Claude Code、Cursor、Codexなどの複数のAIクライアント間で、メモリ、設定、および特化型エージェントチームを同期します。
別名 JevonsCode/fuli, fuli-context
- スター
- 10
- ツール
- —
- ダウンロード数(30日間)
- —
- 最新バージョン
- —
- 最終コミット
- 2026年11月14日
- ライセンス
- Apache-2.0
fuli MCPとは
fuliはMCPサーバーです。 Claude Code、Cursor、Codexなどの複数のAIクライアント間で、メモリ、設定、および特化型エージェントチームを同期します。.
プロジェクトのREADMEから生成された概要
fuli MCP server について
FULIは、Claude Code、Cursor、Codex、OpenCodeなどのツールを使用する開発者向けに、異なるAIクライアント間でメモリ、設定、および特化型エージェントチームを同期する機能を提供します。ローカルサービスおよびコンソールとして動作することで、あるクライアントで設定したルールや設定が、他のクライアントでも即座に利用できることを保証します。これにより、コンテキストや指示を繰り返すことなく、異なるエージェント環境間を切り替えることができます。
このシステムは、プロジェクト管理用のJefa、人員配置用のBole、設定確認用のTonborg、一般的な会話用のAstroなど、FLAと呼ばれる特化型エージェントのチームを導入しています。これらのエージェントは、ラウンドテーブル形式で互いに作業のレビュー、テスト、引き継ぎを行うことができます。FULIはコンピュータ上でローカルに実行され、ローカルサービスを通じてデータを管理するため、個人のグラフや会話記録のプライバシーが保持されます。
セットアップは、WindowsおよびmacOS用のデスクトップアプリケーション、またはLinuxおよびクラウド環境用のnpmを通じて行えます。既存のモデルやサブスクリプションと統合され、クライアントには独自の項目が追加されるのみです。このアプローチにより、履歴全体を送信するのではなく、特定のタスクに必要な事実のみを提供するため、トークンの使用量を削減できます。
できること
- 1クライアント間での設定同期Claude Codeで定義したルールが、Cursorに切り替えた際にも自動的に適用されるようにします。
- 2特化型エージェントチームの展開プロジェクトマネージャーと人員配置エージェントを割り当て、複雑な開発タスクを調整します。
- 3設定確認の自動化Tonborgを使用して、日常的な項目が確立された設定に沿っているかを確認し、フィードバックから学習させます。
- 4トークン消費の削減現在のタスクに関連する事実のみを提供することで、モデルに送信されるコンテキスト量を最小限に抑えます。
プロジェクトの README から作成されています。すべてのユースケースは、その引用と照らし合わせて確認されています。
fuli MCPのインストール方法
フォーマット検証日 2026年11月10日Claude Codeにfuli MCPをインストール
$ claude mcp add fuli -- npx -y fuli-contextCursorにfuli MCPをインストール
~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"fuli": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"fuli-context"
]
}
}
}VS Codeにfuli MCPをインストール
.vscode/mcp.json
{
"servers": {
"fuli": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"fuli-context"
]
}
}
}Claude Desktopにfuli MCPをインストール
claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"fuli": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"fuli-context"
]
}
}
}Codexにfuli MCPをインストール
~/.codex/config.toml
[mcp_servers.fuli] command = "npx" args = ["-y", "fuli-context"]
Gemini CLIにfuli MCPをインストール
~/.gemini/settings.json
{
"mcpServers": {
"fuli": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"fuli-context"
]
}
}
}自動チェック
実行日 2026年11月14日詳細レポート →自動チェックに合格しました。これはセキュリティ監査ではありません。コードを読み、サーバーに必要最小限のアクセス権を与えてください。 チェックの仕組み
- ソースリポジトリがリンクされており、アクセス可能jevonscode/fuli is public and reachablegithub.com/jevonscode/fuli ↗合格
- パッケージがこのリポジトリをソースとして示しているfuli-context names jevonscode/fuli as sourcenpmjs.com/package/fuli-context ↗合格
- ビルドの来歴(Sigstore 証明)Sigstore attestation for fuli-contextnpmjs.com/package/fuli-context/v/0.27.3#provenance ↗合格
- オープンソースライセンス (OSI)Apache-2.0spdx.org/licenses/Apache-2.0.html ↗合格
- 過去1年以内にコミットまたはリリースありLast commit or release 2026-11-14github.com/jevonscode/fuli ↗合格
- OpenSSF Scorecard未チェック
- パッケージ名が有名なパッケージに酷似していないNo popular package one edit away from fuli-context合格
- パッケージと依存関係に重大なアドバイザリがない未チェック
- モデルへの隠れた指示がない0 tool descriptions and the README read; no override phrases, credential paths or hidden characters合格
- 破壊的なツールがラベル付けされている未チェック
- リモート endpoint が MCP ハンドシェイクに応答する未チェック
README
GitHubで見るEach task gets only the small slice it needs. Your judgment and experience keep adding up, so FULI knows you better the more you use it. That is the compound interest. Little by little, what your AI makes starts to carry your taste.
What FULI does
Four FLAs come built in:
How it works
flowchart LR
U[You] -->|ask inside a project| A[Agent client]
A -->|task starts| F[FULI on your computer]
F -->|preferences and a small recall| A
A -->|look up more if needed| F
A -->|write back what is reusable| F
A task starts with the preferences in effect and a few related facts. The Agent looks up the rest when it needs it, and at the end writes back only what the next task can reuse.
