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Persome とは？Claude Code・Codex と連携するMac向けAI個人メモリシステム

⭐ 1,185 stars GitHub →

Persome とは？Claude Code・Codex と連携するMac向けAI個人メモリシステム

PersomeはMac上で動作するオープンソースのAI個人メモリシステムです。あなたのMac上の作業履歴から「思考パターン・目標・作業スタイル」を学習し、Claude Code・Codex・CursorなどのAIコーディングエージェントへMCP経由でコンテキストを提供します。完全ローカル動作・プライベート設計で、証拠リンク付きの記憶を構築します。

GitHubで急上昇中の Intuition-Lab/personal-model をご紹介します。 スター数 1185★ を獲得し、AI分野で注目されているツールです。

Persome とは？Claude Code 個人メモリ MCP の仕組み

PersomeはMac上でローカル実行するオープンソースのAI個人メモリシステム（パーソナルモデル）です。macOSのアクセシビリティ権限を使って作業活動をキャプチャし、「ポイント→ライン→フェース→ボリューム→ルート」の5層構造で個人の思考パターン・優先事項・作業スタイルを自動構築します。

このモデルをMCP（Model Context Protocol）経由でClaude Code・Codex・Cursor・OpenCodeなどのAIコーディングエージェントに提供することで、「あなたのことをよく知るAIエージェント」を実現します。8名のコントリビューターによるオープンソース開発で、v0.3.x系として活発にリリースが続いています。

こんな人におすすめ:

  • エンジニア向け: Claude Code・Codex・Cursorを日常使いするソフトウェアエンジニアが、毎回コンテキスト説明に使う時間を省くために活用。複数プロジェクトの作業文脈・優先順位・コーディングスタイルをエージェントが自動把握できる。
  • 非エンジニア向け: プログラミング知識が必要なため、エンジニア専用ツールです

Persome の主な機能・特徴

5層メモリ構造：Point から Root まで

Persomeの記憶は5層構造で深化します。

層 意味
Point 証拠リンク付きの観察・イベント
Line 時系列的な関係・変化
Face 関連証拠で裏付けられたパターン
Volume プロジェクト横断の高次構造
Root 現時点でのあなたの統合モデル

新しい証拠が入ると以前の推論を強化・修正・覆すことができ、重要な主張はすべて「レシート（出典）」を保持します。

MCP経由のAIエージェント統合

  • Mac上のアクセシビリティAPIから作業活動をキャプチャして個人モデルを自動構築する
  • MCP経由でClaude Code・Codex・Cursor・OpenCodeにコンテキストを提供する
  • unattendedバックグラウンド処理でAIエージェントのサブスクリプションを自動利用できる

プライバシーファースト設計

  • 完全ローカル動作・プライベートバイデフォルト設計でデータはMacを離れない
  • Full Disk Accessは不要
  • データのエクスポート・削除が可能
  • Apache-2.0ライセンスで商用利用可能

Persome の使い方・始め方

5分間の合成デモ（個人データ不要）

個人データを使わずにPersomeの動作を確認できます。

git clone https://github.com/Intuition-Lab/personal-model.git
cd personal-model
uv run python scripts/sample_demo.py

ブラウザで http://127.0.0.1:8743/model が開き、424の合成ポイント・146ライン・12フェース・4ボリューム・1ルートのグラフが表示されます。

本番インストールと初期セットアップ

macOS 13以上と uv が必要です。

# uvでインストール（推奨）
uv tool install personal-model
persome onboard
persome model open --after 30

オンボーディングでは各macOS権限の用途を事前説明してから要求します。スクリーン録画は設定による（デフォルト不要）。

Claude Code・Codex・Cursorへの接続

# Claude Code に接続（予算上限50呼び出し/日）
persome install claude-code --fund-model

# Codex に接続
persome install codex --fund-model

# Cursor に接続
persome install cursor-agent --fund-model

--fund-model はバックグラウンドの意味論的処理でそのクライアントのサブスクリプションを使う明示的な同意です。接続後、エージェントに対して以下のようにPersomeメモリを参照させられます。

Search my Persome memory for [topic]. Use `search`, open the strongest result with `read_receipt`, and cite the source path, timestamp, and receipt ID.

