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システム概要仕様書 (System Overview Specification)
1. 概要
本システム「TelosDB」は、sqlite-vec 拡張機能を活用したローカル完結型のセマンティック検索基盤です。Tauri 2 を基盤とし、Model Context Protocol (MCP) を通じて外部エージェントに高度なデータ抽出能力を提供します。
2. 目的
- プライバシー保護: 外部 API を使用せず、ローカル環境で Embedding 生成とベクトル検索を完結。
- データ管理: 高速かつ型安全なメタデータ管理と、セマンティック検索の統合。
- 拡張性: MCP 準拠により、Cursor や Claude などの AI エージェントからプラグイン不要で利用可能にする。
3. 主要機能
| 機能種別 | 機能名称 | 概要 |
|---|---|---|
| データ登録 | 文章自動ベクトル化 | 文章とメタデータを入力すると、内蔵 LLM がベクトルを生成し、保存。 |
| 検索 | セマンティック検索 | 自然言語による類似度検索。sqlite-vec を用いた高速な近傍探索。 |
| インターフェース | MCP Server (SSE) | SSE プロトコルを用いた JSON-RPC 2.0 インターフェースの提供。 |
| 自動復旧 | セルフヒーリング | モデル変更によるベクトル次元数の不一致を自動検知し、バックグラウンドで補完。 |
| 常駐モード | システムトレイ | ウィンドウを閉じてもバックグラウンドで MCP サーバーが稼働を継続。 |
| GUI | 管理コンソール | ガラスモーフィズムを採用した UI でのデータ閲覧、検索、ログ監視。 |
4. システム特性
- Hermetic Build:
build.rsにより依存する DLL (sqlite-vec) を自動管理。 - マルチプロセス: Tauri コア、MCP サーバー (Axum)、推論サイドカーの協調動作。
- 省メモリ: Rust による効率的なプロセス管理と軽量な Gemma-3 モデルの採用。
5. 動作環境要件
- OS: Windows 10/11 (x64)
- CPU/GPU: Vulkan 1.2+ 対応（推奨）または CPU 推論。
- Model: Gemma-3 270m it (Q4_K_M) - 640次元。
- Storage: ~500MB (モデルファイル含む)
6. ユースケース
- 個人的なナレッジベース構築。
- プロジェクトドキュメントの高度なリファレンス検索。
- AI エージェントに対する、コンテキストデータのセキュアな提供。