inmemoria

In Memoria：永続的なコードベースインテリジェンス

In Memoria は、一度コードベースのパターンを学習し、そのインテリジェンスを AI エージェントに永続的に提供する MCP サーバーです。やり取りのたびにコードを再分析するのではなく、アーキテクチャ、規約、判断についての意味的な理解を維持します。

基本コンセプト

セットアップ → 学習 → 検証 → 提供。この後は、AI エージェントが解析を繰り返すことなく、永続的なインテリジェンスに問い合わせられます。

クイックスタート（5 分）

# 1. Configure for your project
npx in-memoria setup --interactive

# 2. Build intelligence database
npx in-memoria learn ./src

# 3. Verify it worked
npx in-memoria check ./src --verbose

# 4. Keep it fresh (optional but recommended)
npx in-memoria watch ./src

# 5. Expose to agents via MCP
npx in-memoria server

使用する場面

✅ In Memoria を使う場合：

• 長期的な AI エージェントとの連携を構築するとき（Claude、Copilot など）
• セッションをまたいだ一貫性が重要なプロジェクト
• コードベースのインテリジェンスを共有したいチーム

❌ 使用しない場合：

• 1 回限りの分析（npx in-memoria analyze [path] を直接使用してください）
• エージェントが直接読み取れるシンプルなプロジェクト

5 つの基本コマンド

コマンド	目的	使用するタイミング
setup --interactive	除外設定、パス、設定項目を構成します	初回のみ
learn [path]	インテリジェンスデータベースを構築／再構築します	セットアップ後、大規模なリファクタリング後
check [path]	インテリジェンスレイヤーを検証します	learn の後、サーバー起動前
watch [path]	コードの変更時にインテリジェンスを自動更新します	開発中（任意）
server	エージェントからの問い合わせ用に MCP サーバーを起動します	check の成功後

重要な違い： learn は永続的なナレッジを構築します。analyze は 1 回限りのレポート作成のみを行います。

エージェントが参照できる情報

接続すると、エージェントは以下の情報を問い合わせられます。

• プロジェクト構造 - 技術スタック、エントリーポイント、アーキテクチャ
• コードパターン - 命名規約、エラー処理、使用されているパターン
• スマートルーティング - 「パスワードリセットを追加」→ src/auth/password-reset.ts を提案
• セマンティック検索 - キーワードではなく、意味からコードを検索
• 作業コンテキスト - 判断、タスク、アプローチの一貫性を追跡

トラブルシューティング

問題	対処方法
learn が失敗する	パスが正しいことを確認し、ファイルのアクセス権を確認してください
check でインテリジェンスが不足していると報告される	learn [path] をもう一度実行してください
エージェントに新しいコードが表示されない	watch は実行中ですか？次のコマンドで起動してください：npx in-memoria watch ./src
サーバーが起動しない	まず check --verbose を実行してください。問題がある場合は、次のコマンドで再構築してください：rm .in-memoria/*.db && npx in-memoria learn ./src
複数のプロジェクトが競合する	server --port 3001 を使用してください（プロジェクトごとに別のポートを指定してください）

パフォーマンスに関する注意

• 小規模プロジェクト（1K ファイル未満）：学習に 5～15 秒
• 中規模プロジェクト（1K～10K ファイル）：30～60 秒
• 大規模プロジェクト（10K ファイル以上）：2～5 分

学習が停止したように見える場合（10 分以上）、node_modules/、dist/、ビルド生成物をインデックス化していないか確認してください。setup の除外パターンを使用してください。

基本原則

1. ローカルファースト - すべてのデータはお使いのマシンに保存され、テレメトリーはありません
2. 永続性 - 学習は 1 回だけ行い、watch によってインテリジェンスを段階的に更新します
3. エージェントネイティブ - MCP 向けに設計されており、Claude、Copilot、その他 MCP 互換のツールで動作します
4. パターンベース - 定義したルールではなく、実際のコードから学習します

デプロイパターン（3 つのターミナル）

# Terminal 1: One-time setup
npx in-memoria setup --interactive
npx in-memoria learn ./src
npx in-memoria check ./src --verbose

# Terminal 2: Keep intelligence fresh
npx in-memoria watch ./src

# Terminal 3: Expose to agents
npx in-memoria server

# Now agents (Claude, Copilot, etc.) have persistent codebase context

API の詳細とエージェント連携の例については、GitHub をご覧ください。