SARIPATI

ローカルファーストで、プロバイダに依存しない、あらゆるAIホスト向けのナレッジボールト。

sari pati（マレー語）— 本質、濃縮されたエキス。

ほとんどのAIツールは、毎回の会話を冷たい状態で始めます。SARIPATIは、あなたがすでに使っているあらゆるAI（Claude Code、Cursor、Windsurf、Cline、Continueなど）の下に位置するメモリレイヤーであり、 知識がセッションをまたいで複利のように蓄積されます。AIは自身のツールでリサーチし、あなたはSARIPATIを呼び出して本質を蒸留・保存します。 数週間後、それを意味的に呼び戻します。

これはチャットアプリではありません。LLMを実行せず、APIキーも必要ありません。あなたのナレッジベース全体は、自分のマシン上の単一のSQLiteファイルです。

なぜ

• 複利で、使い捨てではない。 セッションで行われたリサーチはトピックごとに永続化・蓄積され、コーパスはエージェントが実行されるたびに成長します。メモを取るときだけではありません。

• 意味的検索、ローカル。 バンドルされた埋め込み（all-MiniLM-L6-v2）が、ハイブリッドな意味的検索＋キーワード検索を完全にデバイス上で実現します。

• 可視性。 オンデマンドで起動するダッシュボードにより、成長するナレッジベースを閲覧・検索・エクスポートできます。

• ロックインなし。 ローカルSQLite、MITライセンス、クラウドアカウント不要、ベンダーなし。

Related MCP server: Memory MCP

非目標

• チャットアプリやLLMラッパーではない — LLMを実行・要求しません。

• クラウド依存は不要です。

• 特定のAIホストやプロバイダに縛られません。

インストール

1. npx（推奨）

npx saripati init          # create the vault, print the config, detect your host
npx saripati init --write  # also register SARIPATI with detected hosts

その後、ホストはパッケージ名で接続します — フォルダパスも、壊れるものもありません:

{
  "mcpServers": {
    "saripati": { "command": "npx", "args": ["-y", "saripati", "mcp"] }
  }
}

AIホストを再起動します。最初のrecall/saveで約~90MBの埋め込みモデルを一度だけダウンロードし、その後はオフラインで永久に動作します。

2. 単一バイナリ（Node不要）

お使いのプラットフォーム向けのsaripatiをReleasesページからダウンロードし、ホストの設定でそれを指定します。

ツール

典型的な流れ: AIが自身のツールでウェブリサーチを行う → save_researchを呼び出す → 翌週、あなた（またはAI）がそれをrecallする → ダッシュボードを開いてレビューとエクスポート。

ダッシュボード

npx saripati ui        # opens http://localhost:4319

コーパスを閲覧・検索し、エントリとそのソースを検査し、時間経過に沿ったアクティビティを確認し、フィルタリングしたビューをMarkdownにエクスポートできます（ブラウザからPDFに印刷）。読み取り専用です。MCPサーバーが書き込むのと同じボールトを読み取ります。

仕組み

AI host (its own web tools)  ──stdio/MCP──▶  saripati mcp
                                                 │
                    embed (MiniLM 384d) ─────────┤
                    hybrid search (vec ∪ FTS5) ──┤
                                                 ▼
                                    ~/.saripati/vault.db  (SQLite)
                                                 ▲
                                    saripati ui ─┘ (read-only dashboard)

• ストレージ: better-sqlite3経由のSQLite。

• ベクトル: sqlite-vec（vec0）— 埋め込みはL2正規化され、KNNはコサインのようにランク付けされます。

• キーワード: SQLite FTS5。

• 融合: Reciprocal Rank Fusionが2つのランキングを組み合わせます。

• 埋め込み: @xenova/transformersがall-MiniLM-L6-v2をプロセス内で実行。

データはデフォルトで~/.saripati/に保存されます（SARIPATI_HOMEまたはSARIPATI_DBで上書き可能）。

開発

npm install
npm run build      # tsc → dist/
npm test           # end-to-end smoke test
npm run dev -- mcp # run from source via tsx

ライセンス

MIT © Kyou