プロトタイプ · プレビュー版:公式レジストリのすべてのサーバーを掲載し、30分ごとに同期しています。レビューとアカウント機能は今後のステップで始まります。
PopNx MCPAIを使う人のためのMCPサーバー · やさしい言葉で解説

fish-bridge — Session Knowledge Graph

作者:MakeaMouseバージョン 0.1.3i★ –iパソコンで動く
レジストリ名io.github.MakeaMouse/fish-bridge-mcp

インストール

概要

作者による説明(英語の原文)

Compresses AI chat sessions into a typed knowledge graph. Local/offline via Ollama.

PopNx MCPの3つの柱

この3つを1つのスコアにまとめることはしません。意見、測定、人気はそれぞれ別のものだからです。

できること

このサーバーのやさしい解説はまだ書いていません。以下はレジストリから読み取った事実です。

  • 接続方法: パソコンで動く
  • トランスポート: stdio
  • カテゴリ: 検索・AIの記憶
  • 入力が必要なもの:ANTHROPIC_API_KEY, OPENAI_API_KEY, GEMINI_API_KEY

インストール

使っているAIアプリを選んで、設定をコピーしてください。

インストールの前に

  • 基本チェック:1項目中1項目に合格
  • あなたのパソコンで、あなたのユーザーと同じ権限(ファイル、ネットワーク、アプリ)で動きます。
  • 自分で入力するもの: ANTHROPIC_API_KEY, OPENAI_API_KEY, GEMINI_API_KEY

「秘密」と表示された値は、あなたのアカウントの鍵です。絶対に人に教えたり、チャットに貼り付けたりしないでください。

必要なもの

  • PyPIPythonのuvのインストール(uvxコマンドに必要)

どのアプリを使っていますか?

上でアプリを選んでください。選んだアプリを覚えておくので、次からはボタンに「…にインストール」と表示されます。

Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config を開き、claude_desktop_config.json にこれを貼り付けます

{
  "mcpServers": {
    "fish-bridge": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "fish-bridge-mcp"
      ],
      "env": {
        "ANTHROPIC_API_KEY": "your-value",
        "OPENAI_API_KEY": "your-value",
        "GEMINI_API_KEY": "your-value"
      }
    }
  }
}

ターミナルでこれを実行します

claude mcp add fish-bridge --env ANTHROPIC_API_KEY=your-value --env OPENAI_API_KEY=your-value --env GEMINI_API_KEY=your-value -- uvx fish-bridge-mcp

動かす前に、空欄の値を入力してください。

Cursorで開く

または、設定を自分でコピーする

プロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます

{
  "mcpServers": {
    "fish-bridge": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "fish-bridge-mcp"
      ],
      "env": {
        "ANTHROPIC_API_KEY": "your-value",
        "OPENAI_API_KEY": "your-value",
        "GEMINI_API_KEY": "your-value"
      }
    }
  }
}

ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。

VS Codeで開く

または、設定を自分でコピーする

プロジェクトの .vscode/mcp.json に貼り付けます

{
  "servers": {
    "fish-bridge": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "fish-bridge-mcp"
      ],
      "env": {
        "ANTHROPIC_API_KEY": "your-value",
        "OPENAI_API_KEY": "your-value",
        "GEMINI_API_KEY": "your-value"
      }
    }
  }
}

ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。

これはパソコンで動くサーバーですが、ChatGPTがつなげるのはインターネット上のサーバーだけです。ほかのアプリを選んでください。

選んだアプリは、この端末のCookieに保存されます。アカウントは不要です。

自分で入力する値

  • ANTHROPIC_API_KEY 秘密 env
    API key for Claude extraction backend (omit when using local/Ollama)
  • OPENAI_API_KEY 秘密 env
    API key for OpenAI extraction backend (omit when using local/Ollama)
  • GEMINI_API_KEY 秘密 env
    API key for Gemini extraction backend (omit when using local/Ollama)

この設定は、作者のレジストリ登録情報から作成しています。READMEと違う場合は、READMEに従ってください。

できること

パソコンで動くサーバーです。インストールすると、ツール一覧がAIアプリに表示されます。

基本チェックi

誰でも見られる情報をチェックしており、コードは読んでいません。当てはまらない項目は数に入れていません。 · 2026年11月7日にチェック

  • ✓ 合格

    作者とリポジトリが一致

    レジストリ名は、リポジトリを所有するGitHubアカウント MakeaMouse で確認済みです

  • … 未チェック

    今もメンテナンスされている

    このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません

  • … 未チェック

    ライセンスがある

    このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません

  • – 対象外

    エンドポイントが応答する

    これはパソコンで動くため、インターネット上のエンドポイントはありません

  • – 対象外

    OAuthでサインイン

    パソコンで動き、代わりにローカルの設定を使います

  • … 未チェック

    ツールの説明に隠れた指示がない

    パソコンで動くサーバーです。ツール一覧を読み取れるのは、インターネット上のエンドポイントがある場合だけです

検索・AIの記憶のほかのサーバーとの比較i

  • このカテゴリのほかの7250件のうち0%よりスターが多い
  • このカテゴリのほかの7250件のうち13%より最近レジストリに公開
  • 基本チェックの結果が、このカテゴリのほかの7250件のうち100%と同じかそれ以上

レジストリでこのカテゴリにある有効なすべてのサーバーと比較しています。スターは、公開者がリポジトリの所有者である場合だけ数えます。

よくある質問

fish-bridge — Session Knowledge Graphは安全ですか?

