Link

Linkとは？

Linkは、ローカルAIエージェントのためのオープンソースのメモリ層です。生のソースは 検査可能なMarkdown wikiになります。明示的な「これを覚えて」というリクエストは、 レビュー可能なメモリになります。エージェントは、wiki全体をチャットウィンドウに 流し込むことなく、CLI、MCP、公式スキル、またはローカルビューアを通じて、 コンパクトでソース参照型のコンテキストを取得できます。

wikiはストレージ層です。このプロダクトは、あなたのマシン上に残り、プレーンな ファイルとして読み取れ、複数のエージェント間で共有できる永続的なメモリです。 単一のベンダープロファイルに閉じ込められることはありません。

Related MCP server: mcp-ltm

仕組み

Linkはエージェントに4つのシンプルな操作を提供します：

1. キャプチャ — raw/ にノート、トランスクリプト、ドキュメント、スクリーンショット、プロジェクトコンテキストを保存します。

2. 構造化 — ソース参照型のページを wiki/ の下に作成します。

3. 記憶 — 明示的な好み、決定、事実、プロジェクトコンテキストを、レビュー可能なメモリとして保存します。

4. 取得 — CLI、MCP、公式スキル、またはローカルWebビューアを通じて、コンパクトなクエリパケットを取得します。

ほとんどのエージェントセッションはゼロから始まります。あなたは好み、リポジトリの決定、 プロジェクトの制約、そしてなぜそれが重要なのかを何度も説明します。Linkはその繰り返される コンテキストを、エージェントがクエリできるローカルメモリに変えます。

LinkはAndrej Karpathyの LLM Wikiパターンに従います： 知識をチャットウィンドウの外に置き、主張を検査可能にし、コンテキストが 時間とともに複合的に成長できるようにします。

Linkが他と違う理由

他のすべてのエージェントメモリシステムは、メモリをベクターデータベースの埋め込みとして、 またはLLMが抽出したグフとして保存します。Linkは、それらの設計では後付でけない 4つのアーキテクチャ上のコミットメントを行いました：

1. 読めるメモリ。 すべてのメモリはプーフなMarkdownファイルです — 開いて、grepして、git ffできます。Linkが明日消えても、あなたのメモリは依然としてあなたのものです。

2. レビューゲート付き書き込み。 エージェントが提案し、あなたが承認します。自動セッションフックでさえ、事実ではなく提案のみをキャプチャします。

3. メモリ層にL Lなし。 取り込みとリコールは決定論的です — 書き込み経路にモデルがないため、事実をメモリに幻覚させるものは何もありません。

4. 証明可能なローカル性。 CIはランタィム内の外部ネットワークコードをブロックし、オプションのセマンティックモデルは、一度明示的なセットアップを行った後にのみオフラインで読み込まれます。

そして、れらの主張は断言ではなく測定されています — 下のベンチマークを参照してください。 Mem0/OpenMemory、Zep/Graphiti、Letaとの明示的な比較： なぜLinkなのか？

ベンチマーク

メモリ層にL Lがなくプーフファイルのみの構成を、いたるところにL Lを持つシステムと比較して測定しました：

すべての数値には、その設定、判定モデル、注意事項、そして失敗した実験が付属しています — LongMemEvalエンドツーエンドも含みます。そこでは、中立的なHunyuan 3レフェリーの下で 両者を再判定しました：mem0のGPT-5回答は91.0%、Linkの低コストモデル回答は80.6%でした。 彼らの公開数値は有効であり、その差はメモリ層ではなく回答モデルに起因します — それが上の99.4%のエビデンス検索行が切り分けている点です。 完全な方法論と再現手順： benchmarks/RESULTS.md。

どこにでも持ち出せて、動作を証明できるメモリ

すべてのメモリシステムが答えるべき3つの質問と、Linkが約束ではなく仕組みで答える方法：

「これ、全部のマシンにある？」 lnk sync は、レビュー済みメモリを、あなたが管理する git リモート（プライベート GitHub リポジトリやホームラボのベアリポジトリ）を通じて移動します。サーバーもアカウントも不要です。シークレットは何かが外部に出る前にスキャンされ、競合は git マーカーではなくレビュー項目になり、プライベートなキャプチャは決して同期されません。lnk team-sync は、同じ仕組みで共有チームブレインを動かします。

