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Atlas 2.0 — コーディングエージェントのための永続メモリ

Atlasはコーディングエージェントにメモリを提供します。あなたのAIはコードを書くことができます。Atlasはその理由を記憶させます。

Atlasとは?

Atlasは、自律的なコーディングエージェントのための永続的でリポジトリを認識するメモリインフラストラクチャです。構造化メモリとセマンティックメモリの両方のための永続的な記録システムとしてCockroachDBを使用し、エージェントが以下を実行できるようにします。

  • セッション間での記憶 — コンテキストはエージェントの再起動後も存続します

  • Git履歴から学習 — コミットからメモリを自動抽出

  • セマンティック検索 — AWS Bedrock埋め込みを使用したベクトルkNN

  • 作業の引き継ぎ — エージェント間の構造化コンテキスト転送

  • 意思決定の追跡 — 選択が行われた理由と存在した代替案

Related MCP server: arcane

アーキテクチャ

┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│  Claude Code / Codex / Cursor (MCP Client)             │
└────────────────┬────────────────────────────────────────┘
                 │ MCP Protocol
┌────────────────▼────────────────────────────────────────┐
│  Atlas MCP Server (10 tools)                           │
│  - atlas_start_session                                 │
│  - atlas_save_memory                                   │
│  - atlas_record_decision                               │
│  - atlas_scan_repository                               │
│  - atlas_extract_git_memories                          │
│  - atlas_search_memory                                 │
│  - atlas_end_session                                   │
└────────────────┬────────────────────────────────────────┘
                 │
┌────────────────▼────────────────────────────────────────┐
│  Atlas Memory Layer                                     │
│  - writer.ts  (session lifecycle, memory persistence)  │
│  - retrieval.ts (11 query functions)                   │
│  - embedder.ts (AWS Bedrock Titan v2, 1024d vectors)  │
└────────────────┬────────────────────────────────────────┘
                 │
┌────────────────▼────────────────────────────────────────┐
│  CockroachDB Cloud (Source of Truth)                   │
│  - Structured memory (Prisma models)                   │
│  - Semantic memory (VECTOR + kNN)                      │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘

特徴

コアメモリシステム

  • セッション追跡 — すべてのコーディングセッションにはメモリと意思決定のタイムラインがあります

  • メモリタイプ — ARCHITECTURE, DECISION, BUG, TODO, WARNING, IMPORTANT_FILE, DEPENDENCY, SECURITY, CONTEXT

  • 重要度ゲート — 重要度が3以上のメモリのみが埋め込まれます(コスト削減)

  • 解決追跡 — TODOとBUGは削除せずに解決済みにマークできます

インテリジェント抽出

  • リポジトリスキャナ — package.json、requirements.txt、go.mod、Cargo.tomlからテクノロジースタックを自動検出

  • Gitメモリ抽出 — コミットメッセージとファイル変更を解析してメモリを生成

  • アーキテクチャ発見 — README.mdからシステム設計を抽出

  • 重要なファイル — 重要なファイル(設定、スキーマ、マニフェスト)を特定

セマンティック検索

  • ベクトルkNN — AWS Bedrock Titan Embeddings v2による

  • マルチリポジトリ検索 — すべてのリポジトリを検索するか、1つに制限

  • 種類フィルタリング — メモリタイプでフィルタリング

  • 監査ログ — すべての取得は可観測性のためにログ記録されます

エージェント引き継ぎ

  • 構造化引き継ぎ — 「やったこと / 失敗したこと / 次にすること」

  • .atlas/ projectionファイル — MCPサーバーが接続されていない場合のポータブルフォールバック

  • 中断したところから再開 — UIに最後のセッション概要、未完了タスク、主要な決定を表示

セットアップ

1. 前提条件

  • Node.js 18以上

  • CockroachDB Cloudアカウント(無料枠で動作します)

  • Bedrockアクセス権を持つAWSアカウント(Titan Embeddings v2)

2. 環境変数

.envを作成:

