Cipher

Cipherは、プログラミングAIエージェント向けに設計されたオープンソースのメモリ層フレームワークです。MCPプロトコルを通じてさまざまなIDEとAIコーディングアシスタントと統合し、自動記憶生成、チーム記憶共有、デュアルシステム記憶管理などの核心機能を提供します。

知識管理と記憶開発者ツール #AIプログラミングアシスタント #メモリ管理 #MCP統合 #チーム協力 .TypeScript

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更新時間 : 2025-09-03

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Cipher MCP Serverとは？

Cipherは、AIプログラミングアシスタント向けに設計されたオープンソースのメモリ層フレームワークです。Model Context Protocol (MCP)を通じてClaude Desktop、Cursor、Windsurfなどの主流のIDEとシームレスに統合します。AIプログラミングアシスタントに持続的な記憶能力を提供し、コードの記憶を自動生成して検索することができ、AIがコードのコンテキストとプロジェクトの履歴をよりよく理解するのを支援します。

Cipher MCP Serverをどのように使用する？

サポートされているIDEでMCPサーバーの設定を構成し、Cipherの実行ファイルを指定するだけで使用を開始できます。Cipherは自動的にプログラミング概念、ビジネスロジック、過去のやり取りをキャプチャして保存し、AIアシスタントに豊富なコンテキスト情報を提供します。

適用シナリオ

AIプログラミングアシスタントがプロジェクトのコンテキスト記憶を保持する必要がある開発シナリオに適しています。特にチーム協力、大規模プロジェクトの保守、コードレビュー、技術的負債管理に有効です。複数のIDE間でシームレスに切り替えても記憶コンテキストが失われません。

主要機能

MCPプロトコル統合

標準のModel Context Protocolを通じて主流のIDEと統合し、Claude Desktop、Cursor、Windsurfなどをサポートします。

二重メモリ層

System 1はプログラミング概念とビジネスロジックを記憶し、System 2はモデルの推論ステップを記憶し、完全なコンテキスト理解を提供します。

ワークスペースメモリ共有

チームがリアルタイムでプログラミングの記憶を共有でき、知識の伝承と協力開発を促進します。

知識グラフ

コードのエンティティ関係グラフを構築し、意味検索とインテリジェント推論を実現します。

多モデルサポート

OpenAI、Anthropic、Gemini、Qwenなどの複数のLLMプロバイダをサポートします。

利点

シームレスなIDE統合で、複雑な設定は不要です。

持続的なコンテキスト記憶で、繰り返しの説明を避けます。

チームの知識共有で、協力効率を向上させます。

複数のLLMとベクトルデータベースをサポートします。

オープンソースで無料で、カスタマイズして拡張できます。

制限

一定の初期設定と理解が必要です。

記憶の保存にディスク領域を占有する可能性があります。

ネットワーク接続に一定の依存があります（クラウドベクトルデータベース）。

一部の高度な機能は技術的な背景が必要です。

使い方

Cipherをインストールする

npmを通じてグローバルにインストールするか、ローカルにCipherパッケージをインストールします。

環境変数を構成する

必要なAPIキーとデータベースの接続情報を設定します。

IDEのMCP設定を構成する

使用しているIDEでCipherをMCPサーバーとして追加します。

起動して使用する

IDEを再起動すると、Cipherが自動的に記憶コンテキストをキャプチャして提供します。

使用例

プロジェクトのコンテキスト記憶

新しいメンバーがプロジェクトに参加したとき、Cipherはプロジェクトのアーキテクチャ決定、技術選択、過去の問題の解決策の履歴を提供できます。

エラー解決策の記憶

一般的なエラーとその解決策を記録し、同様の問題が再び発生したときに迅速に解答を提供します。

コードレビューの記憶

コードレビューのベストプラクティスと一般的な問題を記録し、コード品質の一貫性を維持するのに役立ちます。

よくある質問

CipherはどのIDEをサポートしていますか？

どれくらいの設定作業が必要ですか？

データはどこに保存されますか？安全ですか？

チームはどのように記憶を共有できますか？

自前でホストすることはできますか？

🚀 Cipher

Cipherは、コーディングエージェント用に特別に設計されたオープンソースのメモリ層です。MCPを通じて、様々なIDEやコーディングエージェントと互換性があり、自動的にAIコーディングメモリを生成することができます。

