garrytan/gbrain

GBrain – パーソナルエージェントメモリデーモン

それは何か

• GBrain は、LLM ベースのエージェントに構造化された編集可能なメモリストアを提供するセルフホスト型サービスです。事実（ページ）をソース URL とともに記録し、エントリを修正または撤回でき、その知識を生のチャンク、合成回答、型付き知識グラフとして表示できます。

主要なアイデア

• 明示的で出典が豊富な事実 – すべての情報は引用付きのページとして保存されるため、エージェントは元のソースを指し示すことができます。
• 修正と撤回 – 事実を更新または削除でき、システムはそれらの変更を追跡します。
• エージェント間で共有 – 同じブレインを複数のエージェント（例：Grok Bot、Muse、Claude Code、Codex）に接続でき、各エージェントの ID は分離されたままです。
• オプションのレイヤー – シンプルなキーワード検索から始め、後でセマンティック検索、LLM ベースの合成（引用付きの回答）、関係クエリ用のグラフビューを有効にします。
• カンパニーブレインモード – 認証により、リモートクライアントは付与された権限内でのみ読み取り/書き込みができ、共有企業知識ベースとして使用できます。

使用方法

1. 既存のエージェントに追加 – gbrain setup <harness> コマンド（Claude Code、Codex、Grok Bot など）を実行します。ツールは小さなランチャーをエージェントに注入し、ローカルブレインディレクトリを作成し、MCP（「メモリクライアントプロトコル」）を配線して、エージェントが remember、recall、correct などを呼び出せるようにします。
2. スタンドアロンサービスとして実行 – gbrain init … は、MCP（例：Tailscale tailnet 経由）で公開できるデーモンを作成します。他のマシンやクラウドエージェントは、「mcp 経由で私のブレインを使用」 と言って接続できます。
3. ホスト型ブレインに接続 – OAuth / プライベートマシンフローを使用して、リモートブレインをクラウドホスト型ハーネスに接続します。

典型的なワークフロー

• デーモンはデータ（メール、会議メモ、ツイート、音声文字起こしなど）を継続的に取り込み、夜間に強化します。
• 質問すると、エージェントはブレインを呼び出します：
  • キーワード/セマンティック検索 → 関連ページを返します。
  • 合成レイヤー（オプション）→ LLM が簡潔な回答を構築し、各事実を引用し、ブレインが知らないことを伝える ギャップ分析 ノートを追加します。
  • グラフアダプター（オプション）→ 「Acme で働いているのは誰？」 などの関係質問ができ、保存されたエッジから回答を取得でき、追加の LLM 呼び出しは不要です。

なぜ重要か

• 「検索してから読む」ループを排除：ブレインが代わりに読んで要約します。
• 個人または企業の知識の単一の真実のソースを提供し、監査可能な出典を備えています。
• 自分のハードウェアとデータで動作するため、プライバシーとコストを制御できます。

インストールスナップショット

# Bun 経由でバイナリをインストール（必要なバージョン ≥ 1.4）
bun install -g github:garrytan/gbrain

# Claude Code（または Codex）のクイックセットアップ
gbrain setup claude-code   # プレビューには --dry-run、元に戻すには --remove を追加

• setup コマンドはブレインディレクトリを作成し、MCP フックを書き込み、ヘルスチェック（gbrain doctor）を実行します。
• 純粋な CLI ブレイン（エージェントなし）の場合は、次を実行できます：

gbrain init --pglite --no-embedding   # キーレス、ローカル SQLite スタイルストア
gbrain import ~/my-notes/ --no-embed  # markdown ファイルをインデックス化

• リモート公開：gbrain mcp expose（オプションでクラウドエージェント用に --funnel）は、Tailscale ネットワーク経由でデーモンを公開します。

サポートされているエージェント / 統合

• Grok Bot – ブレインをマシン上に保持する分離されたランチャーをインストールします。
• Muse / Muse Code – 同様のフローで、ネイティブの編集可能メモリに GBrain のポータブルレイヤーを追加します。
• Claude Code と Codex – プラグインベースのインストール（codex plugin add gbrain@gbrain など）
• OpenClaw / Hermes – ブレインがサーバー上で 24 時間 365 日実行されるフルスタック展開。
• MCP 互換クライアント – Cursor、Windsurf、カスタム stdio ツールは、MCP 設定に gbrain コマンドを追加できます。

パフォーマンスのヒント

• 組み込みベンチマーク（BrainBench）は、グラフアダプターが関係クエリの精度/再現率を向上させることを示しています（P@5 0.342 対 0.192、プレーンなハイブリッド検索と比較）。

安全性と制限

• ブレインは、リモート呼び出し元がローカルファイルを見られないことを保証しません。権限はソースと操作ごとに適用されます。
• デーモンは npm で配布されていません – 間違った gbrain パッケージをインストールすると、実際のバイナリをシャドウする可能性があります。README は Bun ベースのインストールのみを使用するよう警告しています。

結論 GBrain は、LLM エージェント向けの本番グレードのセルフホスト型メモリレイヤーです。検索可能で引用サポートのある知識ベースを自分の管理下に置き、個人または企業のエージェント間で共有し、オプションで LLM 生成の回答やグラフスタイルのクエリを、自分のインフラストラクチャから離れることなく取得できます。