Brainbase

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MCPツール ​

Brainbase MCPは、ローカルの個人SSOTをAIエージェントから参照するためのtoolsを提供します。

get_context ​

自分、仕事、関係性、プロジェクトを統合した初期文脈を取得します。任意のprojectとas_ofで、追加されるcanonicalGraphのプロジェクト範囲と有効時点を指定できます。互換用のトップレベルrelationshipsとdecisionsは、この指定では絞り込まれません。

ts
mcp__brainbase__get_context({
  project: "project-atlas",
  as_of: "2026-08-17T00:00:00.000Z"
})

Graph v2では従来の応答を維持したままcanonicalGraphを追加し、正規エンティティ、探索に使ったエッジIDのrelationPath、探索時点を返します。エッジ本体は返しません。

list_entities ​

指定した型のエンティティを一覧します。

ts
mcp__brainbase__list_entities({
  type: "project"
})

主な型:

  • person
  • org
  • project
  • relationship
  • decision

Graph v2から候補を見つけ、AIが選んだ関係をたどり、根拠と不足情報を返します。探索計画と埋め込み接続は今回追加する機能です。npm公開版への反映はリリース履歴で確認してください。

ts
mcp__brainbase__search({
  query: "Atlasで守る判断とその理由",
  project: "project-atlas",
  as_of: "2026-08-17T00:00:00.000Z",
  seedIds: ["project-atlas"],
  steps: [{ relation: "governs", direction: "incoming", targetType: "decision" }]
})

seedIdsはresolve_entityや前回の検索結果で確認した正規IDです。最大10件、stepsは最大3段です。関係は実際に記録されているものを選び、向きはincomingまたはoutgoingを指定します。上の例は、プロジェクトに入ってくるgovernsをたどり、その案件に適用される判断を取得します。limitは1〜50です。

IDをまだ知らない場合は、queryだけで候補を取得します。埋め込み未設定では文字一致、設定済みではベクトルによる候補検索を行います。実際に使った方式を結果に残すため、未設定の結果を意味検索として扱いません。AIが検索ごとに旧方式を選ぶmode指定は受け付けません。

候補には正規IDと実エッジのrelationPathが付きます。記録された判断と理由、情報不足も返します。検索順位は根拠の強さではありません。AIは、取得した記録が質問への回答を支えるかを確認する必要があります。探索が途中で打ち切られた場合や根拠が不足する場合、不存在を断定しません。

Graph v1は従来の候補を返しつつmigration_requiredを明示し、関係探索の指定を拒否します。Graph v2への移行を行ってください。個人の価値観や経験はsearch_personal_kgで検索します。get_contextは初期文脈の取得用であり、質問に必要な根拠探索の代わりではありません。

任意の埋め込み接続 ​

既定では埋め込みのための通信は行いません。利用者が起動したOpenAI互換のローカル埋め込みサービス、または外部HTTPS APIを設定できます。

bash
# 自分で起動したローカルサービスの例。モデルは事前に用意します。
BRAINBASE_EMBEDDING_URL=http://127.0.0.1:11434/v1/embeddings
BRAINBASE_EMBEDDING_MODEL=<利用する埋め込みモデル名>
# 認証が必要なサービスのみ設定
BRAINBASE_EMBEDDING_API_KEY=<自分のキー>

MCPプロセスの環境変数として設定し、変更後は再起動します。サービスには質問と、候補を選ぶ前の対象スコープ内の全有効Graphエンティティ（ID・型・名前・別名・要約・タグ・メタデータ）が送信されます。プロジェクト未指定の場合は全プロジェクトが対象です。キャッシュ済みのテキストは再送しません。外部APIでは、そのサービスの料金・データ取扱条件が適用されます。送信先は利用者が設定し、検索ツールの引数から変更できません。

埋め込みモデルは同梱しません。プロバイダーの応答不正や障害時はエラーを返し、別のモデルや文字検索へ自動的に切り替えません。正規IDを指定した関係探索には埋め込みを使いません。

接続アダプターは、質問を含めて1回2048件まで、64件・1MB以下の単位で送信し、全体を10秒で打ち切ります。成功したベクトルはプロセス内で最大2048件再利用します。初回や再起動後は対象データの生成が必要です。上限を超える場合はプロジェクトで範囲を絞るか、正規IDから探索してください。

resolve_entity ​

任意の文章に含まれる表現を、Graph v2の正規エンティティIDへ接続します。本文そのものではなくhashとspanを残す、検証可能なEvidence Receiptを返します。

ts
mcp__brainbase__resolve_entity({
  text: "Atlas導入について田中さんに相談する",
  asOf: "2026-08-17T00:00:00.000Z",
  projectScope: {
    projectIds: ["project-atlas"],
    policy: "strict"
  }
})

必須入力はtextとasOfです。任意でdataDir、抽出済みのmentionSpans、projectScope、対象を絞るentityTypesを渡せます。resolve_entityはasOf、get_contextとsearchはas_ofなので、項目名の違いに注意してください。

結果は表現ごとにresolved、ambiguous、unresolvedを区別します。候補が複数ある場合や情報源を検証できない場合に、勝手に1件へ確定しません。トップレベルのstatusは、検証済みGraph v2ならverified、Graph v1ならmigration_required、Graphの欠落・破損ならunverifiedです。unverified時のReceiptはblockedとなり、未取得を「該当なし」へ丸めません。asOfは時点が有効なエンティティとエッジだけを使うための必須値です。

projectScope.policyは省略時にstrictとなり、次から選びます。

  • strict: 指定プロジェクトへIDエッジで到達できる候補だけを使う
  • prefer_project: 指定プロジェクトの候補を優先する
  • allow_global_fallback: プロジェクト内に候補がない場合だけ全体へ広げる

