obra/private-journal-mcp

何を解決するか

このプロジェクトは、AIアシスタント（特にClaude）が異なる会話間で永続的な記憶を維持できるようにする、プライベートでローカル優先のジャーナリングシステムを提供します。モデルが技術的な洞察、ユーザーの好み、プロジェクト固有の教訓を忘れてしまう問題を解決し、情報の記録と検索を構造化された方法で可能にします。

動作方法

このシステムはモデルコンテキストプロトコル（MCP）サーバーとして動作します。プロジェクト固有のディレクトリまたはグローバルユーザーディレクトリにYAMLメタデータ付きのMarkdownファイルを作成します。発見性を高めるために、@xenova/transformers を使用してローカルAI埋め込みを実行し、単なるキーワード一致に頼らず、概念的に関連するエントリを検索できます。すべての処理とストレージはローカルマシン上で行われます。

対象ユーザー

技術的なワークフロー、アーキテクチャ的決定、個人的な考察を長期記憶として蓄積したい、Claudeの開発者およびユーザー。

特徴

• ローカルでの意味検索: 外部API呼び出しを一切行わず、自然言語クエリにローカル埋め込みを使用。
• マルチセクションジャーナリング: リフレクション、技術的洞察、プロジェクトノートなどのカテゴリにエントリを整理。
• 二重ストレージ: プロジェクト固有のノートとグローバルユーザーコンテキストを分離。
• プライバシー最優先: すべてのデータと処理がローカルマシン上に留まる。
• 永続的な記憶: 複数のセッションにわたってパターンや学びをAIが追跡可能に。