SuperLocalMemory

SuperLocalMemoryは、AIエージェントとチーム向けのオープンソース・ローカルファーストなメモリ制御基盤です。プロジェクト知識をローカル保存・検索し、修正の管理、共有メモリ、画像・スクリーンショット・PDFの検索に対応します。

AIエージェント向けローカルメモリ制御

SuperLocalMemoryは、AIエージェントとチーム向けのオープンソース・ローカルファーストなメモリ制御基盤です。意思決定、ドキュメント、その他のプロジェクト情報をユーザーのマシンに保存し、各エージェントセッションのコンテキストを分離したままにせず、recallを通じてその情報を利用できるようにします。

中核設計では、管理された検索を重視しています。結果には、正確で根拠のある回答を示すこと、照合が不完全な場合に利用可能な最も近いメモリを表示すること、または情報が存在しないと明示することができます。文書化されているローカルのMode Aでは、コアのrememberとrecallにモデルプロバイダーへの呼び出し、APIキー、クラウドアカウント、Dockerは必要ありません。

このプロジェクトは、MCPまたはコマンドを通じて複数のエージェントを接続でき、画像、スクリーンショット、PDFのオプションインデックス化にも対応しています。また、古いメモリの置き換え、修正のレビュー、管理されたメッシュを通じたメモリ共有のワークフローも提供します。

主な機能

ローカルファーストのテキストメモリ

Mode Aでは、モデルプロバイダーへの呼び出し、クラウドアカウント、Dockerを必要とせず、コアのrememberとrecallをユーザーのマシン上で実行できます。

明示的な不確実性の処理

recallでは、根拠のある回答、近いものの完全一致ではない結果、要求された情報が存在しない場合を区別し、常に一見関連性のある結果を返すことを避けます。

管理された修正

メモリは分類、置換、レビュー、ロールバックが可能です。ドキュメントにあるCLIの例では、--replacesを使ってステージングデータベースの事実を更新し、修正レビューのワークフローを利用できます。

共有・管理されたメモリ

このプロジェクトは、メッシュを介してローカルエージェントとWebボットの間でメモリを共有するよう設計されており、企業データとしてアクセスを管理できます。リポジトリには、チームおよび共有メモリのワークフローに関するドキュメントも含まれています。

オプションのメディア検索

オプションのメディアモードでは、2つ目のローカルモデルを使って画像、スクリーンショット、PDFをインデックス化し、1回のrecallでテキストとメディアの両方を返せます。

エージェント接続

コマンドラインアクセス、MCPサポート、複数のコーディングエージェントやデスクトップツール向けに文書化された接続方法またはプラグイン方法を提供します。

ユースケース

永続的なプロジェクトコンテキスト
アーキテクチャの決定、デプロイ手順、環境に関する事実を一度記録し、毎回プロジェクトを説明し直す代わりに、セッションをまたいでコーディングエージェントが利用できるようにします。
チームとマルチエージェントの知識共有
複数のローカルエージェントとWeb向けボットを共有メモリメッシュに接続し、チームが共通の決定事項やドキュメントを利用しながら、情報へのアクセスを管理できます。
根拠を意識したエージェントワークフロー
正確性が重要な場面でrecallの動作を利用します。採用された回答と近い結果を分離し、情報がない場合は推測で補完せず、存在しないものとして返します。
検索可能な画像・ドキュメントアーカイブ
プロジェクトの知識にスクリーンショット、スキャン資料、PDF、その他の画像が含まれ、ユーザーが説明から見つける必要がある場合に、オプションのメディアモードを有効にします。
維持管理される運用知識
古いメモリを置き換え、レビューまたはロールバックの経路を保持することで、データベースのバージョン、ポート、デプロイ手順など、変化する運用上の事実を修正します。

Pros and Cons

Pros

コアのテキストメモリは、モデルプロバイダーへの呼び出し、クラウドアカウント、Dockerなしで、Mode Aにおいてローカル実行できます。
検索動作では、不足している情報や不確かな情報を明示的に処理し、すべての検索結果を検証済みの回答として扱うことを避けます。
複数のエージェント接続に対応し、修正、置換、レビュー、共有メモリのワークフローを提供します。
オプションのローカルメディア検索により、画像、スクリーンショット、PDFにもrecallの範囲を拡張できます。

Cons

主に開発者向けのコマンドライン・統合中心のツールであり、セットアップには使用するエージェントやツールへの接続が必要です。
メディアのインデックス化は基本のテキストワークフローに含まれないオプションであり、プロジェクトのドキュメントに記載されている追加のローカルリソース要件があります。これには約1.5 GBの容量と16 GBのメモリが含まれます。

FAQ

SuperLocalMemoryはどのようにインストールしますか？

SuperLocalMemoryは、エージェントによるセットアップフロー、macOS/Linux用シェルインストーラー、npm、pip、uv、またはリポジトリのインストールスクリプトからインストールできます。READMEには、対応ツールのセットアップコマンドと接続コマンドも記載されています。

クラウドアカウントやモデルプロバイダーのAPIキーは必要ですか？

Mode Aでは、コアのrememberとrecallでモデルプロバイダーへの呼び出しは行われず、メモリはローカルマシンに保持されます。データを外部に送信するオプション機能についてはドキュメントで個別に説明されているため、有効にするかどうかを選択できます。

テキストだけでなく画像やドキュメントも検索できますか？

テキストはローカルのテキストモデルで検索されます。画像やドキュメントを有効にすると、2つ目のローカルモデルがそれらのファイルを処理し、1回のrecallでテキストとメディアの両方から結果を返せます。

エージェントはどのようにメモリシステムへ接続しますか？

エージェントの接続には、slm connectなどのコマンドを使用できます。また、MCPに対応するエージェントやハーネス、またはコマンドを実行できるエージェントもサポートしています。リポジトリには、Claude Code、Codex、Cursor、Windsurf、Zed、Claude Desktop、JetBrains、OpenCodeなどのツール向けの接続方法が記載されています。

Quick Facts

カテゴリー: 開発者向けツール
主なユーザー: AIエージェントのユーザーとチーム
デプロイ方法: ローカルファースト。Mode Aではコアメモリをユーザーのマシンに保持
アクセス方法: CLI、MCP、エージェント統合
対応システム: Windows、Linux、Apple Silicon搭載macOS
ソース: オープンソースのGitHubリポジトリ