人間向けノート（Notion / Obsidian）
ページ中心で人には使いやすい。AI 接続はコネクタやプラグインに依存し、構造は人の運用に委ねられます。
LOCAL-FIRST · MCP-NATIVE · OPEN SOURCE
AI エージェントのための ナレッジベース
hyseed は、チームの意思決定・教訓・API・ランブックを構造化された事実に変え、Claude Code、Cursor、Cline などの MCP クライアントから直接利用できるようにします。データはローカルに留まります。
Windows x64 · VS Code 1.101+ · Beta · MIT
$ hyseed search "sqlite fts5 decision"
dec/use-sqlite-fts5decision · accepted
→ kb_get(..., section="Architecture")target section only
context70–90% less on long docs
セクション単位で取得し、文書全体をコンテキストに入れません。
既存ツールに足りないもの
人が書く方法、似た文章の探し方、会話の覚え方は解決しますが、「AI がチームのレビュー済み事実を確実に使う方法」は解決していません。
ベクトルストア / RAG（Chroma / LanceDB など）
類似検索は得意だが、スキーマ・バージョン・チーム協業はなく、検索パイプラインを自作する必要があります。
AI メモリ（Mem0 / Zep など）
単一エージェントの会話メモリが中心で、自動抽出が主。チームレビューや長期ガバナンスには向きません。
hyseed が埋めるのは、チームがレビューした構造化事実を MCP 経由で AI が使えるようにする部分です。
AI に使われるために設計
Wiki にチャット欄を足すのではなく、検索・構造・バージョン・協業をプロトコルとデータモデルに組み込みます。
MCP ネイティブ
文書 CRUD、検索、グラフ、バージョン、スケジュールを MCP で公開。Claude Code、Cursor、Cline などから直接接続できます。ツールが多い場合は、読み取り専用 3 ツールだけのシンモードに切り替えられます。
自由文ではなく型付きスキーマ
プロジェクト、意思決定、教訓、用語集、人物、FAQ、API、ランブック、リリースの 9 種類。型付きメタデータと安定 ID により、AI は事実を正確に抽出できます。
セクション単位の取得
kb_get は見出し単位で取得でき、セクションがない場合は目次を返します。長文のコンテキスト消費を 70–90% 削減できます。
バージョン・監査・ロールバック
変更ごとにバージョン番号を持ち、フィールド単位の差分、任意バージョンへの復元、論理削除からの復元、監査ログを備えます。AI の自動書き込みも安心です。
型付きナレッジグラフ
10 種類の標準リレーション、自動バックリンク、マルチホップ探索、影響分析、意思決定チェーン。意思決定を変えたとき、影響を受ける文書をたどれます。
Git ネイティブな協業
ナレッジは Git 上の Markdown として存在し、tags / aliases / links / metadata は 3-way マージ。PR レビュー、ブランチ、Code Owners をそのまま使えます。
並べて見る
各製品の典型的な形態で比較しています。詳細は各製品の現行バージョンを確認してください。
| 比較軸 | 人間向けノート（Notion / Obsidian） | ベクトルストア + RAG | AI メモリ | hyseed |
|---|---|---|---|---|
| 設計の中心 | 人とページ | モデルとベクトル | 単一エージェントの会話 | AI エージェント + 人、同じ知識を共有 |
| AI 接続 | Web / エディタ。コネクタやプラグイン経由 | SDK + 自前の検索パイプライン | SDK / API、フレームワーク依存 | MCP ネイティブ + CLI + 管理コンソール + VS Code 拡張 |
| データ構造 | 自由形式、運用で規定 | ベクトルのみ、スキーマなし | 自動抽出されたメモリ項目 | 9 種の文書タイプ + 型付きメタデータ + 安定 ID |
| 検索 | キーワード / プラグイン | ベクトル類似度が中心 | 意味的な想起 | FTS5 BM25 / 曖昧 / セマンティック / RRF ハイブリッド |
| コンテキストコスト | ページ全体 | チャンク返却、まだ削る必要 | メモリ注入、粒度は制御しにくい | セクション単位。長文で 70–90% 削減 |
| バージョンと監査 | ページ / ファイル履歴。監査はプランやプラグイン依存 | 通常なし | 重点ではない | バージョン、フィールド差分、復元、論理削除、監査 |
| チーム協業 | Notion はリアルタイム。Obsidian は Git / 同期 | なし | 弱く、プラットフォーム内 | Git ネイティブ + 3-way マージ + PR レビュー |
| データと配備 | Notion はクラウド。Obsidian はローカルファイル | ローカル / クラウド、セルフマネージド | セルフホストの OSS またはクラウド | 単一ファイルの SQLite、完全ローカル、クラウドなし、テレメトリーなし、MIT |
比較は各製品の典型的な形態に基づきます。hyseed の能力と数値はプロジェクト README に由来します。
3 ステップで既存ワークフローへ
Python ランタイムの別途インストールは不要。VS Code 拡張に hyseed.exe を同梱しています。
拡張をインストール
VS Code Marketplace から hyseed をインストール。Windows x64、VS Code 1.101+。
code --install-extension limccn.kbmcp-vscode管理コンソールを開く
コマンドパレットで hyseed: Open admin console を実行。拡張が 127.0.0.1 にバインドされたローカルサーバーを起動します。
知識を追加・検索
文書を作成するか Markdown を取り込み、MCP クライアントから検索させます。変更はすべてバージョン管理されます。
hyseed search "sqlite fts5"初回はローカル vault を作成します。既定のデータルートは %USERPROFILE%\.local\share\hyseed です。
今すぐ使える。境界も明記
hyseed は Beta です。VS Code 拡張の現行公開版は 0.1.1。コアのストレージと API は 0.5.0 以降安定しているため、小規模チームでの導入に向いています。セマンティック検索にはオプションの sqlite-vec 拡張が必要で、既定では語彙・あいまい・RRF ハイブリッド検索を使用します。
公開版
Marketplace 0.1.1
プラットフォーム
Windows x64
ライセンス
MIT
データ
ローカル SQLite · テレメトリーなし
CLI の配布
拡張に同梱。PyPI は未公開
チームの知識を AI ワークフローへ
VS Code Marketplace から hyseed をインストールし、ローカルで追跡可能、協業できるナレッジベースを数分で用意できます。
Windows x64 · ランタイムの別途インストール不要 · MIT