setup を一度実行して AI ツールを再起動します。その後 Engram は MCP ツールと開始ガイダンスとして表示されます。必要なときに下の専用ツールを確認してください。
ターミナルでひとつのコマンドを実行します: npx engram-tools@0.3.6 --setup <api-key>。可能な場合、Claude Code、Cursor、Gemini、Antigravity、Codex、OpenCode、VS Code/Copilot 向けに MCP 設定を書き込みます。
$ npx -y engram-tools@0.3.6 --setup <api-key>
shell で engram_start を実行するわけではありません。setup 後、クライアントは Engram ツールと開始ガイダンスをエージェントに表示します。通常どおりタスクを説明し、クライアントがガイダンスを無視する場合だけ短い context prompt を一度貼ります。
あなた: この repo/task に取り組んで。計画前に Engram context を使って。
再起動後、AI クライアントは Engram MCP server を読み込みます。エージェントは engram_start、engram_store、engram_recall、AGENTS.md guidance、Claude slash helpers を利用できます。
エージェントが見る: engram_start, engram_store, engram_recall...
Engram は MCP でも agent をガイドします。この prompt は最初の session を明確にし、recall、cross-pollination、rehydrate を適切なタイミングで使わせます。
ウェルカムメールにも同じ内容があります。AI クライアントが MCP 起動ガイダンスを見落とした場合の fallback としてここに残しています。
Call engram_start with this project context:project: <product or client>repo: <repo slug>role: <role>market: <domain or market>stack: <main technologies>task: <current task>Before choosing an approach, call engram_recall.If another repo may have solved this pattern, call engram_cross_pollinate.If this chat was compacted or resumed, call engram_rehydrate.
setup コマンドが自動で処理します。ここでは標準 JSON 形式を使わないクライアントの正確な形を示します。
Google の現在の Gemini フローは Antigravity に誘導する場合があります。Engram は共通 Gemini 設定と Antigravity 専用ファイルの両方を書き込みます。
// ~/.gemini/config/mcp_config.json// ~/.gemini/antigravity/mcp_config.json{"mcpServers": {"engram": {"command": "npx","args": ["-y", "engram-tools", "mcp"]}}}
OpenCode は標準の mcpServers ではなくコマンド配列を使います。setup がこの形式を自動で書き込みます。
// ~/.config/opencode/opencode.json{"mcp": {"engram": {"type": "local","command": ["npx", "-y", "engram-tools", "mcp"],"enabled": true}}}
Codex は TOML を使います。Engram は engram テーブルだけを置き換え、他の Codex 設定は保持します。
# ~/.codex/config.toml[mcp_servers.engram]type = "stdio"command = "npx"args = ["-y", "engram-tools", "mcp"]
通常のコーディング用ツールと圧縮後の復元です。
利用可能なままにし、必要なトリガーがあるときだけ使います。
engram_startagent が必要とするときに使います: セッション開始.
engram_startagent が必要とするときに使います: セッション開始.
agent_toolこのツール呼び出しで使う設定値です。
projectこのツール呼び出しで使う設定値です。
repoこのツール呼び出しで使う設定値です。
roleこのツール呼び出しで使う設定値です。
marketこのツール呼び出しで使う設定値です。
taskこのツール呼び出しで使う設定値です。
stackこのツール呼び出しで使う設定値です。
contextこのツール呼び出しで使う設定値です。
include_skillsこのツール呼び出しで使う設定値です。
limitこのツール呼び出しで使う設定値です。
Engramを可能にする標準。
MCP(Model Context Protocol)はAnthropicが作成したオープン標準です。AIエージェントがシンプルで汎用的なインターフェースを通じて外部ツールやデータソースに接続できます。
AIのUSBのようなもの:一つの標準で、すべてのツールが動く。カスタム統合不要、独自SDK不要、ベンダーロックイン不要。ツールがMCPを話せば、そのまま動きます。
MCP互換のAIツールなら何でもEngramに接続できます。Claude Code、Cursor、Gemini、Antigravity、Copilot、OpenCode、Windsurf、Devin。。MCPをサポートしていれば、Engramをサポートしています。
SDK不要。カスタム統合コード不要。エージェントのMCP設定にEngramを追加するだけで、8つの新しいメモリツールが即座に使えます。
接続方法
あなたのAgent
Claude、Cursor など
Engram
MCP サーバー
チームメモリ
PostgreSQL + pgvector
1チームに1つの workspace を使います。repo とプロジェクト名で内部の記憶を整理します。チームメイトは dashboard から招待し、それぞれ別の key を使います。
ツール
ツール
ツール
新しいワークスペースは、Agentツール、MCP、RAG/検索、セキュリティ、運用、エンジニアリング文書、プロダクト/devexにまたがる100,000件の出典付き公開メモリから始まります。
一般的なタスクの実証済みアプローチ。例：「APIルートパターン：try-catchラッパー、入力検証、認証チェック、ビジネスロジック」パターンは正しいやり方を教えます。
チームルールとコーディング標準。例：「常にPrismaマイグレーションを使用、生SQLのALTER TABLEは禁止」規約はコードベースの一貫性を保ちます。
壊れたり驚かせたりするもの。例：「forEach内のasync/awaitは期待通りに動作しません。for...ofを使ってください」落とし穴は何時間ものデバッグを節約します。
一般的な問題の実戦テスト済み修正。例：「Next.jsのハイドレーション不一致：クライアント専用ロジックにuseEffectを使用」ソリューションはヒントではなく答えを提供します。
フレームワークのバージョン固有の知識。例：「Prisma 7はPrismaPgアダプターパターンが必要」依存関係はアップグレードの驚きを防ぎます。
複雑なタスクのステップバイステップガイド。例：「コードレビュースキル：ブランチのプルから承認まで15ステップ」スキルはオンデマンドでAgentに専門知識を提供します。
ソース： カバー範囲：React、Next.js、Vue、Angular、Python、Go、Rust、TypeScript、PostgreSQL、Docker、Kubernetes、AWSなど25以上のテクノロジー。さらにビジネススキル：プロダクト管理、営業、マーケティング、人事、法務、財務など。
他のAgentは空の状態から始まります。あなたのAgentは100,000件の出典付き公開メモリ、20のステップ別ガイド、初日から育つチーム専用メモリから始まります。
公共知識は全員へ。プライベート知識はあなたのチームへ。
Engramはまずワークスペース内の知識を検索し、役立つ場合に出典付きの公開プラクティスとガイドを追加します。
サポートとフィードバック
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