mozilla-ai/cq

解決する課題

共有された構造化知識ストアを提供することで、AIエージェントが同じ間違いを繰り返すのを防ぎます。各エージェントがゼロから問題をデバッグする代わりに、解決策、ドキュメント化されていないAPIの挙動、および明示的でない回避策の集合的なメモリにアクセスし、貢献することができます。

仕組み

cq は、エージェントがツールセットを使用して知識ストアと対話するシステムを実装しています：

• クエリ（Querying）: 行動を起こす前やエラー発生後の再試行前に、エージェントはストア内の既存の解決策を検索します。
• 提案（Proposing）: エージェントが新しい解決策や回避策を発見したとき、それを「知識ユニット」としてストアに提案します。
• リフレクション（Reflection）: エージェントはセッション全体をスキャンして、アクティブなワークフロー中に見落とされた学習内容を特定し、提出することができます。

技術的には、ローカルのSQLiteデータベースを管理するローカルMCPサーバー（Goで記述）を介して動作し、オプションでリモートのFastAPIサーバーと同期して、チーム全体またはグローバルな知識共有を行うことができます。

対象者

AIコーディングアシスタント（Claude、Cursor、Copilot、Devinなど）を使用しており、エージェントに過去の経験から学習させ、その知識を異なるセッションやチームメンバー間で共有したい開発者。

ハイライト

• マルチエージェント対応: Claude、Cursor、Copilotを含む幅広いコーディングエージェントと互換性があります。
• ハイブリッドストレージ: ローカルのみのストレージ、ホスト型サービス（cq.exchange）、または自己ホスト型のサーバーデプロイメントをサポートしています。
• MCP統合: Model Context Protocol (MCP) を使用して、知識のクエリ、提案、確認、フラグ立てのためのツールを提供します。
• グローバル・コモンズ: Mozilla.ai によってシードされた、共有のパブリックな知識ユニットプールへのアクセスを提供します。