Tolaria - Markdownナレッジベースを管理するオープンソース macOS アプリ
(github.com/refactoringhq)- Markdownファイルベースのナレッジベースを管理するデスクトップアプリで、個人の知識管理や社内ドキュメントをAIのコンテキストに合わせて整理する作業に使われ、OpenClaw・assistantのメモリや手順の保存にも活用される
- files-first、Git-first 構造を採用し、ノートを通常のMarkdownファイルとして保存し、各vaultをgitリポジトリとして扱うことで、別途exportなしで可搬性とバージョン履歴の両方を確保する
- offline-first、zero lock-in の原則に従い、アカウント・サブスクリプション・クラウド依存なしで完全にオフライン動作し、利用をやめてもデータを失わない
- AI-first but not AI-only の方向で設計されており、Claude CodeとCodex CLIをサポートし、他のAIツールもファイルベースのvaultを直接編集でき、AGENTSファイルもあわせて提供する
- 10,000件を超えるノートを含む大規模ワークスペースの 実運用上の問題を解決する過程 で機能が追加され、標準MarkdownとYAML frontmatterを使うオープンソースアプリとして、データ所有権と長期互換性の両方を守る
はじめに
- 最新アプリは latest release から入手できる
- 初回起動時に getting started vault をクローンできる
- このvaultの中で、アプリ全体の利用フローをたどれる
オープンソースとローカル開発環境
- Tauri, React, TypeScript で作られており、ローカル実行とコントリビュートのための案内は GETTING-STARTED.md にある
-
前提条件
- Node.js 20+、pnpm 8+、Rust stable が必要
- 開発環境は macOS または Linux を対象とする
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Linuxシステム依存関係
- LinuxでTauri 2を使うには WebKit2GTK 4.1 と GTK 3 が必要
- Arch / Manjaro
webkit2gtk-4.1,base-devel,curl,wget,file,openssl,appmenu-gtk-module,libappindicator-gtk3,librsvgのインストールが必要
- Debian / Ubuntu 22.04+
libwebkit2gtk-4.1-dev,build-essential,curl,wget,file,libxdo-dev,libssl-dev,libayatana-appindicator3-dev,librsvg2-dev,libsoup-3.0-dev,patchelfのインストールが必要
- Fedora 38+
webkit2gtk4.1-devel,openssl-devel,curl,wget,file,libappindicator-gtk3-devel,librsvg2-develのインストールが必要
- バンドルされた MCP server はLinuxランタイムでシステムの
nodeバイナリを継続的にspawnする- 外部AIツール連携フローを使うには、ディストリビューションのパッケージマネージャーでNodeをインストールする必要がある
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クイックスタート
pnpm install,pnpm devでブラウザベースのmockモードを実行できる- ブラウザベースのmockモードは
http://localhost:5173で開く - ネイティブデスクトップアプリは
pnpm tauri devで実行できる
技術ドキュメント
- ARCHITECTURE.md: システム設計、技術スタック、データフロー
- ABSTRACTIONS.md: コア抽象化とモデル
- GETTING-STARTED.md: コードベース探索の出発点
- ADRs: アーキテクチャ決定記録
セキュリティ
- セキュリティ上の問題を発見した場合は SECURITY.md に記載された方法で非公開報告を受け付けている
ライセンス
- ライセンスは AGPL-3.0-or-later
- Tolaria の名前とロゴには、プロジェクトの trademark policy が引き続き適用される
2件のコメント
ロードマップ https://tolaria.canny.io/
Hacker News のコメント
これは本当に気に入った。Obsidianで欲しかったものにプラグインまで合わせたような感じなのに、ひとつのよく設計されたアプリとしてまとまっていて素晴らしい。
フィードバックもある。オープンソースは維持したまま収益化の方法を見つけて、これをフルタイムで開発してほしい。公式アプリ版を別に用意する形なら、喜んでお金を払うつもりがある。
それから機能過多はぜひ避けてほしい。Bear App のシンプルなデザインは本当に好きだったが、markdown ファイルを直接扱えないので結局離れた。Obsidian、Notion、Craft のようなアプリは機能をどんどん足していくけれど、ここではすでに中核機能は揃っているように見える。Bear のように、核となる部分を非常によくやることに集中してほしい。
いいフィードバックをありがとう。
1日違いで先に作るチャンスを逃したな。それでも Luca、本当に素晴らしい。ツールはとても良さそうで、今まさに使ってみている。
私は https://github.com/adamjramirez/sig-releases の Sig を作っているが、構造的に重なる部分が明らかにある。macOS、純粋な markdown、git バージョン管理、そして AI エージェントのコンテキスト向けに設計されている点が同じだ。
違いはワークフローの出発点だ。Tolaria はすでに存在する知識を整理するのに強そうで、Sig はその前段階、つまり頭の中の知識をどうファイルとして書き出すかを解決しようとしている。実際、AI の出力品質を左右するのはたいてい文書化されていないものだ。たった今、会議の5分前に下された決定、フォローアップのない口頭の約束、会話の表面的な内容ではなく自分が実際に読み取った意味、そういったものだ。
