crewmemory

チームのすべてのAIコーディングエージェントのための共有メモリ — Claude Code、Codex、Cursor、 Gemini CLI、opencode、Windsurf、Claude Desktop、または任意のMCPクライアント。

メモリは自分が所有するgitリポジトリ（GitHubまたは任意のgitホスト）に保存されます。保存はすべて自動的に コミットされプッシュされ、読み取りは常に最新を先にプルします。チームメイトのエージェントが修正、 決定、作業中の内容を記録すると、数秒後にはあなたのエージェントもそれを把握します。

サーバーの実行は不要。クラウドデータベースも不要。ロックインなし。単なるmarkdown + gitです。

インストール

ワンコマンド（パッケージ公開後）

uvx --from crewmemory-mcp crewmemory install codex --repo https://github.com/org/crewmemory.git --user alice --launcher uvx

codex を claude-code、claude-desktop、cursor、gemini、opencode、または windsurf に置き換えてください。uv がインストールされていれば、同ジコマンドがWindows、macOS、Linixで動作します。登録後、クライアントを再起動してください。

プライベートメモリポジトリの場合、--token <fine-grained-token> も渡してください。そのリポジトリに限定され、Contentsの読取/書込アクセス権を持つトークンを使用してください。

ソースコードのチェックアウトからインストール

uv venv .venv
uv pip install --python .venv/bin/python -e .
.venv/bin/crewmemory install codex --repo https://github.com/org/crewmemory.git --user alice

Windowsでは、実行ファイルは .venv\Scripts\crewmemory.exe です。

対応クライアント: claude-code、claude-desktop、codex、cursor、gemini、opencode、 windsurf。インストーラーは既存の設定をバックアップしてマージし、冪等で、エージェントの外部でも crewmemory doctor と crewmemory ui が動作するようにプライベートなローカル接続プロファイルを保存します。

またはAIに頼むだけ

このフォルダで実行中のエージェントにこれを貼り付けてください:

Claude Code用のcrewmemory MCPサーバーとして自分自身をインストールしてください。私のメモリリポジトリは https://github.com/org/crewmemory.git、名前は alice、トークンは github_pat_xxx です。

エージェントが crewmemory install claude-code ... を実行してくれます。手動でのツール呼び出しは不要です。

プロジェクト検出

セッション開始時、MCPの指示によりエージェントは team_context(project_path="<absolute workspace root>") を呼び出します。これにより現在のGitリポジトリ とブランチが動的に選択されるため、1つのグローバルなMCPインストールが複数のプロジェクトにわたって機能します。 crewmemory init は任意で、人間と診断のためにプロジェクトをローカルレジストリに記録します。

crewmemory init            # registers the project; reads branch/git identity

いつでも検証

crewmemory doctor          # config, connectivity, project detection, counts

Related MCP server: bikky

ヒューマンダッシュボード（エージェント不要）

crewmemory ui              # opens http://127.0.0.1:8765 in your browser
crewmemory ui --port 9000 --no-browser

チーム全体のためのローカルWebダッシュボード — エージェントに頼らずすべてを確認できます:

• 現在のチーム — 誰が今何に取り組んでいるか、進捗バー、⛔ ブロッカー、古くなったバッジ

• アクティビティ — 全員のすべてのメモ/決定/解決策/ステータス/削除の完全なタイムライン

• メモリ — 6種類すべての閲覧と検索、作成者/種類でのフィルタリング、全文展開

• プロフィール — メンバーの役割、タイムゾーン、git の識別情報

• 概要 — 種類/作成者/プロジェクト/ライフサイクルごとの件数 + ストレージ情報

読み取り専用で、127.0.0.1 にのみバインドし、30秒ごとに自動更新されます。追加の依存関係はゼロです。

Windows

完全サポート:

uv venv .venv-win
uv pip install --python .\.venv-win\Scripts\python.exe -e .
.\.venv-win\Scripts\crewmemory.exe install claude-code --repo ... --user alice --token ...
.\.venv-win\Scripts\crewmemory.exe ui

メンバー名はすべてのプラットフォームで安全なファイル名にサニタイズされ（_member_filename）、CodexのTOML値はWindowsのパス/バックスラッシュ/引用符に対して適切にエスケープされ、すべてのgit呼び出しは GIT_TERMINAL_PROMPT=0 で実行されるため、入力待ちでハングすることはありません。

