
• Windows へのインストール：Cortex、Companion、Confluence コンバーター、モデルをまとめたインストーラー、コーパスの選択、サイレントモード、再インストール。
• スタンドアロン配布：プラットフォームごとのアーカイブと再現可能なビルド。
• ソースからインストール：前提条件、MCP クライアント。
• ユーザーガイド：同期、検索、ツール、doctor、ログ。
• よくある質問：インストール、ローカルデータ、同期、診断。
• リリースノート：バージョンごとのユーザー向け変更と、公開履歴に関するお知らせ。
• 技術変更履歴：バージョンごとのすべての変更。
• 設定：config.toml、インデックス作成モード、セクション、データホーム、移行。
• 取り込みのスケジュール設定：ソースの状態、追いつきのための同期、再試行、タスクスケジューラ。
• メタデータ v2 への移行：構造化検索メタデータ、バックアップ、移行、復元。
• Confluence ライター：許可リストに基づく REST 取り込み、Windows 資格情報マネージャー、変換、アトミックな世代管理。
• 再現可能なインストール：requirements.lock、--require-hashes、ロックファイルの再生成。
• 公開仕様：MCP のインターフェース、インデックスのコントラクト、データ、配布、制限事項。
• アーキテクチャ：エンドツーエンドの構成と技術的な選択。
• セキュリティ：ローカル実行、テレメトリの無効化、単一ライター。

前提条件

方法	要件
Windows インストーラー	個別の Python または .NET ランタイムは不要です。約 500 MB 以上の空き容量が必要です（アプリケーション、モデル、インデックス）。
スタンドアロンアーカイブ	Python は不要です。約 500 MB の空き容量が必要です（モデル、インデックス）。
ソースからインストール	Python 3.11～3.13。約 500 MB の空き容量が必要です。
クライアント	Claude Desktop/Code、Codex、Gemini、Antigravity、LM Studio、Cursor、Windsurf、または VS Code（MCP 対応）。

ライセンス

Apache 2.0です。LICENSEをご覧ください。

検索の検証

デスクトップ JSON 検索の仕様、分離された FR/EN 関連性コーパス、パフォーマンス測定、および正確なペアコミットのチェックについては、検証ガイドをご覧ください。