「あの頃、自分は何を信じていた？」 プレーンな言葉で尋ねます：lnk recall "where does local data live in March" は、日付付きファイルとその後継関係の系統から再構成された、当時の真実を返します。一方、同じ質問を日付なしで行うと、今日の真実が返ります。決定的です：正規表現とカレンダーのみで、モデルはありません。プレーンな言語による時点精度：0.917。ISO 日付で尋ねた場合と同一です。

「うちのエージェントは実際にこれを使っている？」 これは、ほとんどのメモリシステムが自分自身について答えられない問いです。Link はリトリーバルをローカルに記録します。エージェントに配信されたセッションブリーフ、彼らが行うことを選択したリコールなどです。lnk wins は件数で答え、lnk digest は一度もリトリーブされていないメモリを含む週間レポートを報告します。台帳は、どのメモリがいつ読まれたかを保存しますが、あなたが何を尋ねたかは決して保存しません。また、同期もされず、LINK_USAGE=off で無効にできます。そしてメモリは、フックされたエージェントだけでなく、すべてのエージェントに届きます。セッションの最初の MCP ツール応答は、どのツールが呼ばれたかにかかわらず、ブリーフを運びます。

クイックスタート

2つのコマンド：まず動作を確認し、次に自分のものにします。

brew install gowtham0992/link/link
lnk proof     # see the promise (~1 second, no setup)
lnk setup     # wire every agent you have — workspace, MCP, session hooks, one command

すでにメモリがツール間で散らばっていますか？ レビュー可能な提案としてホームに取り込みましょう。自動で受け入れられるものは何もありません：

lnk import claude-code   # or: cursor, codex, file --file chatgpt.txt

lnk setup は、あなたのマシンにインストールされているエージェント（Claude Code、Codex、Cursor、Windsurf、Zed、Kiro、Gemini CLI）を検出し、それらすべてを一度に配線します。Link は設計上エージェントに依存しません（1つの MCP サーバー、1つのワークスペース、すべてのエージェントが同じメモリを読みます）。これは冪等です。brew upgrade の後は、もう一度実行するだけで、ワークスペースランタイム、MCP プロビジョニング、フックのすべてが更新されます。1つのエージェントを明示的に配線したい場合は？ lnk onboard --agent claude-code --write --hooks で、まさにそれができます。

lnk proof は使い捨てワークスペースを作成し、1つのレビュー済みメモリを書き込み、CLI、スキル、MCP が使うのと同じ経路でそれをリコールします。中核となる約束（1つのローカルメモリ、異なるエージェントでの再利用、クラウドプロファイルなし）を1秒で実証します：

Cross-agent memory continuity works
Memory: created and reviewed: Cross-agent Link proof
Recall: found through the same bounded recall path used by CLI, skills, and MCP.
Result: proof passed

lnk onboard --agent claude-code --write は、その後 ~/link を作成し、MCP ランタイムをプロビジョニングし、エージェントを配線します。作業中にメモリを自動的にキャプチャするセッションフックも含みます（claude-code は codex、cursor、kiro、copilot、antigravity などに置き換えられます）。--write を外すと、何も変更せずに設定をプレビューできます。--agent を外すと、ワークスペースだけを作成します。

インストールされるコマンドは lnk です。link はすでに POSIX/macOS のシステムユーティリティとして存在するためです。ソースチェックアウトから使う場合は、代わりに python3 link.py ... を使用してください。

まず UI、グラフ、ソースページを見たいですか？ lnk try && lnk serve link-demo。Windows、ソースチェックアウト、MCP のみ、スキルファーストの各手順は、最初の10分ガイド にあります。

