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Second Brain

Second Brainは、Claude、ChatGPT、Cursorなどで共通利用できるAI向け自己ホスト型メモリ層です。Cloudflareで動作し、MCP、CLI、ブラウザ、モバイル、ノート連携に対応します。

Second Brain

Second Brainとは?

Second Brainは、AIツール向けの自己ホスト型メモリ層です。ユーザーは、ノート、決定事項、プロジェクトの文脈、その他の記憶を一度保存しておき、後からClaude、ChatGPT、Cursor、その他のMCP対応ツールなどの接続済みクライアント経由で取り出せます。

このプロジェクトは、記憶を単一のAIアプリ内ではなくユーザー自身の管理下に置くことを目的としています。Cloudflare上で動作し、Cloudflareの無料枠にデプロイ可能と説明されており、意味検索による想起、エントリの更新、削除に対応しています。

主な機能

  • AIツール間で共有できるメモリ: 文脈を一度保存し、各アプリに同じ情報を何度も入力せずに複数のクライアントから参照できます。
  • 意味検索による想起: 正確な文言ではなく意味で検索するため、元の表現が異なっていても関連する記憶を見つけられます。
  • メモリ管理操作: 記憶、既存エントリへの追記、内容の置き換え、最近の記憶の一覧表示、エントリの削除に対応します。
  • 複数の入力手段: CLIコマンド、コミュニティ製プラグイン経由のObsidian同期、iOSショートカット、ブラウザ拡張、ブックマークレット、AIとの会話からの直接利用を含みます。
  • ブラウザベースクライアント向けOAuth対応: /mcp エンドポイントは、ブラウザ経由で認証するクライアント向けにOAuth 2.0をサポートし、デスクトップおよびCLIクライアント向けにはトークンベースのアクセスも利用できます。
  • Cloudflare上での自己ホスト型デプロイ: デプロイはワンクリックで自動化されており、リポジトリにはAUTH_TOKENとOAuth用のKV namespaceの設定が記載されています。

Second Brainの使い方

サービスをCloudflareにデプロイし、AUTH_TOKENを設定して、使用したいAIクライアントを接続します。その後、利用可能な入力手段で文脈を保存し、接続したツールに意味ベースで後から想起させます。

一般的な流れは、決定事項やメモを一度保存し、後の会話で取り出し、文脈が変わったら更新し、不要になったら削除する、というものです。

使用例

  • アプリをまたぐプロジェクトメモリ: 同じ背景情報を繰り返し書き直さずに、Claude、ChatGPT、Cursorでプロジェクトの決定事項を保持できます。
  • 開発者向けのターミナルワークフロー: チャット画面の外で作業するときに、CLIを使ってコマンドラインから文脈を保存・取得できます。
  • ObsidianからAIへの同期: ローカルのナレッジベースにノートを保存し、後で想起できるよう共有メモリ層に同期できます。
  • モバイルやブラウザからの素早い保存: ブラウザ拡張、ブックマークレット、iOSショートカットを通じて、ページ、選択したテキスト、短いアイデアを保存できます。
  • 会話のフォローアップと修正: 既存のメモリに新しい詳細を追記したり、古い内容を置き換えたり、関連性がなくなったエントリを削除したりできます。

FAQ

Second Brainは記憶を1つのAIアプリ内に保存しますか?
いいえ。このプロジェクトは、複数のAIツール間で使える共有メモリ層として設計されています。

claude.aiやChatGPTのようなブラウザベースのクライアントでも使えますか?
はい。リポジトリでは、/mcp エンドポイントが、ホストされたログインページで認証するブラウザベースのクライアント向けにOAuth 2.0をサポートすると説明されています。

最初に何を設定する必要がありますか?
ソースによると、デプロイ時にAUTH_TOKENを設定する必要があります。OAuthベースのブラウザクライアントではKV namespaceも必要ですが、デプロイフローが自動で用意します。

想起はどのように機能しますか?
リポジトリでは、想起は意味検索として説明されており、正確な文言ではなく意味で記憶を見つけられるとされています。

保存した記憶は削除や更新ができますか?
はい。記載されている操作には、append、update、list_recent、forgetが含まれます。

代替案

  • 単一のAIアプリ内蔵メモリ: 始めやすいですが、複数ツールで共有するのではなくそのプラットフォームに限定されます。
  • 個人向けナレッジベースアプリ: ノートやPKMツールでも文脈を保存できますが、通常は同じようなAIクライアント向けメモリAPIやMCPワークフローは提供しません。
  • 自己ホスト型ベクトルメモリや検索サービス: 保存済みの文脈に対する意味検索を求める場合は目的が近いですが、このプロジェクトよりカスタム連携が多く必要になることがあります。
  • 手動のプロンプト断片や保存ノート: 最もシンプルですが、自動保存、意味検索、集中管理されたメモリ管理はありません。
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