# CockroachDB connection string
DATABASE_URL="postgresql://user:password@cluster.cockroachlabs.cloud:26257/defaultdb?sslmode=require"

# AWS Bedrock (for embeddings)
AWS_REGION="us-east-1"
AWS_ACCESS_KEY_ID="your-key"
AWS_SECRET_ACCESS_KEY="your-secret"

3. データベースセットアップ

# Install dependencies
npm install

# Apply schema to CockroachDB
npx prisma db push

# Generate Prisma Client
npx prisma generate

4. MCPサーバーセットアップ

Claude Codeの設定(~/.config/claude-code/settings.json)に追加:

{
  "mcpServers": {
    "atlas": {
      "command": "node",
      "args": ["/path/to/atlas-2/mcp-server/dist/index.js"],
      "env": {
        "DATABASE_URL": "postgresql://...",
        "AWS_REGION": "us-east-1",
        "AWS_ACCESS_KEY_ID": "...",
        "AWS_SECRET_ACCESS_KEY": "..."
      }
    }
  }
}

5. 自動起動フック(オプション)

SessionStartフックをインストールすると、Claude Codeセッションを開始するたびにAtlasコンテキストが自動的に注入されます — 手動でatlas_start_sessionを呼び出す必要はありません:

bash scripts/install-autofire.sh

これにより、SessionStartフックが~/.config/claude-code/settings.jsonに書き込まれます。.atlas/ファイルまたはATLAS.mdがあるリポジトリでClaude Codeを開くと、セッション開始時にコンテキストが表示されます。このフックは、Atlasがまだ認識していないリポジトリでは何も表示しません。

6. UIを起動

npm run dev

http://localhost:3000にアクセスしてAtlasダッシュボードを表示します。

使い方

Claude Codeから

# Start a session (auto-fired if you installed the hook, otherwise call manually)
atlas_start_session(repoPath="/home/user/my-project", repoName="my-project", agentId="claude-code")

# Scan repository for tech stack and architecture
atlas_scan_repository(repoPath="/home/user/my-project", repoId="...")

# Extract memories from git history
atlas_extract_git_memories(sessionId="...", repoId="...", repoPath="/home/user/my-project")

# Save a memory
atlas_save_memory(sessionId="...", repoId="...", kind="ARCHITECTURE", content="Uses Next.js 14 with App Router", importance=4)

# Record a decision
atlas_record_decision(sessionId="...", repoId="...", title="Use Prisma over Drizzle", rationale="Team familiarity", alternatives=["Drizzle", "TypeORM"])

# Search memories
atlas_search_memory(query="how does authentication work?", repoPath="/home/user/my-project")

# Generate ATLAS.md (portable session-start primer, no MCP needed)
atlas_generate_atlas_md(repoPath="/home/user/my-project")

# Reconstruct project timeline
atlas_reconstruct_timeline(repoPath="/home/user/my-project", since="2026-01-01")

# End session
atlas_end_session(sessionId="...", summary="Added user authentication", repoPath="/home/user/my-project")

OpenAI Codex / VS Codeエージェントモードから(クロスエージェント)

Atlasは標準MCPを話します — Model Context Protocolをサポートする任意のエージェントが使用できます。VS CodeのCodexの場合、.vscode/mcp.jsonにAtlasを追加します:

{
  "servers": {
    "atlas": {
      "type": "stdio",
      "command": "node",
      "args": ["/path/to/atlas-2/mcp-server/dist/index.js"],
      "env": {
        "DATABASE_URL": "postgresql://...",
        "AWS_REGION": "us-east-1",
        "AWS_ACCESS_KEY_ID": "...",
        "AWS_SECRET_ACCESS_KEY": "..."
      }
    }
  }
}

Claude CodeとCodexは両方とも同じCockroachDBクラスタに書き込むため、一方のエージェントで作成されたメモリは即座にもう一方のエージェントで利用可能になります。各セッションとメモリレコードのagentIdフィールドは、どのエージェントが書き込んだかを追跡します。