または、最初の実際のリコールが空にならないように、現在のリポジトリを別のステップとしてシードします：

cd /path/to/your/project
lnk seed . ~/link
lnk query "what is this project about?" ~/link --budget small

lnk seed は、README.md、AGENTS.md、CLAUDE.md、.cursorrules、エディタのルールファイルなどの許可リストに登録されたプロジェクトファイルを読み取り、シークレットらしい値をブロックし、ソースに基づくプロジェクトページを書き込み、グラフを再構築します。これは永続的なメモリを作成しません。エージェントは、好みや決定については、依然としてレビュー済みのメモリ提案を使用する必要があります。

Homebrew フォーミュラは、公開 gowtham0992/homebrew-link タップで管理されています。

開く：

http://127.0.0.1:3000
http://127.0.0.1:3000/onboard
http://127.0.0.1:3000/graph
http://127.0.0.1:3000/health

ローカル UI で同じ初回実行チェックリスト（準備状態、プロジェクトコンテキストのシード、最初のメモリ、エージェントの配線、スタータープロンプト）が必要な場合は、/onboard を使用します。Web ビューアはローカル専用です。127.0.0.1 にバインドされ、ユーザーアカウントや認証はなく、独自の認証レイヤーを追加しない限りインターネットに公開しないでください。

価値のループを試す：

lnk start link-demo --task "working on agent memory"
lnk query "why does Link help agents?" link-demo --budget small
lnk brief "working on agent memory" link-demo
lnk benchmark "agent memory" link-demo
lnk health link-demo

lnk benchmark は、パフォーマンスと価値の両方のエビデンスを報告します：キャッシュ/検索/クエリのタイミング、グラフペイロードの形状、そして境界のある Link パケットがエージェントに送信せずに済んだ広範なウィキコンテキストの量の見積もりです。

/health ページは、ブラウザ上の準備状態ループを反映します：検証状態、中断された書き込み、メモリレビューの状態、コピー可能な修復コマンド。ビューアはドキュメントファーストのままです。トップナビに共通パス、more の下に詳細ツール、構造化ページには目次アウトラインとグラフ関連リンクがあります。

生成されたデモは公開のプルーフウィキです。wiki/、raw/、link-demo/ 内の生成コンテンツは git で無視されるため、個人のメモリが誤って公開されることはありません。

LinkBar — メニューバーアプリ (macOS)

Link のメモリを、いつでもそばに。LinkBar はレビューゲートをメニューバーに配置します：任意のアプリからリコールまたは記憶するためのグローバルパレット（⌥⌘M）、セッションキャプチャが届いたときのワンタップ承認付きネイティブ通知、エージェントが書き込み中のライブパルス、そしてすべてのメモリファイルを閲覧するブラウザ。すべて CLI と同じレビュー済みの lnk コマンドで動作します。

brew install --cask gowtham0992/link/linkbar

意図的に署名なしです（Apple の手数料で何かを膨らせることはありません）。cask はインストール時に検疫フラグを除去するため、通常のアプリのように開きます。代わりにソースからビルドする場合：cd apps/LinkBar && bash Scripts/bundle.sh --install。

キラーデモ：1つのメモリ、2つのエージェント

Link は、まさにこの瞬間のために作られました：

1. あるエージェントで、次のように言います：

   remember that I prefer local, source-backed memory for AI agents

2. 同じ ~/link ワークスペースに接続された別のエージェントで、次のように言います：

   start with Link before we continue
   what does Link remember about local agent memory?

3. 2つ目のエージェントは、あなたに繰り返してもらう代わりに、ローカル Markdown からレビュー済みメモリをリコールするはずです。

同じアイデアのクリーンな自働化版については、次を実行します：

lnk proof

Link の使い方

自分の作業スタイルに合うサーフェースを選んでください。すべて同じローカル Markdown ウィキを読書きします。

これらのサーフェースは独立しています。lnk serve / serve.py はローカル Web ビューアのみです。CLI コマンド、公式スキル、MCP ツールは同じ wiki/ ファイルを直接読取るため、Web ビューアが実行されていなくても、Claude、Codex、Kiro、Cursor、または別のエージェントが Link を使用できます。

