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RushDB is a graph + vector database and memory layer for AI agents. Push any JSON, get typed, searchable, relationship-aware records back — no schema, no migrations. Built on Neo4j.

What it solves

RushDB は AI エージェントやアプリケーション向けに設計されたメモリ層で、Redis（キー・バリュー保存）や Pinecone（ベクトル検索）、Neo4j（グラフ関係）といった複数のデータベースを個別に管理する必要をなくします。構造化データ、セマンティック検索、複雑な関係を単一の API で扱い、事前にスキーマを定義したり埋め込みパイプラインを手動で構築したりする必要がありません。

How it works

RushDB は Labeled Meta Property Graph (LMPG) モデルを採用し、プロパティを第一級のグラフノードとして扱います。これにより、JSON データがデータベースにプッシュされる際にスキーマ、型、関係を自動的に推論できます。埋め込みはサーバー側で管理され、文字列プロパティを一度インデックスすれば、以降の書き込みは自動的に埋め込まれます。Neo4j 上に構築されているため ACID トランザクションが保証され、マネージドクラウドサービスまたは Docker によるセルフホストでデプロイ可能です。

Who it’s for

主に AI エージェントや RAG（Retrieval‑Augmented Generation）アプリケーションを構築する開発者向けです。永続的で構造化されたメモリと、セマンティック検索とグラフトラバーサルを組み合わせたハイブリッドクエリを実行できることが求められます。

Highlights

  • Zero Schema：任意の JSON 形状からラベル、型、関係を自動推論します。
  • Hybrid Querying：単一の API 呼び出しでセマンティック類似度と関係トラバーサルを組み合わせます。
  • Managed Embeddings：文字列プロパティのサーバー側埋め込みにより、別途埋め込みパイプラインが不要です。
  • MCP‑Native：Model Context Protocol (MCP) サーバーを内蔵し、Claude や Cursor といったエージェントが自然言語でメモリを参照・クエリできます。
  • Analytical Capabilities：集計（sum、avg、count、min、max）やグルーピングをサポートし、複雑なデータ分析が可能です。
  • Flexible Deployment：マネージドクラウドサービスとして利用できるほか、Docker と Neo4j によるセルフホストも可能です。