riponcm/projectmem

projectmem – AI コーディングエージェント向けのローカルファーストメモリ

機能 – projectmem は各リポジトリ内に小さな自己完結型データベース（隠しフォルダ .projectmem/）を作成します。AI 支援開発者がコードを扱う際に発生する問題、試行、決定、メモなどの型付きイベントを記録します。次に、ローカル MCP（Multi‑Client Protocol）サーバーが 17 個のツールを公開し、一般的なコーディングエージェント——Claude Desktop/Code、Cursor、Antigravity、Codex など——がその履歴を読み取り、新しいアクションを記録できるようにします。目標は、エージェントが毎回のセッションをゼロから始めるのを防ぎ、既知の行き詰まりを繰り返さず、トークン使用量を削減することです。

主要コンポーネント

• pjm CLI – メインユーザーインターフェース（pjm init、pjm doctor、pjm precheck、pjm dashboard など）。プロジェクトを登録し、git フック（コミット前警告、コミット後分類、マージ後追跡）をインストールし、MCP サーバーを起動し、視覚的ダッシュボードを生成します。
• MCP サーバー – すべての登録プロジェクトにサービスを提供する単一の Python プロセス。クライアントは AI ツール設定で一度だけ設定します（mcpServers.projectmem.command など）。サーバーは log_issue、precheck_file、get_context などの呼び出しに応答します。
• イベントストア – プレーンテキストの events.jsonl と派生した summary.md。イベントは型付き（問題、試行、修正、決定、メモ）で、対象とするソースファイルにリンクされます。
• ダッシュボード – HTML 可視化（pjm visualize、pjm dashboard）。「メモリカード」、失敗ヒートマップ、ROI、ケースファイル、複数プロジェクトにまたがるグローバルビューを表示します。
• コミット前警告 – コミット前にイベントログをチェックし、変更が以前の失敗アプローチを繰り返す場合に警告する git フック。

使用方法

1. pip install -U projectmem。
2. pjm doctor を実行して既存のリポジトリを検出し、不足しているものを登録します。
3. 生成された MCP 設定ブロックを AI コーディングツール（Claude、Cursor など）に追加します。
4. リポジトリ内で pjm init が .projectmem/ を作成し、git フックをインストールし、ウォッチャーを起動します。
5. それ以降、AI はセッション開始時に保存されたイベントを読み取り、新しいイベントを自動的に書き込みます。手動で pjm precheck を呼び出すこともできます。

新内容（v0.3.4）

• 要約に上限が設けられ、簡潔に保たれます（トークン数が約 60% 削減）。
• コミットは変更する実際のソースファイルの下に分類され、古い警告のバグを修正しました。
• 古い警告のタイムゾーン処理が UTC ベースになり、世界中で信頼できるようになりました。
• MCP ドキュメントのツールシグネチャが修正され、公開されたすべての呼び出しを検証するテストが追加されました。
• Windows、Python 3.13/3.14、アップグレードパス処理の軽微な安定性修正。

なぜ重要か AI コーディングアシスタントはステートレスです。外部メモリがなければ、コードベース全体を繰り返し読み直し、失敗した修正を再探索し、トークンと開発者の時間を浪費します。projectmem はローカルファーストでプライバシーを保護するメモリレイヤーを提供し、コード変更の背後にある「なぜ」を永続化することで、エージェントが空白の状態からではなく経験に基づいて行動できるようにします。

詳細

• 完全なウェブガイド：https://projectmem.dev/guide
• デモ動画：https://youtu.be/pELGdXHj_Ls
• 研究論文（arXiv 2606.12329）は設計と 207 イベントの研究を説明しています。
• ソースコードとドキュメントは GitHub に、パッケージは PyPI にあります。