SQLite知識ストアとMCPツールを使用したAIコンテキストの管理

AIコーディングエージェントによくある問題点：CLAUDE.mdファイルが数千行に膨れ上がり、コンテキスト予算を消費し、AIがルールの半分を無視してしまうことです。r/ClaudeAIの開発者がこれを解決するシステムを構築しました — RunawayContext（MITライセンス、現在Vista、Procore、Monday.comなどとの建設管理統合に使用中）。

アーキテクチャ

コアアイデア：深い知識をフラットなマークダウンファイルからSQLiteデータベースに移し、全文検索（FTS5）とオプションのベクトル検索（sqlite-vec）を利用する。毎セッションですべてを読み込む代わりに、小さなプロジェクトごとの概要（約150行）、グローバルな憲法（約200行）、ポインタのみの「生きている記憶」（約50行）だけを事前に読み込む。AIはsearch_lessonsやget_chunkなどのMCPツールを使って必要に応じてデータベースをクエリする。

重要な実装詳細

• トークン計算：同等の約280Kトークンは依然として存在するが、データベース内にあり、コンテキストには読み込まれない。AIはタスクの途中で必要なものを取得する。
• コード内のハードキャップ：再生成器は概要を150行の上限を超えて書き込むことを拒否する。15の名前付きアーキテクチャルールにはそれぞれCIテストが関連付けられており、ルールが逸脱するとビルドが失敗する。
• ハイブリッド検索：ベクトル検索のみよりもハイブリッドの方が優れていた。システムはFTS5キーワードスコアとsqlite-vecベクトルスコアをブレンドして最良の結果を得る。
• 人間による確認：AIは新しい教訓を下書き受信箱に書き込む。ナレッジストアに昇格する前に人間が承認する必要があり、ノイズを防ぐ。
• 保持される声：自動生成された概要には、<!-- PRESERVE_START -->マーカーで区切られた手作業でキュレーションされたブロックが含まれる。再生成器はそのセクションをそのまま保持し、周囲の部分を再生成する。

学んだ教訓

• ルールはポリシーではなくコードで強制する — 「大きくならないように注意」という指示はすべて数ヶ月以内に破られた。
• ハイブリッドFTS5 + ベクトル検索はベクトル検索のみより優れている。
• AIが直接ナレッジストアに書き込むとノイズが入るため、手動承認付きの下書き受信箱を使用する。

このシステムはエージェント非依存であり、誰でも適応できるようにリポジトリは公開されている。