当てはまる基本チェック1項目のうち1項目に合格しました。コードは読んでいません。キーやトークンを追加する前に、サーバーがどんなアクセスを求めているかを確認し、必要な権限だけを持つキーを使ってください。

どんなキーやコードが必要ですか?

入力が必要なもの:ANTHROPIC_API_KEY, OPENAI_API_KEY, GEMINI_API_KEY

パソコンで動きますか、それともクラウドですか?

あなたのパソコンで動きます。必要なときにAIアプリが起動し、データは作者のサーバーを通りません(サーバー自体がオンラインサービスを呼び出す場合を除きます)。

今もメンテナンスされていますか?

GitHubリポジトリの最終更新は–、最新バージョン(0.1.3)がレジストリに届いたのは6 か月前です。

どのアプリで使えますか?

Claude Desktop、Claude Code、Cursor、VS CodeなどのMCP対応アプリで使えます。パソコンにPython (uv)も必要です。

代わりに使えるものは?

同じカテゴリには:Context7, Codebase Memory, Exa

代わりの候補

同じカテゴリで、ほかの作者が作ったサーバー。スターの多い順。

カードの見方:★ GitHubスターi3つの柱:レビュー · チェック · 利用状況i更新=最新バージョンをレジストリに公開した日i

Context7

作者:upstash

Up-to-date docs for AI agents

パソコンでもクラウドでも★ 64,224MIT今日更新
インストール

Codebase Memory

作者:DeusData

Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.

パソコンで動く★ 48,148MIT20 日前更新
インストール

Exa

作者:exa-labs

Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.

クラウドで動く★ 5,213MIT先月更新
インストール

作者のREADME

READMEを開く

作者のリポジトリから書かれたとおりにコピーしたものです。PopNx MCPは内容を確認・推奨していません。HTML、画像、スクリプトは取り除いています。リンクはこのサイトの外へ移動します。

fish_bridge

Session-scoped knowledge graph engine for AI chat context compression.

Converts raw AI chat (40k+ tokens) into a compact typed knowledge graph (~300–800 tokens) and writes it to .github/copilot-instructions.md or CLAUDE.md — automatically included in every AI turn across all modes (ask, edit, agent). No MCP server required for the core workflow.

Raw session (40k tokens) → [fish_bridge] → Compressed graph (350 tokens)

written to copilot-instructions.md picked up by every AI turn automatically

Install

Don't have uv? Get it first: curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh (macOS/Linux) or see uv docs. It replaces pip + pipx + pyenv in one tool — no virtualenv management needed.

Recommended — `uv tool install` (installs both the fish-bridge CLI and fish-bridge-mcp MCP server on your PATH):

# Local Ollama backend — free, offline (requires Ollama running)

uv tool install fish-bridge-mcp

Gemini backend (~$0.0002/turn, ~95% quality — recommended cloud option)

uv tool install "fish-bridge-mcp[gemini]" export GEMINI_API_KEY=...

Claude backend (~$0.002/turn, ~97% quality)

uv tool install "fish-bridge-mcp[claude]" export ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-...

OpenAI backend (~$0.0003/turn, ~93% quality)

uv tool install "fish-bridge-mcp[openai]" export OPENAI_API_KEY=sk-...

Everything

uv tool install "fish-bridge-mcp[all]"

After install, two commands are available on your PATH:

  • `fish-bridge` — the main CLI (ingest, compile, show, serve, ...)
  • `fish-bridge-mcp` — the MCP server for VS Code agent mode

MCP config only (no permanent install needed): use uvx directly in your .vscode/mcp.json — it downloads and runs the MCP server on demand:

{ "command": "uvx", "args": ["fish-bridge-mcp"] }

See the MCP server section below for the full config.

Traditional pip install (for embedding fish-bridge as a library in your own Python project)

pip install fish-bridge-mcp

pip install "fish-bridge-mcp[gemini]" # with Gemini backend pip install "fish-bridge-mcp[claude]" # with Claude backend pip install "fish-bridge-mcp[all]" # everything

</details>

2-minute quickstart

# 1. Initialize for your project

fish-bridge init --tool copilot --project ./

2. Ingest the latest Copilot session (auto-discovers JSONL on macOS/Linux/Windows)

fish-bridge ingest --source copilot

3. View the graph

fish-bridge show

4. Compile to your instructions file (done automatically after ingest)

fish-bridge compile

That's it. .github/copilot-instructions.md now contains a ~350-token compressed summary of your session, replacing raw history in every future turn.