Receiptには正規ID、候補根拠、Graph/Ontology/Resolverのversion、入力hash、source状態、決定論的digestが含まれます。元の本文やローカルの絶対pathはportable Receiptへ保存しません。

search_personal_kg ​

価値観、判断基準、経験、SNS文脈などを検索します。

ts
mcp__brainbase__search_personal_kg({
  query: "AIに判断基準を渡す"
})

Personal KGは個人の判断軸や経験を扱います。承認なしに仕事の正本へ昇格する場所ではありません。 人物やプロジェクトはGraph側にあるため、見つからない場合はsearch_personal_kgではなくsearchを使います。

onboarding_status ​

オンボーディングの状態を確認します。

ts
mcp__brainbase__onboarding_status({})

Connected-world onboarding ​

接続済みソースから最初の価値まで進める場合は、次の5 toolを順に使います。

  1. brainbase_onboarding_start: 実際に呼び出せるsource inventoryと最初の価値を登録する。
  2. brainbase_onboarding_get: receipt、候補、review、first-value状態を確認する。
  3. brainbase_onboarding_ingest: 本文ではなくpointer、SHA-256 hash、permission snapshot、構造化候補を登録する。
  4. brainbase_onboarding_review: approve、edit、reject、mergeを記録し、確認済み候補だけをcanonical SSOTへ昇格する。
  5. brainbase_onboarding_first_value: 回答本文ではなくhashと使用canonical IDを記録し、usefulまたはnot_usefulを記録する。

取得不能、権限待ち、error、未確認は空の結果やreadyとして扱いません。全Drive、全mailbox、home directory全体ではなく、startが返すselectedSourceIdsの最小scopeだけを取得してください。

そのまま使える最小例 ​

startの返却値には同じ値のrunIdとidがあります。以降はrunIdを使います。

ts
const started = await mcp__brainbase__brainbase_onboarding_start({
  valueTarget: "いまの重要案件を知る",
  sources: [
    { id: "gmail-main", mode: "gmail", status: "waiting_for_authorization" },
    {
      id: "drive-alpha",
      mode: "drive",
      status: "ready",
      evidencePointer: "drive://folder/alpha",
      permissionScope: ["folder:alpha"]
    }
  ]
})

waiting_for_authorizationは0件でもreadyでもありません。上の例ではselectedSourceIdsに入ったdrive-alphaだけを取得し、receiptはsourceの内側に置きます。

ts
const ingested = await mcp__brainbase__brainbase_onboarding_ingest({
  runId: started.runId,
  source: {
    sourceId: "drive-alpha",
    evidencePointer: "drive://folder/alpha",
    contentHash: "sha256:<64文字の小文字hex>",
    permissionSnapshot: { scopes: ["folder:alpha"] },
    collectionStatus: "collected"
  },
  candidates: [{
    kind: "decision",
    payload: {
      decision: "Ontology 1.0.0を現在の回答に使う",
      topic: "ontology-runtime",
      effectiveAt: "2026-08-05T00:00:00.000Z"
    },
    observationClass: "observed",
    evidenceId: "drive-item-1"
  }]
})

reviewは配列actionsで渡します。inferred候補は直接approveできません。人が内容を確認したうえでeditするか、rejectしてください。

ts
const reviewed = await mcp__brainbase__brainbase_onboarding_review({
  runId: started.runId,
  actions: [{
    candidateId: ingested.candidates[0].id,
    decision: "approve",
    reason: "正本の記載を人が確認した"
  }]
})

seed済み項目、未設定項目、接続状態を見て、次に何を埋めるべきかを判断します。

get_ontology ​

同梱されている現行Ontology 2.0.0を取得します。Personal OSのファイルを読めない状態でも利用できます。

ts
mcp__brainbase__get_ontology({})

返す5領域は、型、関係語彙、制約、推論、変更管理です。

audit_ontology ​

ローカル正本を、Graph v2に記録されたOntology bindingまたは指定した履歴versionに照らして監査します。

ts
mcp__brainbase__audit_ontology({})

正本を全件読めた場合だけ status: "complete" になります。欠損や壊れたファイルがある場合は status: "unverified"、violationCount: null を返し、0件とは扱いません。

過去snapshotを当時の意味で読む場合は、記録されたversionを指定します。

ts
mcp__brainbase__audit_ontology({
  ontologyVersion: "0.0.0"
})

infer_decisions ​

Decisionの明示的な supersedes から、有効、置換済み、競合を導出します。

ts
mcp__brainbase__infer_decisions({
  asOf: "2026-08-03T00:00:00.000Z",
  ontologyVersion: "2.0.0"
})

同じ topic の有効Decisionが複数ある場合は、勝手に優先順位を付けず競合として返します。 ontologyVersion: "0.0.0"では、1.0.0で追加されたeffectiveAt、supersession、conflict推論を過去へ遡及適用せず、そのversionを結果に記録します。

ontology_impact ​

過去versionから現行2.0.0への互換性、変更点、移行、ロールバック方法を取得します。

ts
mcp__brainbase__ontology_impact({
  fromVersion: "0.0.0"
})

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