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rowboat

AI#Knowledge Graph#Local-first#LLM#Markdown#Productivity
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// 概要

Rowboat は、メールや会議メモと統合して永続的なローカルナレッジグラフを構築するオープンソースの AI Coworker です。このコンテキストを活用して、すべてのデータを編集可能な Markdown 形式で保持しながら、ドキュメント作成や会議準備、プロジェクト追跡などのタスクを支援します。マシン上に長期的なメモリを維持することで、外部のクラウドストレージに依存せず、時間の経過とともにコンテキストが蓄積され精度が向上します。

// 技術解説

Rowboat は、断片化された作業データを永続的で構造化されたナレッジグラフに変換するために設計された、ローカルファーストな AI coworker です。情報を Obsidian 互換のプレーンな Markdown ファイルの vault として保存することで、ユーザーのコンテキストを透過的かつ編集可能でポータブルな状態に保ち、不透明なオンデマンド検索システムの制限を回避します。このアーキテクチャはデータ主権と蓄積される記憶を優先しており、すべてのデータをユーザーのマシン上に保持することでプライバシーを維持しつつ、AI が過去のコンテキストに基づいて動作することを可能にします。

// 主要ハイライト

01
ユーザーが完全に調査および編集可能なプレーンな Markdown ファイルを使用して、長期的なナレッジグラフを維持します。
02
Gmail、Google Calendar、および会議メモサービスと統合し、既存のワークフローから自動的にコンテキストを構築します。
03
「bring your own model」アプローチをサポートしており、Ollama や LM Studio を介したローカルモデルや、ホスト型 API プロバイダーを切り替えて使用できます。
04
追跡対象のトピック、人物、またはプロジェクトに基づいて、さまざまなデータソースから自動的に更新される「Live Notes」機能を備えています。
05
Model Context Protocol (MCP) を通じて機能を拡張し、Slack、Jira、Web 検索などの外部ツールへの接続を可能にします。
06
蓄積されたナレッジグラフを活用して、PDF デッキや会議のブリーフといった具体的な成果物を作成できます。

// ユースケース

01
過去の決定事項やコンテキストに基づいて、会議の概要や PDF のスライド資料を生成します。
02
特定の人物、プロジェクト、市場トピックを追跡するために、自動更新されるライブノートを維持します。
03
Model Context Protocol (MCP) を通じて機能を拡張し、Slack、Jira、Web 検索などの外部ツールと連携します。

// クイックスタート

Rowboat を使い始めるには、公式サイトまたは GitHub の releases ページから、お使いのオペレーティングシステム用の最新インストーラーをダウンロードしてください。インストール後、Google サービスのセットアップガイドに従って必要な統合を設定し、音声入力や Web 検索などのオプション機能に必要な API キーを ~/.rowboat/config/ ディレクトリに追加します。セットアップが完了すると、アプリケーションは接続されたアカウントからローカルのナレッジ vault の構築を開始します。