26 ポイント 投稿者 GN⁺ 2026-04-25 | 2件のコメント | WhatsAppで共有
  • MarkdownナレッジベースをMacとLinuxで管理するデスクトップアプリで、個人用のsecond brainから会社の文書をAIコンテキストとして整理する作業までを想定
  • Files-firstGit-first の構造を採用し、ノートを通常のMarkdownファイルとgitリポジトリとして扱うことで、exportなしでもデータの移植性と完全なバージョン履歴を維持
  • Offline-first, zero lock-in を前面に掲げ、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なオフライン動作とユーザー中心のデータ所有権を維持
  • Types as lenses, not schemas の原則により、必須フィールドや強制的なバリデーションなしで探索の補助手段としてタイプを使い、AI-first but not AI-only の方向性でClaude CodeとCodex CLIをサポート
  • 10,000+ノートのワークスペースを実際に運用しながら直面した問題をもとに機能が追加されており、Tauri・React・TypeScriptベースのオープンソースアプリとして実用重視の設計がうかがえる

Tolaria概要

  • MarkdownナレッジベースをMacとLinuxで管理することに焦点を当てたデスクトップアプリであり、個人用のsecond brain、会社文書をAI向けコンテキストとして整理する用途、OpenClawとassistantsのメモリおよび手順保存に合わせて設計されている
  • 大規模な10,000+ノートのワークスペースを実際に運用する過程で作られ、すべての機能も実使用中に直面した問題を解決する方向で追加されている
  • 短い利用フロー資料もあわせて提供されている

主要原則

  • Files-first の原則に従い、ノートは通常のMarkdownファイルとして保存される
    • データを移植でき、どのエディタとも併用できる
    • 別途exportの段階は不要で、データ所有権もアプリではなくユーザーに残る
  • Git-first 構造を採用し、各vaultをgitリポジトリとして扱う
    • 完全なバージョン履歴を維持できる
    • どのgit remoteでも利用でき、Tolariaサーバーにも依存しない
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  • Offline-first, zero lock-in を前面に掲げる
    • アカウント、サブスクリプション、クラウド依存がない
    • vaultは完全にオフラインで動作し、利用をやめてもデータ損失がない
  • オープンソースとして公開されており、無料で提供される
  • Standards-based 設計を適用し、ノート形式をMarkdownとYAML frontmatterで維持する
    • 独自フォーマットを使わない
    • Tolariaを離れても標準ツールとともに継続して活用できる
  • Types as lenses, not schemas の原則を置き、タイプを強制スキーマではなく探索の補助手段として使う
    • 必須フィールドがない
    • バリデーションを強制せず、ノートを見つけやすくするためのカテゴリとしての役割にとどまる
  • AI-first but not AI-only の方向性を取る
    • ファイルベースのvaultがAIエージェントと相性が良いように設計されている
    • 現在はClaude CodeとCodex CLIをサポート
    • 他のAIでもvaultを編集でき、エージェントが活用できるようにAGENTSファイルも提供される
  • Keyboard-first の使いやすさを重視する
    • キーボード中心の作業を望むpower-userを想定
    • EditorとCommand Paletteの設計にもこの原則が反映されている
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構造と実装

  • TolariaはTauri, React, TypeScriptで実装されている
  • ローカル実行とコントリビュートのための開発文書は別途リンクされている
  • 技術文書群もあわせて提供されている
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利用開始方法

  • 最新の配布版は latest release からダウンロードできる
  • 初回起動時には getting started vault をcloneする機会が提供され、これを通じてアプリ全体の流れを確認できる

開発環境に関する事項

  • ローカル開発の前提条件として Node.js 20+, pnpm 8+, Rust stable, macOSまたはLinuxの開発環境が必要
  • LinuxではTauri 2の実行に WebKit2GTK 4.1GTK 3 が必要
    • Arch / Manjaro、Debian / Ubuntu 22.04+、Fedora 38+向けのシステム依存関係インストール例が含まれている
  • バンドルされた MCP server はLinuxランタイムでシステムの node バイナリを実行するため、外部AIツールの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でNodeをインストールする必要がある
  • クイックスタートコマンドも含まれる
    • pnpm install
    • pnpm dev
    • ブラウザベースのmock mode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

セキュリティとライセンス

  • ライセンスは AGPL-3.0-or-later に従う
  • Tolariaの名称とロゴにはプロジェクトの trademark policy が適用される

2件のコメント

 
tested 2026-04-28

ロードマップ https://tolaria.canny.io/

 
GN⁺ 2026-04-25
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。

    • Bearは本当に大好きだ。Tolaria に大きな影響を与えたアプリなので、たぶんそれでより気に入ってもらえたのだと思う。
      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-releasesSig 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。

    • git versioned が .md ファイルそのものを意味するなら、すぐに興味が湧く。私も Claude に何を見るべきか伝えるために git ベースのワークフローでファイルを扱っている。
      ぜひ試してみる。
    • この区別は本当に的確だと思う。Tolaria は図書館で、Sig は現場の録音機のようなものだ。
      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。

    • こういうものを集めているなら、Hjarni も Fintool、Supermemory と並んで source-only tier に入るはずだ。
      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。
    • その一覧にこれも追加するとよい https://github.com/Signet-AI/signetai
      関係者ではなく、ただ試しているだけだ。
    • その一覧に neovim 向けのツールもあるといい。
  • 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。

    • 私の好みの方法は Bebop だ。すぐ開いてワンタップでアイデアやノートを残せて、share sheet でリンクも保存できる。
      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
    • 私も最近 any device という哲学で似たものを自作した。Telegram bot 経由で、このアプリの作者のように private Github repo を単一の信頼できる情報源として使っている。
      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
    • 私は OpenClaw でこの問題をほぼ解決した。Telegram に送ると、Tolaria の中にそこそこ良いノートを作ってくれて、既存内容との関連項目までつないでくれる。
      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。

    • 私はApple Notesを素早いキャプチャ用に使い、保存する価値があるものは Mac で Obsidian の daily note や特定のノートにコピペして移している。
      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

    • Atomic はかなり面白そうで、特に wiki synthesis が目を引く。
      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。