MCP ではなくスキルが好みですか？ Link には、skills/ の下に小さく遅延ロード可能な CLI スキルが同梱されています。これらにより、エージェントは MCP のセットアップや実行中の Web ビューアなしで、lnk health、lnk query、lnk ingest-status、lnk session-end、lnk remember を直接使用できます。

skills/link-health/SKILL.md
skills/link-retrieve/SKILL.md
skills/link-ingest/SKILL.md
skills/link-memory/SKILL.md

完全ガイド： Link スキル。

エージェント用にインストール

クローンしたチェックアウトから、1つのインストーラを実行します：

bash integrations/codex/install.sh
bash integrations/kiro/install.sh
bash integrations/claude-code/install.sh
bash integrations/cursor/install.sh
bash integrations/copilot/install.sh
bash integrations/vscode/install.sh
bash integrations/antigravity/install.sh

インストーラは ~/link を作成または更新し、link-mcp をインストールまたはアップグレードし、軽量なエージェント命令を書き込み、再インストール時には既存のウィキデータを保持します。リポジトリに別のプロジェクトメモリが必要な場合は --project を使用します。

Windows では、対応する PowerShell インストーラを使用します：

.\integrations\codex\install.ps1
.\integrations\kiro\install.ps1
.\integrations\claude-code\install.ps1
.\integrations\cursor\install.ps1
.\integrations\copilot\install.ps1
.\integrations\vscode\install.ps1
.\integrations\antigravity\install.ps1

次に、エージェントに尋ねます：

is Link ready?
start with Link before we continue
seed this project into Link
ingest raw/notes.md into Link
remember that I prefer short release notes
query Link for the release process
what does Link remember about local personal memory?
end this session with Link memory proposals

CLI ファーストのエージェントや Link スキルの場合は、同じ起動ループを直接使用します：

lnk seed . ~/link
lnk start ~/link --task "working on Link release"
lnk session-end session-notes.md ~/link --limit 3

実際のワークスペースとエージェントのためのガイド付きセットアップが1つ必要な場合は、lnk onboard --agent AGENT を使用します。エージェントにすでに命令があり、MCP 配線だけが必要な場合は、低レベルの接続ヘルパーを使用します。どちらも最初に正確な設定をプレビューします。Link にエージェント設定ファイルを更新させたい場合は --write を追加します。

lnk onboard --agent codex
lnk onboard --agent codex --write
lnk connect codex ~/link
lnk connect codex ~/link --write
lnk connect kiro ~/link --write
lnk verify-mcp ~/link

セッションフックをサポートするエージェント（Claude Code、Codex、Cursor）では、--hooks を追加すると（lnk onboard でも使用可能）、メモリループが自動になります。セッション開始時にブリーフが注入され、セッション終了時に提案のみのノートがキャプチャされるため、メモリはもはやエージェントが Link を呼び出すことを覚えているかに依存しません。空のセッションと重複した終了イベントはスキップされ、バックログがたまると、ブリーフはエージェントに読み取り専用の lnk consolidate パスを提案するよう促します。永続的なメモリには依然としてあなたの承認が必要です。Codex と Cursor のフックサポートは新しい機能です（それぞれのドキュメント化されたスキーマに配線されています。問題があれば報告してください）。

lnk connect claude-code ~/link --hooks --write
lnk connect codex ~/link --hooks --write    # session-start brief (Codex has no session-end event)
lnk connect cursor ~/link --hooks --write
lnk consolidate ~/link                      # read-only backlog plan, apply only with approval

オプション：ハイブリッドセマンティックリコール（依然として完全ローカル）

語彙リコールは常にデフォルトであり、フォールバックでもあります。パラフレーズ一致はオプトインです。以下の2つのセットアップコマンドを実行すると、「プルリクエストをどのように構成すればよいか」という質問が、コミットスタイルについて保存されたメモリを見つけます。それまでは、リコールは共通の単語で一致し、一致しない場合はパラフレーズ一致を有効にする方法が示されます。オプションのセマンティック追加機能をインストールすると、小さなローカル静的埋込みモデルが追加されます。リコールがネットワークに触れることはありません。モデルは一度だけ明示的なセットアップを行った後にオフラインのみで読込まれ、埋込みは .link-cache/ 配下のプレーンな JSON に保存され、類似度はベクトルデータベースなしでプロセス内で実行され、セマンティックのみの一致には上限付きの信頼度ラベルが付くため、エージェントは信頼する前に検証できます。