🚀 クイックスタート

NPMパッケージ (ほとんどのユーザーにおすすめ)

# グローバルにインストール
npm install -g @byterover/cipher

# または、プロジェクト内にローカルインストール
npm install @byterover/cipher

Docker

Dockerセットアップを表示

# クローンとセットアップ
git clone https://github.com/campfirein/cipher.git
cd cipher

# 環境を設定
cp .env.example .env
# .envをAPIキーで編集

# Dockerで起動
docker-compose up --build -d

# テスト
curl http://localhost:3000/health

💡 注意: Dockerビルドでは、lightningcssのARM64互換性の問題を回避するため、UIビルドステップが自動的にスキップされます。デフォルトでは、DockerイメージにUIは含まれていません。

UIをDockerビルドに含めるには、docker build --build-arg BUILD_UI=true . を使用してください。

ソースから

pnpm i && pnpm run build && npm link

CLIの使用法 💻

CLIコマンドを表示

# インタラクティブモード
cipher

# ワンショットコマンド
cipher "Add this to memory as common causes of 'CORS error' in local dev with Vite + Express."

# APIサーバーモード
cipher --mode api

# MCPサーバーモード
cipher --mode mcp

# Web UIモード
cipher --mode ui

⚠️ 注意: ターミナル/シェルでMCPモードを実行する場合は、Cipherが .env ファイルから読み取らないため、すべての環境変数をエクスポートしてください。

💡 ヒント: CLIモードでは、自動的に "default" セッションを継続または作成します。 /session new <session-name> を使用して、新しいセッションを開始します。

Cipher Web UIは、メモリベースのAIエージェントと対話するための直感的なインターフェースを提供し、セッション管理、ツール統合、リアルタイムチャット機能を備えています。

✨ 主な機能

🔌 任意のIDEとMCPを統合できます。
🧠 コードベースに合わせて拡張可能なAIコーディングメモリを自動生成します。
🔄 IDE間をメモリやコンテキストを失うことなくシームレスに切り替えられます。
🤝 開発チーム全体でコーディングメモリをリアルタイムで簡単に共有できます。
🧬 システム1（プログラミング概念、ビジネスロジック、過去の対話）とシステム2（コード生成時のモデルの推論手順）を捕捉する二重メモリ層があります。
⚙️ ゼロコンフィギュレーションでIDEにインストールできます。

📚 ドキュメント

📚 完全なドキュメント

トピック	説明
設定	エージェントのセットアップ、埋め込み、ベクトルストアを含む完全な設定ガイド
LLMプロバイダー	OpenAI、Anthropic、AWS、Azure、Qwen、Ollama、LM Studioの詳細なセットアップ
埋め込み設定	埋め込みプロバイダー、フォールバックロジック、トラブルシューティング
ベクトルストア	Qdrant、Milvus、インメモリベクトルデータベースの設定
チャット履歴	PostgreSQL、SQLiteのセッションストレージと管理
CLIリファレンス	完全なコマンドラインインターフェースのドキュメント
MCP統合	高度なMCPサーバーセットアップ、アグリゲーターモード、IDE統合
ワークスペースメモリ	共同開発用のチーム対応メモリシステム
サンプル	実際の統合例とユースケース

🚀 次のステップ

詳細なドキュメントについては、以下を参照してください。

🔧 技術詳細

概要

Cipherは、コーディングエージェント用のオープンソースのメモリ層です。MCPを通じて、Cursor、Windsurf、Claude Desktop、Claude Code、Gemini CLI、AWSのKiro、VS Code、Roo Code、Trae、Amp Code、Warp などのIDEや、Kimi K2 などのコーディングエージェントと互換性があります。（詳細は examples を参照）

設定

Cipherは、さまざまなデプロイメントシナリオに対応する複数の設定オプションをサポートしています。主な設定ファイルは memAgent/cipher.yml にあります。

基本設定 ⚙️

YAMLの例を表示

# LLM設定
llm:
  provider: openai # openai, anthropic, openrouter, ollama, qwen
  model: gpt-4-turbo
  apiKey: $OPENAI_API_KEY

# システムプロンプト
systemPrompt: 'You are a helpful AI assistant with memory capabilities.'

# MCPサーバー (オプション)
mcpServers:
  filesystem:
    type: stdio
    command: npx
    args: ['-y', '@modelcontextprotocol/server-filesystem', '.']

