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PowerContext

記憶を超えて

PyPI version License Apache 2.0 Discord

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PowerContext は PowerMem のアップグレード版であり、人と Agent の協働を支える コンテキストランタイムです。共同で進めた作業を、理解・引き継ぎ・継続が可能なプロジェクトコンテキストとして 蓄積します。

クイックスタート

macOS または Linux、Python 3.11 以降、uv、および少なくとも 1 つの対応 Agent Host が必要です。

1. PowerContext とインテグレーションをインストールする

uv tool install "powercontext[cli,server]==0.0.2"

# 1 つ以上のインテグレーションを選択します。
powercontext setup codex --source oceanbase/powercontext --ref v0.0.2
powercontext setup claude-code --source oceanbase/powercontext --ref v0.0.2
powercontext setup dsh --source oceanbase/powercontext --ref v0.0.2
powercontext setup hermes --source oceanbase/powercontext --ref v0.0.2

最初のコマンドは、隔離された環境に CLI とローカル Server をインストールします。以降の setup コマンドは、 対応するリポジトリの tag から各インテグレーションをインストールします。既存のインストールを更新するには、setup を 再実行してください。

2. ローカル Server を起動して検証する

1 つのターミナルで Server を起動したままにします。

powercontext server run

別のターミナルでサービスとプラグインを検証します。

powercontext doctor
powercontext doctor codex  # または: claude-code / dsh / hermes

デフォルトでは、Server は 127.0.0.1:8000 で待ち受け、/mcp で Streamable HTTP MCP を公開し、 ローカルの SQLite データベースにデータを永続化します。明示的な Memory 操作には inference provider の設定は 不要です。

主な機能

機能 提供する価値
Memory の抽出と管理 長期的に再利用する価値のある意思決定、制約、成果、状態、次のステップを明示的に記録します。Generation model を設定すると、Source から Memory を抽出することもできます。改訂や廃止を行っても履歴は保持されます
リクエスト時の範囲限定想起 Agent がリクエストを処理する前に、プロジェクト scope、関連性、byte budget に基づいて、schema 検証済みで citation 付きの PreparedContext を 1 つ生成します。想起に失敗しても元のタスクは中断されません
Handoff によるタスク引き継ぎ 目標、検証済みの進捗、ブロッカー、次のステップ、エビデンスを検査可能な作業パッケージにまとめ、別のセッション、タスク、モデル、Agent Host が明確な状態から作業を継続できるようにします
Source とエビデンスチェーン 知識の出所を保存し、正確な citation で Memory と Artifact を関連付けます。Prompt の収集によって作成されるのは Source だけであり、直接 Memory に変換されることはありません
Experience と Skill のガバナンス モデルや呼び出し元が作成できるのは Candidate までです。Review を通過して初めて不変の revision が作成され、Skill にはさらに明示的な export が必要です。自動的に承認、インストール、実行されることはありません
ローカルおよびサービスデプロイ ローカル開発では SQLite をそのまま使用でき、チーム環境では OceanBase を選択できます。HTTP/OpenAPI、MCP、認証、OpenTelemetry を通じて既存システムと連携できます

ベンチマーク

LoCoMo

LOCOMO benchmark comparison showing PowerContext accuracy, search latency, and answer token usage against PowerMem and a full-context baseline

SWE-bench Pro public v2

SWE-bench Pro public v2 comparison showing an increase from 82.35% with PowerContext off to 86.73% with PowerContext on

この評価は Codex 環境で実行し、PowerContext OFF と ON の両グループで gpt-5.6-sol モデルを使用しました。

インテグレーション

PowerContext は Codex、Claude Code、DeepSeek Harness、Hermes Agent、Pi Coding Agent 向けの公式インテグレーションと インストールガイドを提供します。これらのインテグレーションは、PowerContext Server を通じて同じスコープ付きデータと 履歴を保持する契約を使用します。ホストインテグレーションが Server を自動的に起動したり、組み込んだりすることはありません。

公式インテグレーション

Codex
Codex		 Claude Code
Claude Code		 DeepSeek Harness
DeepSeek Harness		 Hermes Agent
Hermes Agent		 Pi Coding Agent
Pi Coding Agent

開発

ロックされた開発環境と Hook をインストールします。

make install

Pull Request を作成する前に、主要な検証コマンドを実行します。

make check
make test
make docs-test

openapi/powercontext.yaml を変更した後は、make contract-test を実行してください。完全なワークフローについては CONTRIBUTING.md、実装ガイドについては docs/en/development/を参照してください。

コミュニティ

質問やフィードバックは Discord で歓迎しています。再現可能な不具合や、 範囲を明確にした機能リクエストには GitHub Issues を利用してください。

ライセンス

PowerContext は Apache License 2.0 の下でライセンスされています。