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あなたのエージェント、OS、プロバイダーで

27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
# ai-memory経由で起動する。初回起動時にフックとMCPエントリがインストールされる
ai-memory run claude

# または手動で接続する。この方法では起動しないハーネス向け
ai-memory install-mcp --client claude-code --apply
ai-memory install-hooks --agent claude-code --apply

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V1かV2かは、インストールされている実行ファイルから判定します。マネージド
対応自動判定を使いたくない場合にV2を強制します。ターンが完了するたびに、要約と引き継ぎが更新されます。マネージド
対応キャプチャは動作します。引き継ぎは最初のツール呼び出しとともに届きます。マネージド
対応フックイベントは10種で、MCPにも対応します。引き継ぎは、セッション開始時にCopilotの追加コンテキストとして届きます。直接起動
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。ai-memory run経由なら、終了時にセッションが閉じます。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。ai-memory run経由なら、終了時にセッションが閉じます。マネージド
対応ai-memory run経由なら、終了時にセッションが閉じます。それ以外はfinalize-sessionを使います。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。Zeroのグローバルなサンドボックス設定でネットワークとai-memoryのデータディレクトリへの書き込みを許可するか、通常のシェルからai-memory hook-drainを実行して保留中のイベントを送信してください。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
対応ai-memoryへの接続機能を自前で持つ、macOSネイティブのエージェントアプリです。インストールするものはありません。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ChatはmacOS、Windows、Linux（ベータ）でmcp-remoteを使います。CodeタブのローカルセッションはClaude Codeのフックを使います。ai-memory install-hooks --agent claude-code --applyでインストールしてください。Coworkのキャプチャは未検証です。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
対応フックのインストーラーが~/.hermes/config.yaml用のブロックを出力します。想起と引き継ぎはコミュニティプラグインによるものです。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。

Claude Codeをサンドボックスの中で放っておく

--dangerously-skip-permissionsを付けても、Claude Codeは確認を求め続けるので、誰かがそばについて答えることになります。確認をすべてオフにするのは、本当のリスクです。ai-memory run --yoloは、これから解除しようとしている確認の内容を示します。ai-jailが使える場合は、セッションをその中で再実行するかどうかを尋ねます。--true-yoloはこれにClaude Codeの確認なしモードを重ねますが、すべてを黙らせるわけではありません。自分のaskルールと、Claude Codeのコマンド安全チェックはそのまま働きます。

  • 警告は何が変わるかを示す

    確認がないということは、エージェントがファイルを削除し、どんなコマンドでも実行し、ネットワークにも届くということです。はいと答える前に、その内容を読みます。

  • ai-jailがセッションを囲い込む

    Linuxは、Landlockとseccompを使うbubblewrap。macOSはsandbox-exec。「はい」を選ぶと、チェックリストでホストのどの認証情報をjailに渡すか選べます。「いいえ」を選んでも、セッションは箱の外でそのまま動き続けます。

  • 尋ねる相手は人だけ

    確認は、実際のターミナルにだけ表示されます。フック、CI、デタッチやパイプでの実行が止められることはなく、すでにai-jailの中にあるセッションに二度尋ねることもありません。

ランチャーの仕組みai-jailについて
あなたのターミナル
ai-memory run --true-yolo claudeINFO ai_memory_cli: ai-memory starting version="2.6.5" bind=127.0.0.1:49374--yolo runs every tool call with no confirmation. An agent can delete files, run any command, and reach the network unsupervised.Proceed? [Y/n] yai-jail is installed. Re-run this session inside it? [Y/n] y

LinuxまたはmacOSで、ai-jailをインストール済みの場合。--jailは妥当なデフォルトのままjailへ直接入り、--yoloは不要です。--no-jailは警告を残しつつ、この提案はスキップします。

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、AURパッケージ、またはFedoraのRPMx86_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。zip版はai-memory upgradeで自己更新します。
NixOS対応flakeパッケージ、またはシステムサービスとしてのNixOSモジュールflakeパッケージと、堅牢化したsystemdユニットを持つNixOSモジュール。シークレットはagenix、sops-nix、または環境ファイルで渡します。

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
  • Anthropic OAuth（Claudeサブスクリプションのトークンは現在サードパーティアプリでは拒否されます）
  • OpenAI
  • OpenAI OAuth / Codex CLIログイン
  • GitHub Copilot
  • Google Gemini
  • OpenCode GoとZen
  • Ollama
  • LM Studio
  • vLLM
  • OpenRouterと任意のOpenAI互換エンドポイント

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27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20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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