📖 詳細は設定ガイド を参照してください。

環境変数 🔐

プロジェクトのルートに .env ファイルを作成し、以下の必須変数を設定してください。

.envテンプレートを表示

# ====================
# APIキー (少なくとも1つ必要)
# ====================
OPENAI_API_KEY=sk-your-openai-api-key
ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-your-anthropic-key
GEMINI_API_KEY=your-gemini-api-key
QWEN_API_KEY=your-qwen-api-key

# ====================
# ベクトルストア (オプション - デフォルトはインメモリ)
# ====================
VECTOR_STORE_TYPE=qdrant  # qdrant, milvus, or in-memory
VECTOR_STORE_URL=https://your-cluster.qdrant.io
VECTOR_STORE_API_KEY=your-qdrant-api-key

# ====================
# チャット履歴 (オプション - デフォルトはSQLite)
# ====================
CIPHER_PG_URL=postgresql://user:pass@localhost:5432/cipher_db

# ====================
# ワークスペースメモリ (オプション)
# ====================
USE_WORKSPACE_MEMORY=true
WORKSPACE_VECTOR_STORE_COLLECTION=workspace_memory

# ====================
# AWS Bedrock (オプション)
# ====================
AWS_ACCESS_KEY_ID=your-aws-access-key
AWS_SECRET_ACCESS_KEY=your-aws-secret-key
AWS_DEFAULT_REGION=us-east-1

# ====================
# 高度なオプション (オプション)
# ====================
# ロギングとデバッグ
CIPHER_LOG_LEVEL=info  # error, warn, info, debug, silly
REDACT_SECRETS=true

# ベクトルストアの設定
VECTOR_STORE_DIMENSION=1536
VECTOR_STORE_DISTANCE=Cosine  # Cosine, Euclidean, Dot, Manhattan
VECTOR_STORE_MAX_VECTORS=10000

# メモリ検索の設定
SEARCH_MEMORY_TYPE=knowledge  # knowledge, reflection, both (default: knowledge)
DISABLE_REFLECTION_MEMORY=true  # default: true

💡 ヒント: .env.example を .env にコピーし、値を入力してください。
cp .env.example .env

MCPサーバーの使用法

Cipherは、MCP（Model Context Protocol）サーバーとして実行でき、Claude Desktop、Cursor、WindsurfなどのMCP互換クライアントや他のAIコーディングアシスタントとの統合を可能にします。

クイックセットアップ

MCPクライアントの設定でCipherをMCPサーバーとして使用するには、以下のようにします。

{
    "mcpServers": {
        "cipher": {
            "type": "stdio",
            "command": "cipher",
            "args": ["--mode", "mcp"],
            "env": {
                "MCP_SERVER_MODE": "aggregator",
                "OPENAI_API_KEY": "your_openai_api_key",
                "ANTHROPIC_API_KEY": "your_anthropic_api_key"
            }
        }
    }
}

📖 詳細なMCPセットアップと高度な機能については MCP統合ガイド を参照してください。

👉 組み込みツールの概要 — 以下のドロップダウンを展開すると、すべてを一目で確認できます。詳細は 📘 を参照してください。

組み込みツール (概要)

メモリ
- cipher_extract_and_operate_memory: 知識を抽出し、ADD/UPDATE/DELETEを1ステップで適用します。
- cipher_memory_search: 保存された知識に対する意味検索を行います。
- cipher_store_reasoning_memory: 高品質の推論トレースを保存します。
推論 (リフレクション)
- cipher_extract_reasoning_steps (内部): 構造化された推論手順を抽出します。
- cipher_evaluate_reasoning (内部): 推論の品質を評価し、改善策を提案します。
- cipher_search_reasoning_patterns: リフレクションメモリからパターンを検索します。
ワークスペースメモリ (チーム)
- cipher_workspace_search: チーム/プロジェクトのワークスペースメモリを検索します。
- cipher_workspace_store: チーム/プロジェクトのシグナルをバックグラウンドで捕捉します。
知識グラフ
- cipher_add_node, cipher_update_node, cipher_delete_node, cipher_add_edge
- cipher_search_graph, cipher_enhanced_search, cipher_get_neighbors
- cipher_extract_entities, cipher_query_graph, cipher_relationship_manager
システム
- cipher_bash: bashコマンドを実行します (ワンオフまたは永続的)