Sig のキャプチャは二層になっている。1) まず事実の記録、2) その上に個人的な解釈を重ねる。どちらも自分のマシン上の markdown として保存される。チームの知識ベースや open brain に共有する準備ができたら、その時点で明示的に選んで公開する。デフォルトは非公開で、自分が望むときだけチームが読めるようになる。
ぜひ試してみる。
どちらも必要だが、ワークフローの中で担う瞬間が違う。
最近はみんな自分だけの llm-wiki システムを作っているようだ。私も1つ作っていて、その中には他の agent memory system を大きく集めた一覧もある: https://zby.github.io/commonplace/agent-memory-systems/
あなたのものもすぐ追加するつもりだ。
今日は集めた資料をもとに、こうしたシステムに対するwish listも整理した: https://zby.github.io/commonplace/notes/designing-agent-memory-systems/
一緒に協業できたらうれしい。
hosted SaaS に MCP が標準搭載されていて、global/team/container/note の階層型 LLM instruction もあり、Claude/ChatGPT のマルチエージェントワークフロー向け共有ノートプロトコルも提供している。希望する形式に合わせて紹介ページも書ける。
リンクされていた wishlist ドキュメントも良かったし、それも一緒に作業してみたい。
関係者ではなく、ただ試しているだけだ。
モバイルキャプチャの空白は実際に大きく、こうしたツールが日常的な標準アプリになれない最大の理由でもある。
私がよく使う流れは、iOS の Drafts にアクションを設定して git repo 内の日付別 inbox.md に append し、それを Working Copy で同期する方式だ。Markdown ファイルが単一の信頼できる情報源で、macOS のどんなツールでも Tolaria でも Obsidian でも同じ repo をそのまま読めるので変換段階がない。
最初に少し手を入れる必要はあるが、見返りは大きい。モバイルでのキャプチャとデスクトップでの整理が、別アプリ間でのコピペや sync ステップではなく、同じファイルの上で行われる。
Obsidian の Daily Note を iCloud vault に append するよう設定できるので、とても相性がいい。
サードパーティサービスなしで済む点も気に入っている。
⁽¹⁾ https://apps.apple.com/us/app/bebop-quick-notes/id6477824795
Web で面白いものを見つけたら、とりあえず収集する用途で使っている。
https://github.com/momentmaker/to
保存しておきたい Web リンクやツールのリンク、文章に起こしたい音声メモなどを送っている。
それでもモバイル版は間違いなく作る予定だ。
結局 Apple Notes によく戻ってしまう。厳密には知識ベースでも markdown でもないが、デバイス間の sync がうまく機能し、スマホで使いやすい。
自分にもこうした必要があるのか、あるいはモバイルではどうノートを見ているのか気になる。
運動や食事の記録のように長く続けるノートも、日付ヘッダーを付けながら維持している。
Obsidian モバイルのようなものよりこちらの方が合っていて、コピペの過程自体が自然なフィルターの役割も果たしてくれる。
MacBook Pro での markdown プレビューについて質問がある。Finder の quick preview、たぶん Quick Look と呼ばれる機能で markdown をレンダリングさせるにはどうすればいいのか知りたい。
.md ファイルは常に IDE で開くよう関連付けているが、プレビューではレンダリングされず少し不便だ。IDE 内では拡張機能で md レンダリングを使っているので、その影響かもしれないと思っている。再帰呼び出しのようなものが preview extension レベルに露出しないのかもしれないし、とにかくおすすめの方法があれば知りたい。
ここでの markdown の活用方法が本当に気に入った。
私たちも https://voiden.md/ でほぼ同じ哲学を採っている。offline-first、ファイルベース、git 対応だ。
こういう形式こそ、エージェントがかなりうまく活用する形になると思う。
私たちはこれを API 向けに作っており、オープンソースでもある。ここで見られる: https://github.com/VoidenHQ/voiden
最近は octarine を使っていた。その前は Obsidian をかなり長く使っていたが、これも間違いなく試してみるつもりだ。
[1]: https://octarine.app
素晴らしい仕事だ。フィードバックが2つある。
エディタで code fence literal がサポートされていないようだ。``` を入力してコードブロックを作れなかった。
それから markdown ファイルのサイズが非常に大きくなると、パフォーマンスが良くない。
私は自分の AI 知識ベース製品向けに Obsidian スタイルの markdown editor を作っている: https://github.com/kenforthewin/atomic-editor
私も quick brain dump から "atoms" を簡単に抽出することに焦点を当てた skill 集と小さな MCP を作業中だ。これも SQLite + SQLite-vec ベースだ。
chunking の問題は、各セクションを chunk として宣言する方法で回避し、下書きは LLM に chunk しやすいようセクション構造に書き直させている。だから重複は多くなり、"上で説明したように" のような表現はなくなる。
想定読者は人間ではなく、対象読者ごとにもっと読みやすい文章を生成するエージェントたちだ。読者を expert と仮定すると、レビュー済み atoms を大量生産するコストはずっと低くなると見ている。
そのワークフローを Atomic や Tolaria と一緒にぜひ試してみたい。
純粋に ビューア 用途で、別のエディタを追加したいわけでないなら、https://mdview.io を作った。
Markdown ファイルをきれいにレンダリングして開けて、テーブルや Mermaid もサポートしている。同僚と共有したり、後で保存しておいたりするのにも便利だ。