pip install "link-mcp[semantic]"          # fast tier: tiny static model, instant load
pip install "link-mcp[semantic-quality]"  # quality tier: contextual model, best recall
lnk semantic ~/link --setup   # one-time model fetch, with your approval
lnk semantic ~/link           # status: lexical only vs hybrid, active tier
python3 -m link_mcp --semantic-setup --wiki ~/link/wiki   # MCP-only installs

測定された結果であり、主張ではありません：同梱の1,176ケースのベンチマークでは、品質層はトークン重複 hit@1 を 0.589 から 0.749 に引き上げ、純粋なパラフレーズ（トークン重複ゼロ）の hit@3/hit@5 は ~4× 向上します。リコールあたり ~10 ms で、サービスもベクトルデータベースも不要です。サードパーティの LoCoMo 検索トラック（5,882 ターンの会話に対する 1,536 のエビデンス注釈付き質問）では、ハイブリッドリコールが any-evidence hit@10 を 0.628 から 0.737 に引き上げます（オプトインの再ランク層では 0.794）。完全な方法論、率直な制限、再現手順： benchmarks/RESULTS.md。

python3 -m pip install --upgrade link-mcp
python3 -m link_mcp --version

{
  "mcpServers": {
    "link": {
      "command": "python3",
      "args": ["-m", "link_mcp", "--wiki", "~/link/wiki", "--surface", "slim"]
    }
  }
}

--surface slim は、エージェントに推奨される MCP サーフェスです。recall、remember、ingest、review、status、および管理エスケープハッチのための6つの分かりやすいツールがあります。完全な互換性サーフェスは --surface full で引き続き利用できます。

macOS/Homebrew Python で、pip が externally-managed-environment を報告する場合は、専用の venv を使用します：

python3 -m venv ~/.link-mcp-venv
~/.link-mcp-venv/bin/python -m pip install --upgrade pip link-mcp

完全なセットアップ： MCP ガイド。

Obsidian ユーザーは、既存のボールトを raw/ にインポートしてエージェントに取り込ませるか、~/link/wiki をボールトとして直接開いて Link ページを編集できます：

lnk init ~/link
lnk import-obsidian ~/Documents/ObsidianVault ~/link

インポート、編集、検証のループについては、Obsidian ガイド を参照してください。

ストレージモデル

内部的に、Link はソースに基づく知識と永続的なエージェントメモリを分離しています：

1. 生のノート、トランスクリプト、記事、プロジェクトコンテキストを raw/ に置きます。

2. エージェントはそれらのソースを wiki/ 配下の検査可能なページにまとめます。

3. 明示的な「remember」リクエストは、レビュー可能なメモリページになります。

4. クエリは、ウィキとメモリ層の両方からコンパクトなエージェントコンテキストを取得します。

ストレージモデルはシンプルで検査可能です：

rawファイルがすでに取り込まれ、その後編集された場合、lnk ingest-status はそれを古くなったものとしてマークし、重複を作成する代わりに既存のソースページを更新するようエージェントに指示します。

エージェントが得られるもの

エージェントが推奨されるMCPサーフェスを通じてLinkを使用すると、モデル向けのツールを6つ利用できます。CLIおよびスキルのワークフローは、lnk を通じて同じコア動作を呼び出します。

• status: 準備状態、スキーマ状態、検証、中断された書き込み、安全な次のアクション。

• recall: 起動時ブリーフ、回答準備済みクエリパケット、wiki検索、グラフコンテキスト、トークン予算、フォローアップアクションのための唯一の読み取り経路。呼び出されたすべてのメモリには、confidence ラベル（strong、moderate、weak）と match フィールド（オプションのローカルセマンティック層がインストールされている場合は lexical、semantic、hybrid）が付与されるため、エージェントは弱い一致や言い換えによる一致を信頼せず、ユーザーに確認します。