UIから

  • ワークスペース (/) — セッション数、未完了タスク、最後のエージェントを含むすべてのリポジトリ

  • リポジトリ (/repo/[id]) — 「中断したところから再開」ウィジェット、最近のセッション、未完了タスク、主要な決定

  • セッション (/session/[id]) — メモリと意思決定を時系列で表示するセッションタイムライン

  • 検索 (/search) — すべてのリポジトリにわたるセマンティックメモリ検索

APIルート

  • GET /api/repositories — すべてのリポジトリを一覧表示

  • GET /api/repositories/[id] — IDでリポジトリをコンテキストとともに取得

  • POST /api/sessions — 新しいセッションを開始

  • GET /api/sessions/[id] — セッションの詳細を取得

  • POST /api/sessions/[id]/handoff — 引き継ぎ文書を生成

  • GET /api/memories/search?q=query — セマンティック検索

  • GET /api/memories/stats — メモリ統計

デプロイメント

Vercel(UI)

# Install Vercel CLI
npm i -g vercel

# Deploy
vercel --prod

# Set environment variables in Vercel dashboard

MCPサーバー

MCPサーバーはローカルマシンで実行されます。各開発者はClaude Code設定で設定する必要があります。

チームデプロイメントの場合は、以下を検討してください:

  • 共有開発サーバーでのMCPサーバーの実行

  • SSHトンネリングを使用してClaude CodeをリモートMCPサーバーに接続

  • 共有CockroachDB接続を持つコンテナとしてのデプロイ

テクノロジースタック

  • フロントエンド — Next.js 14, React, TypeScript, Tailwind CSS

  • バックエンド — Next.js APIルート, Prisma ORM

  • データベース — CockroachDB Cloud(PostgreSQL互換、ベクトルサポート)

  • 埋め込み — AWS Bedrock Titan Embeddings v2 (1024d)

  • MCP — Model Context Protocol(Claude Code統合)

  • デプロイメント — Vercel(UI)、ローカル/SSH(MCPサーバー)

なぜCockroachDBか?

  • ベクトルインデックス — コサイン類似度検索を備えたネイティブVECTOR型

  • 分散SQL — シャーディングの複雑さなしで水平スケーラビリティ

  • Prismaサポート — 自動生成されたクライアントによる型安全なクエリ

  • 無料枠 — 5 GBストレージ、個人プロジェクトに最適

なぜAtlas 2.0か?

Atlas 1.0はブロックチェーンウォレットトレーサーでした — 興味深い製品ですが、「エージェンティックメモリ」とは無関係でした。

Atlas 2.0はまさにエージェンティックメモリシステムです:

  • ✅ 構造化メモリ(CockroachDBモデル:セッション、メモリ、意思決定)

  • ✅ セマンティックメモリ(AWS Bedrock埋め込みによるVECTOR + kNN検索)

  • ✅ 永続メモリ(セッションを超えて存続し、.atlas/ファイルを介してリポジトリと共に移動)

  • ✅ マルチエージェント(Claude/Codex用MCP + カスタムエージェント用SDK)

  • ✅ リポジトリ認識(メモリはユーザーアカウントだけでなくプロジェクトにスコープされる)

ライセンス

MIT

Related MCP Connectors

Related MCP Servers

  • A
    license
    Not graded
    quality
    D
    maintenance
    Enables AI agents to store, retrieve, and manage contextual knowledge across sessions using semantic search with PostgreSQL and vector embeddings. Supports memory relationships, clustering, multi-agent isolation, and intelligent caching for persistent conversational context.
    21 npm
    50
    MIT
  • A
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    A
    maintenance
    Provides persistent, searchable memory and knowledge capture for AI-assisted development, enabling agents to retain decisions, bugs, and patterns across sessions and projects.
    53 PyPI
    MIT
  • A
    license
    Not graded
    quality
    B
    maintenance
    Provides AI coding agents with a persistent memory layer to save, recall, update, and track memories across sessions and repositories using hybrid semantic search.
    6
    MIT