Cortex – Markdownベースのエージェントネイティブ知識OS（KarpathyのLLM Wiki、MCP経由）

PULSE8.ai Cortexは、Markdownを基盤としたエージェントネイティブな知識オペレーティングシステムです。このシステムは、AIエージェントと人間が共有できる知識ベースを提供し、Andrej KarpathyのLLM Wikiパターンに着想を得ています。すべての知識はMarkdownファイルとして保存され、データベースを必要としません。

Cortexの主な機能は以下の通りです：

• 知識グラフ：NetworkXベースのグラフエンジンが、ウィキリンク、タグ、カスタムエッジを自動的に維持し、ファイル変更時に同期します。
• 全文検索：QMD検索エンジンを使用し、ハイブリッド（BM25+ベクトル+再ランク）、キーワード、セマンティックの各モードを選択可能。結果はキャッシュされます。
• ファイルコンパイラ：MarkItDownを利用してPDF、DOCX、PPTX、XLSX、HTML、画像などをMarkdownに変換。LLMはクロスリファレンス時のみ使用されます。
• MCPサーバー：ストリーミングHTTPとstdioトランスポートをサポートし、Claude Desktop、CursorなどのMCPクライアントと連携できます。
• フィードバックと通知：vault_feedbackは品質フィードバックをキャプチャし、オプションのMicrosoft Teams Webhookが各送信ごとにアダプティブカードを投稿します。
• 日次アクティビティログ：すべての書き込み、インポート、コンパイル操作が日次のMarkdownファイルにミラーリングされ、追跡可能です。
• バルクインジェスト：多数のファイルを一度にインポート可能。SHA-256ハッシュで重複を排除し、並列コンパイルに対応。サーバーを起動せずにスクリプトで実行できます。
• REST API：FastAPIエンドポイントがすべてのMCPツールを/api/v1/でミラーリングし、マルチパートファイルアップロードとバルクインジェストをサポート。
• ボールトウォッチャー：リアルタイムのファイルシステム監視により、グラフが自動的に同期されます。
• ゼロデータベース：すべてのデータはMarkdownとJSONとしてファイルシステムに永続化されます。

アーキテクチャはDockerコンテナで構成され、Cortex API/MCPサービス（ポート8420）とQMD検索サービス（ポート3100）が含まれます。ボリュームにはwiki/、raw/、agents/、sessions/、daily/、feedback/などのフォルダと.cortex/内部ディレクトリがマウントされます。すべてのデータはMarkdownとJSONファイルとして永続化されます。

ボールトレイアウト：Cortexは各ファイルをタイプノードに分類します：wiki/（ノート）、raw/（未処理ソース）、agents/（エージェント定義）、sessions/（セッションノート）、daily/（日次ノート）、feedback/（フィードバック）。分類の優先順位：frontmatterタイプ > フォルダプレフィックス > ファイル名サフィックス。例えば、daily/2026-06-10.mdは自動的に日次ノートとして分類されます。

日次アクティビティログ：各vault_write、vault_ingest、および成功したコンパイルイベントは、daily/YYYY-MM-DD.mdに自動的にミラーリングされ、## [HH:MM] event | summaryブロックとウィキリンクが追加されます。

バルクインジェスト：./scripts/bulk_ingest.shスクリプトを使用して、ローカルディレクトリから直接読み取り、SHA-256で重複排除し、並列コンパイル後、インデックスを再構築します。dry-run、force再インポート、並行性制御などのオプションがあります。Python CLIまたはREST APIでも使用可能です。

設定は.envファイルで管理され、LLM_API_KEY（クロスリファレンスのみ）、COMPILER_MODEL、VAULT_DIR、QMD検索パラメータ、AUTH_METHOD（none/apikey/oidc）などの変数が含まれます。認証は、認証なし、APIキー、Microsoft Entra ID OIDCをサポートします。

Cortexは、AIエージェントとワークフローを深く統合したい開発者やチームにとって、軽量で拡張性の高い知識管理基盤を提供します。