【ITニュース解説】Building an MCP Server for Git-Based AI Memory: Lessons from ShadowGit

プログラミングの分野で生成AI、特に大規模言語モデル（LLM）の活用が進んでいるが、現状のAIには大きな課題が存在する。それは、AIが対話の文脈しか記憶できない「短期記憶」しか持たない点である。新しい対話セッションを開始するたびに、AIは以前の作業内容、例えば昨日どのコードを修正したか、どのバグ修正が成功したかといった情報をすべて忘れてしまう。そのため、開発者は毎回プロジェクトのコード全体をAIに提供し直す必要があり、これは非常に非効率で、AIの利用コスト増大にもつながる。この問題を解決するため、「ShadowGit」というツールが開発された。このツールは、AIに永続的な「長期記憶」を与えることで、より文脈を理解した開発支援を実現することを目的としている。

ShadowGitの基本的な仕組みは、開発者のコード変更をバックグラウンドで常に記録し続けるというシンプルなものである。この記録には、広く使われているバージョン管理システム「Git」の技術が応用されている。具体的には、開発者が通常使用しているGitリポジトリとは別に、「.shadowgit.git」という隠された専用のリポジトリを自動で作成する。そして、ファイル監視システムがソースコードの変更を検知すると、5秒ごとという非常に短い間隔で、その変更内容をスナップショットとしてこの隠しリポジトリに自動で「コミット」、つまり変更履歴として記録していく。このコミット時に生成されるメッセージも工夫されており、単なるタイムスタンプだけでなく、「AIによる変更であるか」「どの種類のファイルが変更されたか」「合計何行の変更があったか」といった詳細な情報が含まれる。これにより、後から履歴を振り返った際に、それぞれの変更がどのような文脈で行われたかを容易に把握できる。

このようにして蓄積された膨大な変更履歴を、AIが効果的に活用できるようにするための橋渡し役を担うのが「MCPサーバー」である。MCPとは、AIが外部のツールやシステムと連携し、その機能を呼び出すためのプロトコルや仕組みを指す。ShadowGitのMCPサーバーは、AIに対してGitの各種コマンドを実行するためのAPI、つまりプログラム間の通信インターフェースを提供する。この仕組みを通じて、AIは人間のようにGitコマンドを扱うことが可能になる。例えば、「直近5回の変更差分を表示して（git diff HEAD5）」や、「'auth'というキーワードを含むコミット履歴を検索して（git log --grep='auth'）」、あるいは「10個前のバージョンの特定のファイル内容を取得して（git show HEAD10:src/file.ts）」といった具体的な指示を実行できる。これにより、AIはプロジェクトのコード全体を毎回読み込むのではなく、必要な情報だけをピンポイントで取得できるようになり、開発者とのやり取りが大幅に効率化され、API利用コストであるトークンの削減にも直結する。

ShadowGitのアーキテクチャは、セキュリティと実用性を両立させるための技術的な工夫が施されている。最も重要なのはセキュリティへの配慮である。AIにシステムを操作させる以上、意図しないコードの書き換えや削除といったリスクを排除しなければならない。そのため、MCPサーバーがAIから受け付けるGitコマンドは、「log（履歴表示）」や「diff（差分表示）」といった読み取り専用のものに厳しく制限されている。一方で、「push（リモートへの反映）」や「merge（統合）」といったリポジトリの内容を書き換える可能性のあるコマンドは、実行できないようにブロックされている。また、AIが連続してコードを生成するような作業セッション中は、5秒ごとの自動コミットは履歴を過剰に細分化させ、かえって分析を困難にする。この問題に対応するため、AIが「作業開始（start_session）」を宣言すると、そのリポジトリの自動コミットが一時的に停止される「セッション管理機能」も実装されている。このセッションの状態は、軽量なデータベースであるSQLiteを用いて永続的に管理される。システム全体は、ユーザーのPC上で動作するデスクトップアプリケーション（Electron製）と、AIとの通信を担うMCPサーバー（Node.js製）の2つのコンポーネントで構成されている。これらはローカルネットワークで通信するため、開発者のソースコードが外部のサーバーに送信されることはなく、プライバシーとセキュリティが確保されている。

このツールの開発を通じて得られた教訓は、今後のAI駆動型開発ツールのあり方を示唆している。多機能であることよりも、5秒間隔という高速な応答性能がユーザーの体感に大きく影響するように、パフォーマンスが機能よりも優先されるべきである。また、Gitを単なるソースコードのバックアップツールとしてではなく、変更履歴という時間軸を持つ情報を問い合わせ可能な「データベース」として捉える発想が、このシステムの革新性の核となっている。ShadowGitは、Gitの堅牢な履歴管理能力とAIの高度な分析能力を組み合わせることで、AIに過去の作業文脈という「長期記憶」を与えるというコンセプトを具現化した。これにより、AIはより深くプロジェクトを理解し、的確な開発支援を提供できるようになる。このアプローチは、AIと共存する未来のソフトウェア開発における、一つの重要な方向性を示している。