Chronos Protocol

🚀 クロノスプロトコル

クロノスプロトコルは、AI開発ワークフローに革新をもたらします。MCPサーバーを通じて、AIコーディングエージェントに時間インテリジェンス、永続的なメモリ、完全なトレーサビリティを提供します。

🚀 クイックスタート

Chronos Protocolは、自動化システムにおける時間的な盲目を解消することで、AI開発ワークフローを変革します。MCPサーバーは完全なトレーサビリティとセッションの継続性を提供し、AIエージェントがセッション間でコンテキストを維持しながら、エンタープライズグレードの時間追跡、インテリジェントなスケジューリング、包括的な開発分析を行うことを可能にします。

✨ 主な機能

コア機能

Chronos Protocolは、自動化コーディング環境向けに特別に設計された高度な時間インテリジェンスと永続的なメモリシステムを通じて、AI開発ワークフローの重要なギャップを解消します。

システム時間優先アプローチ

Chronos Protocolは、自動化システムが時間を扱う方法を変革します。コンピューターのローカルシステム時間をインテリジェントなデフォルトとして優先します。タイムゾーンの混乱はなく、"system" または "local" を使用するだけで、環境に適応した即時のコンテキスト時間認識が得られます。

コア時間インテリジェンス

• get_current_time - 時間認識をシンプルに：Chronos Protocolは、コンピューターのローカルシステム時間をインテリジェントなデフォルトとして優先します。ほとんどのAI IDEはすでにシステム時間をシステムプロンプトに埋め込んでいますが、Chronos ProtocolはすべてのMCPクライアントで機能する明示的で構造化された時間コンテキストを提供します。
• convert_time - スマートなタイムゾーン変換：インテリジェントな変換により、タイムゾーンの計算エラーを排除します。

アクティビティインテリジェンスシステム

• start_activity_log - インテリジェントなコンテキスト初期化：ユニークなアクティビティIDと豊富なメタデータを使用して、高度なアクティビティ監視を開始します。
• end_activity_log - 成功のドキュメント化と分析：自動的な期間計算と豊富な結果データでアクティビティを完了し、パフォーマンスインテリジェンスを得ます。
• get_elapsed_time - リアルタイムの進捗監視：実行フローを中断することなく、進行中のアクティビティを監視します。
• get_activity_logs - 履歴インテリジェンスとパターン分析：高度なフィルタリングを使用して、開発パターンをクエリして分析します。
• update_activity_log - インテリジェントなアクティビティ管理：更新された洞察と修正で、完了したアクティビティを変更します。

インテリジェントなリマインダーシステム

• create_time_reminder - 開発ワークフローにリンクされたスマートなリマインダーを設定：コードレビューのフォローアップ、依存関係の更新、リリースチェックポイントなどのリマインダーを設定できます。
• check_time_reminders - 重要なタスクを先回りして把握：重要なタスクの期限やメンテナンスウィンドウ、チームの協調セッションなどを見逃すことがありません。

問題解決

• AIの時間的盲目を解消：AIエージェントが現在の時間を能動的に確認し、時間を考慮した決定を行うことができます。
• コンテキスト切り替えを減らす：AIエージェントがフローを中断することなく時間を追跡できます。
• クロスプロジェクトの継続性：プロジェクトAで追跡を開始し、プロジェクトBで終了することができ、すべてが接続されたままです。
• 開発者中心の設計：エージェント型コーディングワークフロー向けに特別に構築されています。

アーキテクチャ

柔軟なストレージアーキテクチャ

Chronos Protocolは、開発ワークフローに合わせた2つのストレージモードをサポートします。

• 集中モード（従来型）：すべてのプロジェクトに対して単一のデータベースを使用し、クロスプロジェクトの分析と履歴インテリジェンスを提供します。
• プロジェクトごとのモード（動的）：自動的なプロジェクト検出と、各プロジェクトに対する分離されたストレージを提供します。

コンテキストエンジニアリングフレームワークの統合

Chronos Protocolのアクティビティロギングシステムは、Claude Task Master、Agent OS、BMAD MethodなどのAIフレームワークに永続的なメモリを提供し、タスク追跡、集中的なアクティビティロギング、およびエージェント操作全体での永続的なアクティビティIDによる履歴分析を強化します。

