liliu-z/stashbase

StashBase – AIエージェント向けのローカルファースト型知識ベース

何であるか – StashBaseはオープンソースのデスクトップアプリ（macOS、Windows、Linux）であり、あなたのコンピュータ上のファイルを検索可能でリンクされたMarkdownウィキに変換し、AIエージェントがそのコンテキストとして利用できるようにします。オリジナルのドキュメントは一切変更されません。生成されたウィキページは、あなたが所有する通常のMarkdownファイルです。

主な機能

• 自動ウィキ作成 – 組み込みエージェント（デフォルトではOpenQuill、またはClaude Code / Codex）に「フォルダからウィキを作成」するように依頼します。エージェントは index.md と補助ページを生成し、元のファイルにリンクします。
• 意味ベース検索 – PDF、DOCX、画像（OCR）、音声/動画の音声認識から抽出されたテキストに対して意味ベースの検索が可能。キーワード検索は即時利用可能。意味検索は、OpenAI、OpenRouterなど、あなたが設定したプロバイダーからの埋め込み（embeddings）を使用します。
• チャット駆動型ワークフロー – インターフェース内にチャットウィンドウがあり、エージェントと会話しながら、ウィキの更新を依頼したり、資料に関する質問をしたり、エージェントにリアルタイムでページを編集させることができます。
• ローカルファーストのデータモデル – ソースファイルとウィキページはすべてあなたのディスク上に保持されます。アプリが保存するのは抽出されたテキストとベクトルインデックスのみ。ライブラリからフォルダを削除しても、オリジナルファイルは失われません。
• MCP（Model‑Client‑Protocol）互換性 – 外部のMCPクライアントが利用できる設定をアプリが公開しており、他のLLMベースのツールを同じライブラリに接続できます。

入手方法

• macOS（Apple Silicon） – brew install --cask liliu-z/stashbase/stashbase
• Windows（x64） – 最新リリースページから .exe をダウンロード。
• Linux – x86_64用の .deb または AppImage をダウンロード。
• ソースからビルドも可能（Node 24+、pnpm、Python 3.10+が必要。詳細はREADMEを参照）。

一般的なワークフロー

1. ノート、研究用PDF、コードドキュメントなどを含むフォルダを開く。
2. チャットでエージェントに「このフォルダのウィキを作成」するように依頼。
3. エージェントが wiki/index.md と追加のトピックページを作成し、元のファイルにリンクする。
4. ライブラリを検索（キーワードまたは意味検索）するか、追加の質問を投げかける。エージェントはソースファイルをチャットと並べて開き、学習しながらウィキを改善できます。

なぜ重要か – 多くのAIアシスタントツールでは、ドキュメントをコピー＆ペーストまたはアップロードする必要があります。StashBaseはすべてをローカルに保ち、永続的で編集可能な知識ベースを提供し、クラウドサービスで得られるベクトル検索体験をデータを移動せずに実現できます。

状態とコミュニティ – 早期アルファ版。エージェントワークフロー、検索品質、クロスプラットフォームの安定性について、フィードバックを積極的に募集しています。DiscordおよびGitHubのイシュー追跡でサポートを提供しています。

ライセンス – Apache 2.0。