Persome の活用事例

複数プロジェクト文脈の継続的把握

フリーランスのソフトウェアエンジニアが複数クライアントプロジェクトの文脈をPersomeに蓄積し、Claude Codeが「前回どこまで作業したか・今の優先事項は何か」を自動把握して開発継続するシナリオです。

従来は毎回「このプロジェクトでは〇〇を実装中で、△△が残タスクです」と書く必要がありましたが、PersomeのMCPコンテキストがその説明を代替します。

就寝中の自律エージェント稼働

スタートアップのバックエンドエンジニアが就寝前にClaude Codeを起動し、Persomeから優先順位情報を取得させてローカルタスク（テスト実行・リファクタリング・Issueドラフト）を自動実行。翌朝に「完了したこと・外部アクションが必要な判断・未着手事項」のモーニングレポートを受け取るワークフローです。Persomeが「このエンジニアのパーミッションスコープと優先順位」を把握しているため、安全なローカル作業のみエージェントが自律実行します。

なぜ今このツールか？Mem0・Zep・ChatGPT MemoryとのAI個人メモリの違い

既存AIメモリツールとの比較

ツール 動作場所 主な用途 プライバシー
Persome Mac ローカル コーディングエージェント連携 ローカル完結
Mem0 クラウド/セルフホスト アプリ組み込み記憶 サーバー依存
Zep クラウド/セルフホスト 会話履歴・RAG サーバー依存
ChatGPT Memory OpenAIクラウド ChatGPT専用 OpenAI管理
Letta (MemGPT) セルフホスト エージェント自身が記憶管理 セルフホスト

Persomeの差別化ポイント: 既存ツールがAPIサーバーや外部クラウドを前提とするのに対し、PersomeはMac上で完全ローカル動作し、AIコーディングエージェントのMCPインターフェースに直接接続します。「エンジニアのMac活動から学習した個人コンテキスト」をリアルタイムで提供できる点が独自の強みです。

2026年のMCPエコシステムで今注目される理由

2026年にMCP（Model Context Protocol）がClaude・Codex・Cursorで標準採用されたことで、「AIエージェントへの個人コンテキスト提供インフラ」としてのPersomeの価値が急上昇しています。GitHubトレンドへの登場はそのタイミングと完全に一致しています。

こんな人に向いている

フルスタックエンジニア・バックエンドエンジニアがClaude Code・Codexを使った自動化ワークフローで最大限活用できるツールです。特に以下のシナリオで威力を発揮します：

  • Claude Codeで同じプロジェクトを長期的に開発していて、毎回「前回の続き」を説明するコストが高い方
  • 複数プロジェクト間を行き来するフリーランサーで、作業文脈の管理に悩んでいる方
  • 「AIエージェントに自分のコーディングスタイルを学習させたい」と考えるソフトウェアエンジニア

ただし現時点では macOS 専用（macOS 13+）のため、Windowsや Linuxを主環境とする開発者は対象外です。

使う前に知っておきたいこと

プラットフォーム制限

  • macOS 13 (Ventura) 以上専用（WindowsとLinuxは未対応）
  • Apple SiliconとIntelの両Mac対応（ローカルOCRの実装が異なる）
  • macOS Accessibility権限が必要（スクリーン録画は設定依存でデフォルト不要）

LLM設定が必要

意味論的モデリング（Face・Volume・Root生成）にはLLMが必要です。

# ホスト/ローカルLLMプロバイダー設定
persome llm setup

# または既存のコーディングエージェント接続を利用
persome llm agent setup --client codex --daily-call-limit 50 --check

LLMなしでもPointの収集とBM25リコールは動作します。

ライセンス・プライバシー

Apache-2.0ライセンス（商用利用可・改変可・再配布可・ライセンス表記必要）。全個人データはMac上のSQLiteDBに保存され、完全なエクスポート・削除が可能。SECURITY_PRIVACY.mdに詳細なプライバシーポリシーが記載されています。

まとめ

Persomeは、AIコーディングエージェントを「誰のためでもなく、あなたのために動くエージェント」に変える革新的なMCPツールです。Claude Code・Codex・Cursorユーザーで、毎回コンテキスト説明に時間を使っているエンジニアに特におすすめします。macOS 13+限定・Accessibility権限必要・LLM設定必要という前提はありますが、完全ローカル動作でプライバシーが守られる点が最大の強みです。2026年のMCPエコシステム普及とともに、個人AIメモリの標準ツールになる可能性を秘めたプロジェクトです。

GitHub でチェックする →

この技術を学ぶ

AIエージェントやMCP開発に興味を持った方には、Udemyのオンラインコースもおすすめです。

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