• remember: 明示的なユーザー承認があった場合のみ、重複・競合チェック、来歴、レビュー状態、可視性、オプションの review_after、オプションの expires_at を伴う永続的なローカルメモリ。

• ingest: rawファイルに対する正確な次のステップ、ソースの安全性、古くなった取り込みの検出、検証、再構築チェック。

• review: メモリ受信トレイ、プロファイル、監査、ログ、説明、アーカイブ、復元、忘却、ライフサイクルレビューの各ワークフロー。さらに review(action="consolidate") は、アクションごとのユーザー承認がある場合にのみ適用される読み取り専用のバックログプランです。

• admin: バックアップ、マイグレーション、検証、グラフエクスポート、ページ、キャプチャ、再構築、互換性アクション、高度な更新のための脱出ハッチ。

安定したエージェント向けループは、Link Memory Contract に文書化されています。すなわち、準備状態の確認を最優先に、制限付きリコール、明示的なメモリ書き込み、監査ツール、共有セマンティクスです。

時間に敏感な設定や決定には review_after を使用します。その日付が来ると、メモリはLinkのレビュー受信トレイに再表示され、エージェントは古いコンテキストを信頼する代わりに、ユーザーに確認、更新、アーカイブ、または忘却を求めることができます。 期限後にデフォルトのリコールから自動的に外れるべき一時的なコンテキストには expires_at を使用します。LinkはMarkdownページを検査可能な状態に保ち、ユーザーに更新、アーカイブ、または削除を求めます。 visibility を使用して、メモリが適用される場所と、誰がそれを見るべきかを分離します。private は個人用に留まり、project はプロジェクトワークスペースを意図し、team はユーザーがチームとの共有を明示的に承認したことを意味します。

チームの引き継ぎやセキュリティレビューのために、lnk compliance-export --output audit.json は、準備状態、検証、メモリレビュー状態、操作マーカー、最近の監査ログエントリを含む、機密部分を除去したJSONパケットを書き出します。rawソースの内容とメモリ本体は含まれません。

日々の監査のために、lnk memory-log ~/link は、Linkが最近記憶、更新、レビュー、アーカイブ、復元、忘却した内容や、rawキャプチャから受け入れた内容を表示します。

復旧のためには、lnk backup ~/link がローカルアーカイブを作成し、lnk restore-backup <archive> ~/link が復元される内容をプレビューします。--confirm を渡すと、可能な場合は安全用バックアップを作成した上でローカルファイルを置き換えます。raw/ は、--include-raw を明示的に渡さない限り引続き除外されます。複数ファイルの書込みが中断された場合、lnk operations ~/lnk はマーカーと任意のロールバックスナップショットを表示します。lnk operations ~/lnk --recover <marker> --confirm は、レビュー後にスナップショットを復元します。

ローカルでの価値実証のために、lnk wins ~/lnk は、再利用可能なメモリ、レビュー済みメモリ、来歴、プロジェクトの継続性、鮮度のガードレール、コピー可能なプロンプトを、ユーザーの行働を追跡することなく表示します。

Gitベースのチームメモリのために、lnk team-sync ~/lnk は、raw/、キャッシュ、バックアップ、ローカルMCP Pythoン マーカー、wiki/log.md をデフォルトで非公開に保ちながら、レビュー済みの wiki/ ページを共有できる状態かどかをチェックします。監査ログは単一マシンのハッシュチェーンを持つためローカルに保持されます。複数ユーザーのログをマージすると、誤った改ざんアラームが発生するからです。また、チーム同期は、メモリ受信トレイがクリアでない場合や、広範な git add wiki によってアクティブな visibility: private メモリが含まれてしまう場合は、"ready" ステータスをブロックします。

lnk team-sync ~/link --remote git@example.com:team/link-memory.git

チームメイト、レビューアー、または別のエージェントのために、lnk share はページ、メモリ、タイトル、アリアス、または検索フレーズをローカルビューアーのURLに解決します：