Backends

BackendInstall extraModelQualityCost/turn
local (Ollama)*(none — requires Ollama)*qwen2.5:7b~85%$0
gemini[gemini]gemini-2.5-flash~95%~$0.0002
openai[openai]gpt-4.1-mini~93%~$0.0003
claude[claude]claude-opus-4-7~97%~$0.002
hybrid[claude] or [openai]local+cloudbestmixed

Configure with:

fish-bridge config --backend gemini

or set GEMINI_API_KEY / ANTHROPIC_API_KEY / OPENAI_API_KEY as env vars

Full CLI reference

# --- Session init ---

fish-bridge init # create session for current project fish-bridge init --tool claude # → writes to CLAUDE.md instead

--- Ingest chat turns ---

fish-bridge ingest --source copilot # auto-discover latest VS Code Copilot session fish-bridge ingest --source copilot --session # target specific session fish-bridge ingest --source paste # paste any chat text — opens $EDITOR (universal fallback) fish-bridge ingest --source file --file export.json # from a saved export file fish-bridge watch --source copilot # tail JSONL, auto-update on new turns

--- Merge external knowledge ---

fish-bridge merge --source document --file HANDOVER.md fish-bridge merge --source codebase --path ./ # git log + README fish-bridge merge --source obsidian --vault ~/notes fish-bridge merge --source deps --path ./ # package.json / pyproject.toml etc. fish-bridge merge --source testout --file results.json # jest / pytest / JUnit fish-bridge merge --source iac --path ./ # Terraform / CDK / CloudFormation fish-bridge merge --source openapi --file openapi.yaml fish-bridge merge --source session --file prior.chatgraph.json

--- Compile & view ---

fish-bridge compile # update instruction file (runs after ingest by default) fish-bridge compile --mode digest # full handover markdown fish-bridge compile --mode focus --query "Redis caching" fish-bridge show # pretty-print active nodes fish-bridge show --all # include resolved/deferred items fish-bridge serve # open Cytoscape.js graph viewer at localhost:8080 fish-bridge digest # generate handover digest

--- Node management ---

fish-bridge resolve "DNC caching strategy" fish-bridge defer "v16 index validation" fish-bridge add "Use Redis for session cache" --type decision fish-bridge conflict show fish-bridge conflict resolve --keep old

--- Export / import / diff ---

fish-bridge export # save .chatgraph.json fish-bridge import prior-session.chatgraph.json fish-bridge diff session-a.chatgraph.json session-b.chatgraph.json

--- Config ---

fish-bridge config --show fish-bridge config --backend gemini

MCP server (optional — agent mode only)

The MCP server adds real-time record_turn capture when using VS Code agent mode. It is not required — the file-based workflow above works in all modes without it.

Add to .vscode/mcp.json (uses uvx — no prior install needed):

{

"servers": { "fish-bridge": { "command": "uvx", "args": ["fish-bridge-mcp"], "env": { "FISH_BRIDGE_BACKEND": "gemini", "GEMINI_API_KEY": "${env:GEMINI_API_KEY}" } } } }

If you used uv tool install fish-bridge-mcp, you can also reference the installed binary directly:

{ "command": "fish-bridge-mcp" }

See examples/ for Claude Desktop, Cursor, and Windsurf configs.

MCP tools: record_turn, get_context, get_focus, mark_resolved, add_node, export_session, import_session, show_active, list_deferred

Ingest sources

SourceCommandWhat it ingests
Copilotingest --source copilotVS Code Copilot JSONL transcript (auto-discovered)
Pasteingest --source pasteAny chat text — universal fallback
Documentmerge --source documentMarkdown, JSON, YAML specs and ADRs
Codebasemerge --source codebaseGit commits + README + HANDOVER
Obsidianmerge --source obsidianVault notes with wikilinks and frontmatter
Sessionmerge --source sessionPrior .chatgraph.json export
Depsmerge --source depspackage.json, pyproject.toml, Cargo.toml, go.mod, Gemfile, pom.xml
Test outputmerge --source testoutJest JSON, pytest JSON, JUnit XML — error nodes per failing test
IaCmerge --source iacTerraform, CDK (synth output), CloudFormation, docker-compose
OpenAPImerge --source openapiOpenAPI 3.x / Swagger 2.0 / AsyncAPI specs

How it works

  1. Ingest — reads raw chat turns from JSONL (Copilot), paste, or any file format
  2. Extract — LLM extracts typed nodes (questions, decisions, errors, tasks, skills, files) and edges
  3. Dedup — semantic similarity merges near-duplicates; conflict detection flags status reversals
  4. Compile — graph is compressed to ~300–800 token XML/markdown block
  5. Write — block is written to .github/copilot-instructions.md (or CLAUDE.md)
  6. Deliver — AI tool reads the file automatically on the next turn — no injection, no agent required

Documentation

  • Quickstart
  • Configuration
  • Graph schema
  • Compiler modes
  • Ingestors

License

MIT — see LICENSE

PopNxに聞く