Skip to main content
Glama

AWS DevOps Study KB

AWS DevOps Engineer Professional 試験対策のためのセルフホスト型メモ知識ベース — ノートを書くのはあなたではなく、AIエージェントです。 Claude、OpenWebUI、または他のエージェントに学習質問(「gp3とio2のベースライン性能の違いは?それぞれいつ選ぶべき?」)をすると、回答の副作用として、構造化されたタグ付きメモをここに保存します。また、AWS Knowledge MCP server に接続している場合は、公式AWSドキュメントに基づいています。来週また質問すると、エージェントは答えを再導出する代わりにメモを見つけます。

フォルダも手動整理も不要 — すべてのメモはフラットで、タグ付けされ、全文検索可能です。Web UIは設計上読み取り専用で、書き込みはすべてエージェントが行います。

you: "explain EBS volume types, baseline performance, and when to pick each"
agent: [searches this KB — nothing found] [answers, grounded in AWS docs] [saves a memo,
        tagged ebs, storage, exam:resilient-cloud-solutions]

 ...two weeks later...

you: "remind me about EBS gp3 vs io2"
agent: [searches this KB — finds the memo] "Yep, saved this one already — gp3 baseline is
        3,000 IOPS / 125 MiB/s regardless of size..."

仕組み

1つのNode.js/TypeScriptサービスが同じメモストアを3つの方法で公開するため、AIクライアントが何を話していても動作します:

  • MCP (/mcp, streamable-HTTP) — Claude Code、Claude Desktop、OpenWebUI、その他のMCPネイティブクライアント向け。ツール: create_memo、search_memos、get_memo、list_tags、update_memo、delete_memo。

  • REST + OpenAPI (/api/v1/*, spec at /openapi.json) — OpenAPI/RESTツール呼び出しのみをサポートするエージェントフレームワークやボット向け(カスタムGPT Actions、LibreChat、自作のTelegramボットなど)。

  • Web UI (/) — あなた向けの読み取り専用の閲覧/検索/タグフィルタービューで、シンプルなクッキーセッションログインで保護されています。作成/編集フォームは一切存在しません — それは見落としではなく、意図的な設計です。

3つはすべて、1つのSQLiteバックアップサービス(検索はFTS5全文検索+タグフィルタリング)上の薄いアダプターであり、MCPクライアントが見るものとRESTクライアントが見るものの間にずれが生じることはありません。詳細なアーキテクチャについては CLAUDE.md を参照してください。

Related MCP server: XMemo

クイックスタート

git clone <this-repo-url>
cd aws-devops-study-kb
cp .env.example .env        # fill in API_BEARER_TOKEN and SESSION_COOKIE_SECRET (see below)
npm install
npm run dev                 # http://localhost:8000

.env.example のプレースホルダーを残すのではなく、実際のシークレットを生成してください:

openssl rand -hex 32   # → API_BEARER_TOKEN
openssl rand -hex 32   # → SESSION_COOKIE_SECRET

永続的でインターネットから到達可能なデプロイ(クラウドホストのエージェントやTelegramボットからもアクセスできるようにするため)については、docs/deployment.md を参照してください — Docker Compose + Cloudflare Tunnelで、受信ポートを開く必要はありません。

AIエージェントを接続する

すべてのコンシューマーは、.env のベアラートークン(API_BEARER_TOKEN)を Authorization: Bearer <token> として必要とします。クライアントに合ったパスを選択してください。

MCPクライアント(Claude Code、Claude Desktop、OpenWebUI、…)

Claude Code(実行中のデプロイに対して):

claude mcp add --transport http aws-devops-study-kb https://<your-host>/mcp \
  --header "Authorization: Bearer <API_BEARER_TOKEN>"

Claude Desktop または mcpServers JSONブロックで設定された任意のクライアント:

{
  "mcpServers": {
    "aws-devops-study-kb": {
      "type": "http",
      "url": "https://<your-host>/mcp",
      "headers": { "Authorization": "Bearer <API_BEARER_TOKEN>" }
    }
  }
}

OpenWebUI: OpenWebUIのバージョンがネイティブMCPサポートを備えている場合は、同じURL+ヘッダーでMCPツールサーバーとして追加します(設定 → ツール)。

接続すると、サーバーのMCP instructions フィールド(それを尊重するクライアントが自動的に読み取る)は、モデルに回答前に検索し、プロンプトなしでメモを保存するよう促します。クライアントがそれを拾うのではなく、システムプロンプトを介してその動作を明示的かつ確実にしたい場合は、docs/agent-persona.md を参照してください。