lnk share "Prefer local memory" ~/link

静的で読取リ専用のレビューパケットのために、lnk snapshot は、デフォルトで raw/、キャプチャ、操作マーカー、ライブMCP 状態、メモリページを含まない、レンダリング済みのwiki HTMLをエクスポートします。--include-memories は非公開（non-private）メモリのみをエクスポートします。--include-private-memories は個人アーカイブまたは明示的に承認されたレビューの場合にのみ使用してください。wikiページに秘密情報らしき値が含まれる場合、明示的にオーバーライドしない限りエクスポートをブブロックします。

lnk snapshot ~/link --output link-snapshot
lnk snapshot ~/link --output link-snapshot --include-memories --force
lnk snapshot ~/link --output personal-snapshot --include-memories --include-private-memories --force

エージェント契約

MCP クライアントでは、エージェントは次の中序でLinkを使用してください：

1. status で準備状態と安全な次のアクションを確認する。

2. セッションの最初の実質的なターンで、空のクエリを使って recall を一度実行する。

3. 広範なファイル読取リの前、またはユーザーに永続的なコンテキストを繰り返し尋ねる前に、recall(querry, budge="micro"|"small") を実行する。

4. rawソースに触れる前、およびソース編集後の検証・再構築チェックのために ingest を実行する。

5. ユーザーがLinkに何かを記憶するよう明示的に依頼した場合、または提案されたメモリを承認した場合にのみ、remember を実行する。

6. メモリ受信トレイ、プロファイル、監査、ログ、説明、アーカイブ、復元、忘却のワークフローには review を使用する。

7. バックアップ、マイグレーション、グラフエクスポート、キャプチャ、再構築、互換性アクション、高度なメンテナンスには admin を使用する。

完全なMCP ツールリスト: MCP セットアプ。

プライバシーと安対性

Link自体はローカルファーストです：

• インストールされたCLI、MCP サーバー、ローカルWeb UI、wiki ランタイムにはテレメトリは一切ありませン。

• ホスト型バックエンドはありませン。

• serve.py または link-mcp からの外ブAPI 呼び出しはありませン。

• rawソースと生成されたwiki ページは、デフォルトでgit によって無視されます。

• lnk backup は、明示的に --include-raw を渡さない限り raw/ を除外します。

• 秘密情報らしきAPI キー、プロバイダートークン、JWT、レジストリ認証情報、秘密鍵ブブロックは、rawソース、キャプチャ、リリース時の衛生チェックで検出されます。lnk validate と lnk doctor も、wiki ページ内に秘密情報らしき値が見つかった場合、それらがローカルUI を通じて提供されたり、エージェントコンテキストを通じて返されたりする前に失敗します。

• オプションのセマンティックリコールはローカルに留まります。モデルはリコール時にオフラインでのみ読み込まれ（明示的な lnk semantic --setup だけが一度だけモデルを取得できます）、埋め込みは .link-cache/ 配下のプレーンJSONに保存されます。

• 自動セッションフックは提案のみのノートを保存します。文字起こし抽出はツール呼び出しと出力をスキップし、レビューなしで永続的なメモリが書込まれることはありませン。

• ローカルWeb サーバーは 127.0.0.1 にバイントされており、追加の認証なしでインターネットに公開することを想定していませン。

リポジトリ、デモ、またはwiki を共有する前：

python3 link.py doctor
python3 link.py validate
python3 scripts/check_release_hygiene.py

詳し: セキュリティガイド。

ドキュメンテーション

コントリビューション

コントリビューションは、main を対象とするプルリクエストを通じて行ってください。develop ブランチは、main に提案される前の大規模なリリース作業のためのメンテナー統合ブランチです。

PRを開く前に：

python3 -m ruff check .
python3 -m pytest tests
python3 scripts/check_release_hygiene.py
python3 scripts/check_runtime_duplication.py
python3 scripts/check_tool_contract.py
git diff --check

完全なコントリビューターガイド: コントリビューション。

PRに、個人のwikiデータ、rawソース、レジストリトークン、.env ファイル、ローカルMCP認証情報を含めないでください。

Linkがあなたのエージェントの記憶をより良くするのに役立つなら、GitHubでスターを付けて いただければ、より多くの人がそれを見つけられるようになります。