📦 インストール

前提条件

• Python: 3.10以上
• MCPサポート: Model Context ProtocolをサポートするAIクライアント

インストール手順

# 1. リポジトリをクローン
git clone https://github.com/n0zer0d4y/chronos-protocol.git
cd chronos-protocol

# 2. 依存関係をインストール
pip install -r requirements.txt

# 3. 編集可能モードでインストール（MCPに必要）
pip install -e .

# 4. インストールを確認
python -m chronos_protocol --help

インストール後、設定セクションの適切な設定スキーマを使用して、MCPクライアントでChronos Protocolを設定します。

💻 使用例

基本的な時間インテリジェンス操作

コンテキスト付きで現在の時間を取得

# システムのタイムゾーンで現在の時間を取得
get_current_time(timezone="system")
# 戻り値: 完全なタイムゾーンコンテキスト付きの現在の時間

スマートなタイムゾーン変換

# タイムゾーン間で会議時間を変換
convert_time(
  source_timezone="America/New_York",
  time="15:00",
  target_timezone="Europe/London"
)
# 戻り値: タイムゾーンの差分情報付きの変換後の時間

アクティビティインテリジェンスワークフロー

完全な開発セッション追跡

# 1. アクティビティロギングを開始
activity_id = start_activity_log(
    activityType="debugging",
    task_scope="feature-implementation",
    description="Fix authentication module login flow"
)

# 2. AIエージェントがタスクに取り組む...
# get_elapsed_time(activity_id) で進捗を監視

# 3. 結果を付けて完了
end_activity_log(
    activity_id,
    result="Authentication module completed successfully"
)

インテリジェントなタスク分析

# パターン分析のためにアクティビティ履歴を取得
activities = get_activity_logs(
    activityType="debugging",
    task_scope="feature-implementation"
)

# AIがパターンとタイミングから学習
for activity in activities:
    analyze_completion_time(activity)
    identify_successful_patterns(activity)

クロスセッションの継続性

# 進行中のアクティビティを確認
ongoing = get_activity_logs(status="ongoing")
if ongoing:
    # 中断したところから再開
    continue_activity(ongoing[0]["activityId"])

# 履歴から学習
debug_sessions = get_activity_logs(
    activityType="debugging",
    start_date="2024-01-01"
)

AIフレームワーク統合例

# 例: AIフレームワーク統合
activity_id = start_activity_log(
    activityType="framework_task",
    task_scope="feature-implementation",
    description="AI agent implementing authentication module",
    tags=["ai-agent", "claude-task-master"]
)

# フレームワークがアクティビティIDをタスクデータと共に保存
# 後で: end_activity_log(activity_id, result="Authentication module completed")

これにより、AIフレームワークが履歴タスクのパフォーマンスとタイミングパターンから学習するインテリジェントなフィードバックループが作成されます！

📚 ドキュメント

時間インテリジェンス関数

get_current_time(timezone)

システム時間コンテキスト付きの標準化されたタイムスタンプを取得します。

• パラメータ:
  • timezone (文字列): ターゲットのタイムゾーン。ユーザーのローカル時間には "system" または "local" を使用するか、"America/New_York"、"Europe/London"、"UTC" などのIANA名を使用します。
• 戻り値: 完全なタイムゾーンコンテキストとメタデータ付きの現在の時間

convert_time(source_timezone, time, target_timezone)

夏時間を適切に処理しながら、タイムゾーン間で時間を変換します。

• パラメータ:
  • source_timezone (文字列): ソースのタイムゾーン
  • time (文字列): 24時間形式の時間 (HH:MM)
  • target_timezone (文字列): ターゲットのタイムゾーン
• 戻り値: タイムゾーンの差分情報付きの変換後の時間

アクティビティインテリジェンス関数

start_activity_log(activityType, task_scope, description, tags?)

ユニークなアクティビティIDと豊富なメタデータでアクティビティ監視を初期化します。

• パラメータ:
  • activityType (文字列): アクティビティのタイプ (例: 'debugging', 'feature-implementation')
  • task_scope (文字列): 事前定義されたオプションからのタスクの範囲
  • description (文字列): アクティビティの詳細な説明
  • tags (配列, オプション): アクティビティを分類するための文字列の配列
• 戻り値: 追跡用のユニークなアクティビティID

end_activity_log(activityId, result?, notes?)

自動的な期間計算と豊富な結果データでアクティビティを完了します。

• パラメータ:
  • activityId (文字列): 終了するアクティビティのユニークな識別子
  • result (文字列, オプション): アクティビティの結果または成果
  • notes (文字列, オプション): アクティビティに関する追加のメモ
• 戻り値: 期間とタイムスタンプ付きの完了したアクティビティ

get_elapsed_time(activityId)

実行フローを中断することなく、進行中のアクティビティを監視します。

• パラメータ:
  • activityId (文字列): アクティビティのユニークな識別子
• 戻り値: 指定されたアクティビティの経過時間情報

get_activity_logs(filters?)