OpenAPI/RESTツール呼び出しクライアント

MCPを話すのではなくOpenAPI仕様をインポートするもの(カスタムGPT Actions、LibreChat、カスタムボット)向け:

  • 仕様URL: https://<your-host>/openapi.json(ベアラートークンで保護 — ヘッダー付きで取得)

  • クライアントがライブフェッチではなくファイルを必要とする場合は、静的コピーが openapi/generated.json にコミットされています(スキーマ変更後は npm run generate:openapi で再生成)。

  • すべての呼び出しには同じ Authorization: Bearer <API_BEARER_TOKEN> ヘッダーが必要です。

タグ規約

フォルダはありません — タグが唯一の整理構造なので、エージェントは一貫して使用する必要があります。AWS DevOps Pro試験の6つのドメインには exam:<domain>、さらに自由形式のトピックタグ(ebs、s3、codepipeline、…)を使用します。完全な規約と、エージェント向けに強制/文書化されている場所は、docs/tag-conventions.md にあります。

開発

npm test              # vitest — memoService, REST API, and MCP tool round-trips
npm run typecheck      # tsc --noEmit
npm run build           # compiles to dist/ (used by the Docker image)

これを拡張する場合は、CLAUDE.md で完全なアーキテクチャの説明(SQLite+FTS5を選んだ理由、共有サービスレイヤーを1つにした理由、認証モデル、既知の落とし穴)を参照してください。

ライセンス

MIT

Maintenance

ActivitySlowing
ResponsivenessNo issues

Related MCP Connectors

  • XMemo is a user-owned Memory OS for AI agents, providing a shared, persistent memory layer across AI assistants, IDEs, CLIs, tools, projects, and sessions. It enables ChatGPT, Claude, Codex, Cursor, Gemini, and other supported AI clients to access authorized long-term context without requiring users to repeatedly explain their preferences, project decisions, or previous work. Beyond basic memory storage and retrieval, XMemo supports semantic search, contextual recall, memory updates and corrections, source attribution, version history, project-scoped context, task tracking, and governed memory lifecycle management. Identity-aware access controls, scoped authorization, and memory isolation help users manage which agents and workflows can access their information. XMemo also provides advanced capabilities for structured knowledge, reusable procedures, and memory consolidation through its broader Memory OS platform. Connect through hosted MCP with OAuth or bearer-token authentication, or integrate directly through REST APIs and supported client tools. Memory remains available across authorized clients and sessions, with user-controlled access, export, and deletion. Website: https://xmemo.dev Documentation: https://xmemo.dev/docs

  • Persistent memory layer for AI tools. Save and recall notes across Claude and other MCP clients.

  • Markdown-based note-taking with a hosted MCP server. Your notes serve you and your AI.

  • MCP-native notes and memory for ChatGPT, Claude, and other AI tools.

Related MCP Servers

  • A
    license
    Not graded
    quality
    D
    maintenance
    Self-hosted semantic memory for AI agents. Save worklogs, decisions, and notes via MCP, then recall them across sessions by meaning rather than keyword. Backed by Postgres + pgvector with local embeddings (multilingual-e5-base).
    1
    MIT
  • A
    license
    A
    quality
    A
    maintenance
    XMemo is a secure, user-owned memory substrate and context engine for AI agents, CLIs, IDEs, and LLM workspaces. Exposed over Streamable HTTP MCP, it empowers agents with cross-session memory, task continuity, and personalized context. Key Features: * Personalized Context: Stores and recalls developer preferences, project guidelines, and coding patterns via semantic vector search. * Agent Daily Me
    31
    1,128 npm
    12
    MIT
  • A
    license
    Not graded
    quality
    A
    maintenance
    A self-hosted Markdown knowledge base and Agent Harness with an MCP server that enables AI agents to read and write notes, providing persistent memory and a shared workspace for multi-agent collaboration.
    2
    MIT
  • A
    license
    A
    quality
    B
    maintenance
    Self-hosted knowledge base that gives AI agents persistent memory over MCP. 18 tools covering notes, folders, tags and trash; hybrid search combining pgvector embeddings with bilingual full-text ranking via RRF; [[wikilink]] graph traversal and backlinks; document import from PDF, DOCX and EPUB. Connects over Streamable HTTP or stdio, with Bearer-token or OAuth auth.
    18
    3
    AGPL 3.0