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あなたのエージェント、OS、プロバイダーで

25種のコーディングエージェントとエディタ、4つのOSターゲットに対応しています。LLMと埋め込みのプロバイダーの一覧もありますが、なくてもすべて動くので無視して構いません。

自分のエージェントを探すクイックセットアップへ

エージェントは多数、記憶は1つ

どのエージェントも同じサーバーに接続します。今朝Claude Codeが学んだことは、午後にCodexを開いたときにもそこにあります。

ハブアンドスポークの図：Claude Code、Codex、Cursor、Gemini CLI、OpenCode、Zedがすべて中央の1つの記憶に接続している。

エージェントとエディタ

対応状況で絞り込み、行を選ぶとインストールコマンドが表示されます。

Claude Code 対応

Claude Code
# MCP経由のメモリツール
ai-memory install-mcp --client claude-code --apply
# ライフサイクルフックによる自動キャプチャ
ai-memory install-hooks --agent claude-code --apply
# またはマネージドで起動する。どちらも自動で接続される
ai-memory run claude

フックとMCP。セッションを認識するルーティングも任意で使えます。 --applyを外すと、書き込まずに変更内容だけを出力します。

対応しているコーディングエージェントとエディタ
エージェント対応状況備考ai-memory run
対応フックとMCP。セッションを認識するルーティングも任意で使えます。マネージド
対応フックとMCP。セッション終了の連携はCodex CLI 0.145.0以降です。マネージド
対応MCP設定とライフサイクルフック。直接起動
対応MCP設定とライフサイクルフック。直接起動
対応リモートMCPと、生成されるTypeScriptプラグイン。マネージド
対応ベータAPI向けのプラグイン。上流の変更が頻繁にあります。マネージド
対応キャプチャは動作します。引き継ぎはMCP経由で受け取ります。マネージド
対応フックとMCP。コンパクション後のキャプチャにも対応。直接起動
対応フックイベントは10種。引き継ぎは最初のプロンプトで注入されます。マネージド
対応v2とv3の両エンジンに対応。マネージド
対応MCPと4種のフックイベント。ネイティブのresumeに対応。マネージド
対応セッションはfinalize-sessionで閉じます。マネージド
対応生成される拡張機能が、キャプチャとMCPブリッジを提供します。マネージド
対応ネイティブMCPとTypeScript拡張機能。マネージド
対応MCP設定とネイティブのプラグインフック。直接起動
対応サブエージェントのイベントもキャプチャします。直接起動
対応トリガーは6種。引き継ぎの注入も動作します。直接起動
マネージド起動のみai-memory run crushで起動します。マネージド
フックのみ生成されたフックのスニペットを設定に貼り付けます。直接起動
MCPのみmcp-remote経由で接続します。直接起動
MCPのみCopilotはまだライフサイクルフックを公開していません。直接起動
MCPのみコンテキストサーバーとして登録されます。直接起動
MCPのみプロジェクト単位のMCP設定。直接起動
MCPのみユーザー単位のMCP設定。直接起動
コミュニティMrLuciano氏によるコミュニティプラグイン。直接起動

各ステータスの意味

対応
ライフサイクルフックによる自動キャプチャと、MCP経由のメモリツールの両方が使えます。
MCPのみ
エージェントは記憶の検索と書き込みができます。ライフサイクルフックを公開していないため、自動キャプチャはありません。
フックのみ
セッションは自動でキャプチャされます。エージェントにMCPクライアントがないため、記憶への問い合わせはできません。
マネージド起動のみ
ai-memory run経由で起動した場合に動作します。フック単体のインストーラーはありません。
コミュニティ
コミュニティがメンテナンスするプラグインです。ai-memory本体はインストールしません。
実験的
リリースされていて動作しますが、粗い部分が残っています。

エージェントごとの詳細、設定ファイルの場所、既知のクセはサポートマトリクスとMCPインストールガイドにあります。

フックがキャプチャし、MCPが答える

この2つは別々の接続で、完全対応のエージェントは両方を備えています。自分のエージェントがどちらを使えるかは、上のステータスラベルでわかります。

2つのレーンがある図。フック：エージェントが自分でイベントを記憶へ流し込む。これが自動キャプチャ。MCP：エージェントが記憶にリクエストを送り、答えを受け取る。これがエージェントの呼び出すツール。

フック

エージェントのライフサイクルイベントが小さなコマンドを起動し、プロンプト、ツール呼び出し、セッションの開始と終了を記録します。あなたは何もする必要がなく、エージェントもこのためにトークンを消費しません。シークレットは保存前に取り除かれます。

MCP

エージェントは、会話で必要になったときに呼び出せるメモリツールを手に入れます。検索、ページの読み取り、ページの書き込み、引き継ぎ（ハンドオフ）の受け取りです。MCPのみのエージェントも記憶をフルに使えますが、自分で書き込まない限り何もキャプチャされません。

