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プロジェクトアーティファクト(MCP対応)の拡張メモリプロトコル
概要
AI エージェントに、任意のコードベースの常に更新、クエリ可能なメモリを 1 つの npx コマンドで指定します。 必見 - 正確な結果のためのpath glob、タグ、langによるフィルタリング BM25 + ベクターの融合(デフォルトで有効) 🧠 - トランスフォーマー.js のリランサー 精密ブースト - Merkle のようなハッシュでリアルタイムのインクリメンタルインデックス作成 CLI + MCP 連携による再利用可能な検索スコープ ◀️ - --project と --directory aliases の明確さ 汎用IDEツールとの建築比較
概要（AI 翻訳）
Version 1.12.x・Semantic Search・MCP対応・Node.js
あなたのAIエージェントに、任意のコードベースの常に更新された、クエリ可能なメモリを付与します。インテリジェントなセマンティック検索と自動学習 - 1つの[[npx]]]コマンドで。
在 日 時 時 分 時 分 時 分 時 分 時 分 時 分 時 分 時 分 時 分 時 分 時 分 時 分 時 分 時 分 時 分 時 分 時 分 時 分 時 分 時 分 時 分 時 分 分 時 分 分 時 分 時 分 分 時 分 分 時 分 分 時 時 分 分 分 時 分 時 時 分 分 時 時 時 時 分 分 時 時 分 時 分 分 分 時 分 分 時 時 時 時 時 時 分 分 時 時 分 分 分 分 分 時 分 分 時 時 分 時 時 分 時 時 分 分 分 分 時 分 分 分 時 時 分 分
◀ v1.12 の新機能 - 高度な検索とマルチプロジェクトのサポート
path_glob, tags], [lang]でフィルタリング
ハイブリッド検索* - BM25 + ベクター融合と共焦点ランクブレンド(デフォルトで有効)
🧠 Cross-Encoder Re-Ranker - トランスフォーマー 精密ブースト
'File Watcher** - Merkle-likeハッシュでリアルタイムのインクリメンタルインデックス
Context Packs* - CLI + MCP の統合で再利用可能な検索スコープ
--projectと[[--directory]の2つ
汎用IDEツールとのアーキテクチャ比較
主な改善点:
-40%高速インデックス 増分更新 -60%優れた精度ハイブリッド検索+リクナー -3xは、明示的なパスで複数のプロジェクト操作を高速化
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README
以下は原文 README の抜粋です。原文を見る。
PAMPA – Protocol for Augmented Memory of Project Artifacts
Version 1.12.x · Semantic Search · MCP Compatible · Node.js
Give your AI agents an always-updated, queryable memory of any codebase – with intelligent semantic search and automatic learning – in one npx command.
🇪🇸 Versión en Español | 🇺🇸 English Version | 🤖 Agent Version
🌟 What’s New in v1.12 - Advanced Search & Multi-Project Support
🎯 Scoped Search Filters - Filter by path_glob, tags, lang for precise results
🔄 Hybrid Search - BM25 + Vector fusion with reciprocal rank blending (enabled by default)
🧠 Cross-Encoder Re-Ranker - Transformers.js reranker for precision boosts
👀 File Watcher - Real-time incremental indexing with Merkle-like hashing
📦 Context Packs - Reusable search scopes with CLI + MCP integration
🛠️ Multi-Project CLI - --project and --directory aliases for clarity
🏆 Performance Analysis - Architectural comparison with general-purpose IDE tools
Major improvements:
- 40% faster indexing with incremental updates
- 60% better precision with hybrid search + reranker
- 3x faster multi-project operations with explicit paths
- 90% reduction in duplicate function creation with symbol boost
- Specialized architecture for semantic code search
🌟 Why PAMPA?
Large language model agents can read thousands of tokens, but projects easily reach millions of characters. Without an intelligent retrieval layer, agents:
- Recreate functions that already exist
- Misname APIs (newUser vs. createUser)
- Waste tokens loading repetitive code (
vendor/,node_modules/…) - Fail when the repository grows
PAMPA solves this by turning your repository into a semantic code memory graph:
- Chunking – Each function/class becomes an atomic chunk
- Semantic Tagging – Automatic extraction of semantic tags from code context
- Embedding – Enhanced chunks are vectorized with advanced embedding models
- Learning – System learns from successful searches and caches intentions
- Indexing – Vectors + semantic metadata live in local SQLite
- Codemap – A lightweight
pampa.codemap.jsoncommits to git so context follows the repo - Serving – An MCP server exposes intelligent search and retrieval tools
インストール
npx -y pampa mcp設定
{
"mcpServers": {
"pampa": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "pampa", "mcp"]
}
}
}