iweは、Markdownノートを階層型ナレッジグラフとして整理するシステムです。核心的な目標は、AI Agentが人間と同じように知識構造を理解できるようにすることです。曖昧なベクトル類似度検索に頼るのではなく。

プロジェクト概要

属性内容
GitHubiwe-org/iwe
Stars961
言語Rust
特徴階層型ナレッジグラフ、MCPプロトコル対応、LSPエディタ統合
最終更新1日前

解決する問題

AIを活用した作業において、コンテキスト管理は定番の難題です。ノートをフォルダに保存しても、2週間後にはどこに置いたか忘れてしまいます。ベクトルデータベースをRAGに使うと、AIが得るのは「関連しているかもしれない」断片であって、実際に関連するコンテンツではありません。iweの解決アプローチは単純明確です：AIに断片を与えるのではなく、地図を与えるのです。

**包含リンク（inclusion links）**で構築された階層構造により、ノートは木構造を形成し、ポリ階層（polyhierarchy）もサポートされています。つまり、同じノートを複製せずに異なるコンテキストに配置できます。AIがトピックをクエリすると、その子ノード、親ノード、関連リンクの完全なコンテキストを自動的に取得できます。

コア機能

ローカルファースト すべてのデータはローカルディレクトリに純粋なMarkdownファイルとして保存されます。ロックインも、クラウド依存もありません。

AI外部メモリ CLIとMCP Serverの2つのインターフェースを提供し、AI Agentがナレッジベースを検索、作成、再構築できるようにします。Claude、Codex、Geminiなどのツールは、標準プロトコルを通じてアクセスできます。

エディタ統合 LSPプロトコルを介してVS Code、Neovim、Zed、Helixなどのエディタをサポートし、検索、ジャンプ、リファクタリング、自動補完などのIDEレベルの機能を提供します。

構造化された検索 ベクトルデータベースの「ブラックボックス類似度」とは異なり、iweの検索は明示的なリンク関係に基づいています。結果は予測可能で、説明可能で、手動で調整可能です。

クイックスタート

# インストール
brew tap iwe-org/iwe
brew install iwe

# ナレッジベースの初期化
cd ~/notes
iwe init

# トピックとその上下2レベルのコンテキストを取得
iwe retrieve -k "プロジェクト計画" -d 2 -c 1

MCP Serverは13のツール、3つのプロンプトテンプレート、およびリソースアクセス機能を提供し、AI Agentがナレッジグラフを直接操作できます。

類似ツールとの比較

ツールStars特徴
Obsidian80k+成熟したノートアプリ、豊富なプラグインエコシステム
Logseq35k+アウトライン式双方向リンク、オープンソース
mem.ai-クラウドベースAIメモリ、自動整理
iwe961AI Agent向けに設計された構造化ナレッジグラフ、MCPネイティブサポート

Obsidian/Logseqのような人間向けに設計されたツールとは異なり、iweは最初から「人間と機械の協働」を目的として設計されています。エディタを置き換えるのではなく、基盤となる知識層として機能し、どのエディタでも構造化機能を利用できるようにします。

ユースケース

  • AI支援プログラミング：コードベースのドキュメント、アーキテクチャの決定事項、API設計をナレッジグラフに整理し、AIが個別ファイルだけでなく全体構造を理解できるようにする
  • プロジェクト知識管理：複雑なプロジェクトの背景情報、決定事項、技術的負債を、追跡可能な知識の脈絡として形成する
  • パーソナルナレッジベース：フォルダのフラットな組織化を代替し、ノート間に明確な階層と関連性を持たせる

プロジェクト情報

属性内容
リポジトリhttps://github.com/iwe-org/iwe
ライセンスApache-2.0
言語Rust
メンテナ@iwe-org

現在のAIツールブームの中で、iweの961スターは目立たないかもしれません。しかし、解決している問題は具体的です：AIが確率的推測ではなく、あなたの知識構造を本当に理解できるようにする方法。Claude、Codex、または他のAI Agentツールを使用している場合、試す価値があります。