OS

プラットフォームごとにRust製のバイナリが1つあります。Windowsでは、WSL2が正式な対応経路で、ネイティブビルドは実験的です。

対応しているOS
プラットフォーム対応状況インストール方法備考
Linux対応リリースのtarball、DockerまたはPodmanのイメージ、またはAURパッケージx86_64とARM64。ネイティブバイナリ、DockerまたはPodman、systemdユニット付きのAURパッケージ。
macOS対応launchdエージェント付きのリリースtarball、Docker、またはソースからビルドしたメニューバーアプリApple SiliconとIntel。launchdエージェント付きのネイティブバイナリ、Docker、またはソースからビルドするメニューバーアプリ。
WSL2経由のWindows対応WSL2の中でLinux用バイナリを使用WSL2の中でLinuxの手順に従い、そこからエージェントを起動します。
ネイティブWindows実験的リリースのzip、Docker Desktop用ラッパー、またはソースからのビルドai-memory.exe入りのリリースzip、Docker Desktop用ラッパー、またはソースからのビルド。

最新リリースをダウンロードWindowsガイドを読む

LLMと埋め込みのプロバイダー

どちらも任意です。両方なくても、フックはキャプチャを続け、検索は動き、どのセッションも要約ページと引き継ぎで終わります。

埋め込み（embeddings）：デフォルトでローカル

2.0以降、ベクトル検索は小さなオープンモデルを使ってプロセス内で動きます。APIキーもGPUも要りません。モデルは約87 MBで、初回起動時にバックグラウンドでダウンロードされ、ハイブリッド検索は次の再起動で有効になります。ダウンロードに失敗しても、検索は全文検索で動き続けます。

  • ローカル、インプロセス（デフォルト）
  • OpenAI
  • Voyage
  • Google Gemini
  • GitHub Copilot
  • Ollama、LM Studio、vLLM

embedding_provider = "none"で無効にできます。自分で設定したプロバイダーが上書きされることはありません。

LLM：デフォルトでオフ

LLMによる統合、ai-memory bootstrap、より詳しいlint、自動改善、リランクを使いたくなったら追加してください。プロバイダー側でモデルを選べる場合は、この用途には小さくて速いモデルが向いています。CodexまたはChatGPTのログインを使う場合は、プロバイダーのデフォルトモデルのままにしてください。このバックエンドはほかのモデル名を受け付けません。サブスクリプションログインが使えるので、有料のプラットフォームAPIキーは必須ではありません。

  • Anthropic
  • OpenAI
  • OpenAI OAuth / Codex CLIログイン
  • GitHub Copilot
  • Google Gemini
  • OpenCode GoとZen
  • Ollama
  • LM Studio
  • vLLM
  • OpenAI互換の任意のエンドポイント

プロバイダーの確認はai-memory llm-testでできます。フォールバックチェーンにも対応しています。

モデル、デフォルト値、コストはLLMプロバイダーガイドとローカル埋め込みガイドにあります。

お使いのエージェントが一覧にない場合

MCPを話せるものなら、今日からメモリツールを使えます。

エージェントの設定で、このアドレスをリモートHTTP MCPサーバーとして登録してください。検索、ページの読み書き、引き継ぎはすべて動きます。自動キャプチャにはライフサイクルフックが必要なので、フックがなければエージェントが覚えているのは自分で書き込んだ内容だけです。

完全対応にしたい場合は、マネージドハーネスのコントリビューションガイドにアダプターが満たすべき条件が、コントリビュートページにIssueとプルリクエストの受付先があります。

MCPエンドポイント
# デフォルトのローカルサーバー
http://127.0.0.1:49374/mcp

よくある質問

ai-memoryはどのコーディングエージェントで使えますか？

Claude Code, Codex, Cursor, Gemini CLI, OpenCodeを含む25種のエージェントとエディタを掲載しています。そのうち17種は、ライフサイクルフックによる自動キャプチャとMCP経由のメモリツールの両方に対応しています。

フックとMCPの違いは何ですか？

フックはセッションを自動でキャプチャします。エージェントが何もしなくても、プロンプト、ツール呼び出し、セッションの開始と終了が記録されます。MCPは、記憶を検索したり書き込んだりするために呼び出せるツールをエージェントに与えます。完全対応のエージェントは両方を備えています。

自分のエージェントが一覧にありません。それでも使えますか？

MCPを話せるなら使えます。http://127.0.0.1:49374/mcpに向ければ、記憶の検索と書き込みができます。ライフサイクルフックがなければ、自動では何もキャプチャされません。

LLMや埋め込みのプロバイダーは必要ですか？

いいえ。どちらも任意です。2.0以降、デフォルトの埋め込みは、初回起動時にダウンロードされる約87 MBのモデルを使ってプロセス内で動きます。APIキーは一切使いません。

ai-memoryはWindowsで動きますか？

はい。WSL2はLinuxの手順で対応しています。ネイティブWindowsは実験的で、ai-memory.exe入りのリリースzipとして配布しています。

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今日からエージェントに記憶を。

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