高度なフィルタリングを使用して、開発パターンをクエリして分析します。

• パラメータ:
  • filters (オブジェクト, オプション): フィルタリングオプションを含みます。
    • activityType (文字列): アクティビティのタイプでフィルタリング
    • task_scope (文字列): タスクの範囲でフィルタリング
    • startDate (文字列): 開始日でフィルタリング (ISO 8601形式)
    • endDate (文字列): 終了日でフィルタリング (ISO 8601形式)
    • limit (整数): 返すログの最大数
• 戻り値: 条件に一致するアクティビティログの配列

update_activity_log(activityId, updates)

更新された洞察と修正で、完了したアクティビティを変更します。

• パラメータ:
  • activityId (文字列): 更新するアクティビティのユニークな識別子
  • updates (オブジェクト): 更新するフィールドを含むオブジェクト
• 戻り値: 更新されたアクティビティログ

リマインダーシステム関数

create_time_reminder(reminderTime, message, relatedTaskId?)

システム時間を使用して時間ベースのリマインダーを作成します。

• パラメータ:
  • reminderTime (文字列): リマインダーの時間 (タイムゾーン付きのISO 8601形式)
  • message (文字列): リマインダーメッセージ
  • relatedTaskId (文字列, オプション): 関連するタスクまたはアクティビティのID
• 戻り値: ユニークな識別子付きの作成されたリマインダー

check_time_reminders(upcomingMinutes?)

期限が近づいているまたは今後の時間リマインダーを確認します。

• パラメータ:
  • upcomingMinutes (整数, オプション): この分数以内に期限が近づいているリマインダーを確認します (デフォルト: 60)
• 戻り値: 期限が近づいているおよび今後のリマインダーの配列

🔧 技術詳細

設定

Chronos Protocolは2つのストレージモードをサポートします。

ID形式オプション

重要: タイプパラメータの警告

MCP設定に "type": "stdio" を追加しないでください。

• なぜこれが失敗するのか：
  • Chronos Protocolはstdioトランスポートを使用するようにハードコードされています。
  • クライアントが "type": "stdio" を追加すると、変数の解決に干渉する可能性があります。
  • 変数の置換はタイプ検証の前に行われます。
  • C:\Program Files\VSCode\${workspaceFolder} のような無効なパスが結果として生じます。
• 正しいアプローチ：
  • Chronos Protocolにトランスポートの選択を自動的に行わせます。
  • MCPクライアントがそれを要求し、変数を使用していない場合にのみ "type" を指定します。
  • ほとんどのMCPクライアントは明示的なタイプ宣言なしで完全に機能します。

VS Code拡張機能とフォーク

Roo Code拡張機能

{
  "mcpServers": {
    "chronos-protocol": {
      "command": "python",
      "args": [
        "-m",
        "chronos_protocol",
        "--storage-mode",
        "per-project",
        "--project-root",
        "${workspaceFolder}",
        "--id-format",
        "custom"
      ]
    }
  }
}

VS Codeフォーク

Cursor & Trae

{
  "mcpServers": {
    "chronos-protocol": {
      "command": "python",
      "args": [
        "-m",
        "chronos_protocol",
        "--storage-mode",
        "per-project",
        "--project-root",
        "${workspaceFolder}",
        "--id-format",
        "custom"
      ]
    }
  }
}

CLIクライアント

Claude Code & Gemini CLI

{
  "chronos-protocol": {
    "command": "python",
    "args": [
      "-m",
      "chronos_protocol",
      "--storage-mode",
      "per-project",
      "--id-format",
      "custom"
    ]
  }
}

限定サポートクライアント

Cline & Qoder

既知の制限事項:

• ${workspaceFolder} 変数の置換をサポートしていません。
• プロジェクトごとのストレージモードを使用できません。
• --project-root 引数を含めると失敗します。
• 集中型ストレージのみに制限されます。

動作する設定:

{
  "chronos-protocol": {
    "disabled": false,
    "timeout": 60,
    "command": "python",
    "args": [
      "-m",
      "chronos_protocol",
      "--storage-mode",
      "centralized",
      "--data-dir",
      "/path/to/centralized/chronos-data",
      "--id-format",
      "custom"
    ]
  }
}

追加しないでください:

• --project-root "${workspaceFolder}" (失敗の原因になります)
• "type": "stdio" パラメータ (上記の重要なセクションを参照)

重要: タイプパラメータの警告

MCP設定に "type": "stdio" を追加しないでください。

• なぜこれが失敗するのか：
  • Chronos Protocolはstdioトランスポートを使用するようにハードコードされています。
  • クライアントが "type": "stdio" を追加すると、変数の解決に干渉する可能性があります。
  • 変数の置換はタイプ検証の前に行われます。
  • C:\Program Files\VSCode\${workspaceFolder} のような無効なパスが結果として生じます。
• 正しいアプローチ：
  • Chronos Protocolにトランスポートの選択を自動的に行わせます。
  • MCPクライアントがそれを要求し、変数を使用していない場合にのみ "type" を指定します。
  • ほとんどのMCPクライアントは明示的なタイプ宣言なしで完全に機能します。