Install
FULI runs a small service and a console on your own computer.
Desktop client (recommended). Download from the latest release:
| System | File |
|---|---|
| Windows | FULI-Setup-<version>.exe. No terminal and no administrator rights. |
| macOS (Apple silicon, 13.5 or later) | fuli-macos-arm64-<version>.dmg. Drag FULI onto Applications. |
On first launch FULI finds the AI clients on this computer and connects each with one click. The installers are not signed yet, so each system holds FULI back once; Install and run shows the two clicks that let it through.
Servers, VMs and the cloud. Without a desktop, and on Intel Macs and Linux, install with npm (Node.js 24.12 or later):
npm install --global fuli-context
fuli setup
fuli open
fuli setup shows its plan and changes nothing until you confirm.
The console
The console opens on what matters now: questions waiting for you, the FLAs at work and what they
finished. Everything runs on 127.0.0.1; there is no account and no sign-in.
FAQ
On your computer. Your personal graph and conversation records stay local. External knowledge (Notion, Lark, MCP or RAG sources) is read-only: FULI never writes back.
Claude Code, Codex, OpenCode, Cursor, DeepSeek Harness, Claude Desktop, Gemini CLI, Qwen Code, Kiro
and Antigravity connect from the console (Settings › Clients) with one click. Other MCP clients run
fuli connect for a standard configuration. What each client supports, such as capturing
conversations, is in Connect a client.
Start a message with #FLA and its name. In Claude Code, OpenCode and Cursor you can also type
/fla and pick one from the menu; in the Codex app, type /prompts:fla. Turn the menu off in Settings › Clients.
A session starts with only the preferences in effect and a few related facts; the Agent looks up the rest when it needs it. Facts that only you know, such as a sandbox URL you mentioned once, come back later without a search through the code. The numbers are in the benchmark (section 8.9.4).
By default the built-in FLAs work inside your client's session. Only when you connect a model for them do they use their own model, so nothing spends money behind your back.
No. Without one, FULI finds knowledge by its words, retrieval terms and relations. To find it by meaning, open Models and usage and choose Built-in models on Semantic search: FULI downloads a small model (GTE Small 中文 is recommended) and runs it on this computer. It needs no endpoint and no key, and your knowledge stays on the computer.
On the project's page, click Organise and pick one of your connected AI clients. Astro reads the project with that client's own model and fills in what is missing. You can add where the existing material is: folders, files or links. When several projects share a preference, it asks whether that preference should apply everywhere.
In the console, open Settings › Clients and choose Remove for that client. fuli uninstall and the
Windows uninstaller do the same for every connected client. FULI takes out only its own entries
(the MCP server, hooks, Skills and its permission lines), backs up each file first, and keeps a
Skill you edited yourself. Your FULI data stays until you delete it. On macOS, remove the clients
in the console before you move FULI.app to the Trash: the Trash alone leaves those entries in place.
The program is, your data is not: both use the same data folder. When the desktop client starts, it runs the one FULI
service and points your connected clients at itself. The console then offers to remove the npm copy with one click;
until it is removed, a bare fl in a terminal is still the npm version.
Details
You do: AI looks things up and does the work, and humans retain final authority. Each task ends with one check that keeps only reusable knowledge. A preference an Agent guessed counts once you, or Tonborg within the autonomy you set, confirm it. Older answers stay in the history with their source and reason.
Learn more
| Topic | Read |
|---|---|
| Install details, CLI commands, ports | Install and run |
| Principles and what is stored where | How FULI works |
| Connecting each client | Connect a client |
| Skills, hooks and MCP tools | Agent integrations |
| Notion, Lark and other knowledge bases | External knowledge |
| Tonborg and autonomy | Judgment and autonomy |
| The roundtable | Roundtable |
| What is proven so far | Capabilities and limits · Measured report |
| Running the source | Develop and verify · Contributing |
The FULI mark and wordmarks come from the FULI 复利 brand system; see brand/README.md.
Licensed under Apache-2.0.
fuli MCPのよくある質問
fuli MCPをClaude Codeに追加するには
ターミナルでclaude mcp add fuli -- npx -y fuli-contextを実行します。すべてのプロジェクトで利用するには--scope userを追加します。
fuli MCPをCursorに追加するには
~/.cursor/mcp.jsonを開き、上記のインストールセクションに示すCursor設定を使ってmcpServersの下にサーバーを追加します。
データはどこに保存されますか?
すべてのパーソナルグラフと会話記録は、お使いのコンピュータにローカルで保存されます。外部のナレッジソースは読み取り専用です。
どのクライアントがFULIに対応していますか?
Fuliは、ワンクリック接続によりClaude Code、Codex、OpenCode、Cursor、Claude Desktopをサポートしています。その他のMCPクライアントは標準的な設定を通じて利用可能です。
組み込みのFLAに追加料金はかかりますか?
組み込みのFLAは、デフォルトでお使いのクライアントのセッション内で動作するため、既存のモデル接続のみを使用します。
クライアントからFULIを削除するにはどうすればよいですか?
コンソールの設定から削除するか、uninstallコマンドを使用することで削除できます。uninstallコマンドを実行すると、特定の項目が削除され、ファイルがバックアップされます。