エージェントができること（ツール）

機能一覧

• 共有クルーメモリ（自分ノgitホスト上）· 個人用プライベートメモリ（ローカルのみ、プッシュされない）

• Gitネイティブストレージ: markdown + YAML frontmatter、競合ゼロのファイル戦略（一意のファイル名、ユーザーごとのステータス/アクティビティファイル）

• 自動セッション同期（読み取り/書き込みのたび）· 手動同期ツール · オフライン対応（書き込みはローカルにコミットし、プッシュは後で再試行）

• ユーザー＆メンバープロフィール。git configから自動生成（crewmemory init）

• 進捗追跡とブロッカー追跡（チームステータス内、古さマーカー付き）

• 決定メモリ、落とし穴、パターン、解決策、ハンドオフ — 6種類のエントリ

• メモリのライフサイル: 未検証 → 検証済み → 置き換え済み/古くなった。信頼度スコアは経過時間と、リンクされたコードの変更によって減衰します（コード変更を考慮した減衰）

• 保存時の競合/重複検出 + 統合ファインター

• 来歴: 作成者の帰属、コミットにリンクされたメモリ、メモリごとの完全な git log --follow 履歴

• タイムトラベル: 任意のコミット/タグ/ブランチでクルーメモリを読む

• ブランチ対応コンテキスト: エントリはプロジェクト+ブランチを記憶し、recall は現在のブランチに一致するものを優先します

• コンテキスト予算管理: recall が最適なメモリを文字予算に収まるようにパックします

• コード統合: ファイルにリンクされたメモリが、PRと決定のレビュー、PR後の廃止メモリ検出、このコードはなぜ存在するかの調査、blameの相互参照、コミット要約を強化します

• プロジェクト単イのメモリ: エントリは検出されたプロジェクトスラッグでタグ付けされ、ステータスには project@branch が表示されます

• ファセット検索: タグ、作成者、ファイル、種類、プロジェクト（セマンティック検索: 今後の作業）

• MCPベース、stdioトランスポート、デフォルトでセルフホスト/オープンソース

リポジトリ構成（自動生成）

notes/ decisions/ solutions/ gotchas/ patterns/ handoffs/   # memory types
status/     current focus per member (task, %, blockers)
activity/   append-only timeline per member
profiles/   member profiles

設定（チームメイトごと）

手動設定スニペット（自分で設定を編集したい場合）はインストーラーに含まれています。インストーラーは正確にこの形で書き込みます:

{ "mcpServers": { "crewmemory": {
    "command": "/path/to/crewmemory",
    "env": { "CREWMEMORY_REPO_URL": "...", "CREWMEMORY_USER": "...", "CREWMEMORY_TOKEN": "..." }
} } }

Codexは ~/.codex/config.toml 内の [mcp_servers.crewmemory] を使用し、OpenCodeは mcp.servers.*.type=local の形を使用します。どちらも crewmemory install codex/opencode で処理されます。

推奨されるチームワークフロー

CLAUDE.md / AGENTS.md に追加してください:

At session start call team_context(project_path="<absolute workspace root>"), then update_status() for your task.
Use recall() before researching anything the team may know.
Save durable learnings immediately (log_solution/log_decision/save_gotcha/save_pattern).
When switching tasks update update_status(); at day's end call save_handoff().

あるいは、組み込みプロンプト /session-start、/ssion-end、/pr-review-flow を使用してください。

セキュリティ

• 秘密情報をメモリに保存しないでください — 読取可能なgitリポジトリです。

• 公開メモリポジトリにすると、チームのすベてのメモ、ステータス、パス、ハンドオフが公開されます。プライベートを推奨します。

• プライベートリポジトリ + ファイングレインPAT（メンバーごとに1つ、Contents: RW）が想定されたセットアプです。

• トークンはローカルの環境変数/設定のみに保持されます。すベてのgit出力はエージェントに渡る前に秘匿されます。

公開

このリポジトリには、クロスプラットフォームのCI、wheel/sdistチェック、PyPIのトラステッドパブリッシングワークフローが含まれています。リリースチェックリストについては PUBLISHING.md を参照してください。

トラブルシューティング

• crewmemory doctor がすベてを診断し、正確な修正方法を表示します。

• 認証に失敗 → トークンにメモリポジトリのContents読取+書込が必要です。

• 再試行後もプッシュに失敗 → 変更はローカルで安全（キュー済み）です。後で sync_memory を実行してください。

• 「Points to a different remote」→ ~/.crewmemory/<repo> を削除するか、CREWMEMORY_LOCAL_PATh を設定してください。