トラブルシューティング

一般的な問題

"No tools or prompts" エラー

• 症状：
  • MCPサーバーが接続されているように見えます。
  • クライアントでツールが使用できません。
  • エラーメッセージが表示されません。
• クライアント別の解決策：
  • Cursor：
    • --project-root "${workspaceFolder}" が含まれていることを確認します。
    • ワークスペースが正しく開かれていることを確認します。
  • Claude Code：
    • --project-root 引数を削除します (デフォルトの検出を使用)。
    • "type": "stdio" パラメータを追加しないでください。
  • Cline/Qoder：
    • 集中型ストレージモードを使用します。
    • すべてのワークスペース変数を削除します。
    • 明示的な --data-dir パスを設定します。

変数置換の問題

• 問題：${workspaceFolder} が解決されない
• 影響を受けるクライアント：Cline、Qoder、一部のClaude Code設定
• 解決策：

{
  "chronos-protocol": {
    "command": "python",
    "args": [
      "-m",
      "chronos_protocol",
      "--storage-mode",
      "centralized",
      "--data-dir",
      "/explicit/path/to/chronos-data"
    ]
  }
}

ストレージ権限エラー

• エラー：chronos-dataディレクトリを作成できません
• 解決策：
  • プロジェクトディレクトリに書き込み権限があることを確認します。
  • プロジェクトごとのモードの場合、ワークスペースの権限を確認します。
  • 集中型モードの場合、--data-dir のアクセス可能性を確認します。

Pythonモジュールが見つからない

• エラー：ModuleNotFoundError: No module named 'chronos_protocol'
• 解決策：

# 編集可能なインストールを確認
pip install -e .
# インストールを確認
python -m chronos_protocol --help

クライアント固有の問題

VS Code拡張機能

• MCP拡張機能が有効になっていることを確認します。
• VS Codeのバージョン互換性を確認します。
• ワークスペースが正しく開かれていることを確認します。

VS Codeフォーク

• 一部のフォークはカスタムMCP実装を持っている可能性があります。
• フォーク固有のドキュメントを確認します。
• 問題をフォークのメンテナに報告します。

CLIクライアント

• 適切なJSON形式が使用されていることを確認します。
• 設定ファイルのファイル権限を確認します。
• Python環境のセットアップを確認します。

パフォーマンス最適化

大規模なアクティビティログ

• 使用例に適したID形式を使用します。
• クロスプロジェクト分析には集中型ストレージを検討します。
• 古いアクティビティを定期的にアーカイブします。

メモリ使用量

• プロジェクトごとのモードはメモリ使用量を分離します。
• 集中型モードは時間の経過とともにデータを蓄積する可能性があります。
• ストレージディレクトリのサイズを監視します。

ヘルプの取得

コミュニティサポート

• 同様の問題がGitHubの問題にあるか確認します。
• 詳細なエラーログと設定を提供します。
• クライアントのバージョンとプラットフォーム情報を含めます。

デバッグ情報

# 詳細なサーバーログを取得
python -m chronos_protocol --verbose

# MCPクライアントのログを確認
# (クライアントによって異なります - クライアントのドキュメントを参照)

コントリビュート

開発環境のセットアップ

# フォークしてクローン
git clone https://github.com/n0zer0d4y/chronos-protocol.git
cd chronos-protocol

# 開発環境をセットアップ
python -m venv venv
source venv/bin/activate  # Windowsの場合: venv\Scripts\activate
pip install -r requirements.txt
pip install -e .

# テストを実行
pytest tests/

# デバッグログで実行
python -m chronos_protocol --debug

コード標準

• Python：PEP 8スタイルガイドラインに従います。
• ドキュメント：Googleスタイルのドキュメント文字列を使用します。
• テスト：90%以上のテストカバレッジを維持します。
• コミット：従来のコミット形式を使用します。

MCPクライアントのテスト

新しいMCPクライアントのサポートを追加する際には：

1. 両方のストレージモードでテストします。
2. すべてのツールが正しく動作することを確認します。
3. エラーハンドリングシナリオを確認します。
4. 設定ドキュメントを更新します。
5. 互換性マトリックスに追加します。

バグ報告

バグ報告テンプレート：

• MCPクライアントの名前とバージョン
• 使用した設定
• 期待される動作と実際の動作
• エラーログ (利用可能な場合)
• 再現手順

📄 ライセンス

このプロジェクトはMITライセンスの下でライセンスされています - 詳細については LICENSE ファイルを参照してください。

謝辞

• Anthropic：Model Context Protocol仕様の提供
• MCPコミュニティ：クライアントの実装とテスト
• コントリビューター：貴重なフィードバックとバグ報告

AI開発ワークフローを変革する準備はできていますか？MCPクライアントでChronos Protocolを設定し、完全なトレーサビリティとセッションの継続性を持って構築を開始しましょう。