diff --git a/document/01_system_overview.md b/document/01_system_overview.md
index 75be892..66e7a30 100644
--- a/document/01_system_overview.md
+++ b/document/01_system_overview.md
@@ -2,7 +2,7 @@
## 1. 概要
-本システム「TelosDB」は、SQLite Vector 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。
+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
@@ -14,23 +14,24 @@
| 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、内部 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。意味的に近い文書を距離順に抽出。 |
-| **インターフェース** | MCP Server | 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。 |
+| **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。 |
-| **可視化** | アクティビティログ | MCP 経由のツール呼び出しを UI 上でリアルタイムに表示。 |
-| **GUI** | 管理コンソール | データベースの閲覧、検索、システムステータスの監視。 |
+| **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
-- **ゼロインストール**: ポータブルなバイナリ構成（Windows）。
-- **ハードウェア加速**: Vulkan による GPU 支援を利用した高速な Embedding 生成。
-- **省メモリ**: Rust による効率的なプロセス管理。
+- **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)
-- **GPU**: Vulkan 1.2+ 対応（推奨）
+- **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
diff --git a/document/02_architecture_design.md b/document/02_architecture_design.md
index ada0fc3..74c8bfe 100644
--- a/document/02_architecture_design.md
+++ b/document/02_architecture_design.md
@@ -7,66 +7,66 @@
```mermaid
graph TD
subgraph "Presentation Layer (Webview2)"
- UI[Glassmorphism UI]
- SSE_Monitor[Activity Log / SSE]
+ UI["Glassmorphism UI (Vanilla JS)"]
+ SSE_Monitor["Activity Log / SSE Update"]
end
- subgraph "Application Layer (Rust / Tauri Core)"
- Tauri[Tauri Backend]
- Tray[System Tray / Resident Mode]
- Axum[Axum MCP Server]
- Llama[Llama Client / HTTP]
+ subgraph "Application Layer (Rust / Tauri 2)"
+ Tauri["Tauri Core & Command Handlers"]
+ Tray["System Tray / Resident Mode"]
+ Axum["Axum (MCP SSE Server)"]
+ Broadcast["Tokio Broadcast (Internal Bus)"]
end
- subgraph "Infrastruture Layer"
- DB[(SQLite / sqlite-vec)]
- LS[Sidecar: llama-server]
- M[Gemma-3 GGUF]
+ subgraph "Infrastructure Layer"
+ DB[("SQLite + sqlite-vec")]
+ LS["Sidecar: llama-server"]
+ M["Gemma-3 GGUF (640d)"]
end
- UI <-->|IPC: Invoke/Events| Tauri
- Tauri <--> Axum
+ UI <-->|IPC: Invoke| Tauri
+ UI <--|SSE: Update Events| Axum
+ Axum <-->|Broadcast Bus| Broadcast
Tauri <--> DB
Axum <--> DB
- Tauri <--> Llama
- Llama <-->|HTTP| LS
- App([Windows App]) -->|Resident| Tray
- Tray -->|Show/Hide| UI
+ Tauri -- "reqwest" --> LS
+ Axum -- "reqwest" --> LS
LS -->|Inference| M
+ Tray -->|Control| UI
```
## 2. 各層の定義
### 2.1 Presentation Layer
-- **技術**: Vanilla HTML, CSS, JavaScript (Vite ベース)
-- **役割**: システムステータスの可視化、データベース閲覧機能の提供。
-- **通信**: `invoke` コマンドによる非同期通信。
+- **技術**: Vanilla HTML, CSS, JavaScript (Vite 5+)
+- **役割**: システムステータスの可視化、セマンティック検索 GUI、MCP アクティビティ監視。
+- **通信**: `invoke` コマンドおよび `EventSource` (SSE) によるリアルタイム同期。
### 2.2 Application Layer
-- **Tauri Core**: アプリのライフサイクル、システムトレイ、ウィンドウ制御、環境変数の管理。
-- **Axum (MCP Server)**: Model Context Protocol (MCP) に準拠した SSE (Server-Sent Events) サーバー。
-- **Llama Client**: `reqwest` を使用した API 通信。Sidecar との疎通とリトライを制御。
-- **Sidecar Manager**: `llama-server` プロセスの起動（`bin` フォルダ内）、DLL パスの解決、子プロセスの死活監視。
+- **Tauri Core**: プロセスのライフサイクル管理、システムトレイ、サイドカー制御。
+- **Axum (MCP Server)**: ポート 3001 で稼働する MCP SSE サーバー。セッション管理と JSON-RPC ディスパッチを担当。
+- **Data Bus**: `tokio::sync::broadcast` を使用し、データ変更やツール呼び出しを UI へリアルタイム通知。
### 2.3 Infrastructure Layer
-- **SQLite**: `sqlx` を使用した非同期リレーショナルデータ管理。
-- **sqlite-vec**: `vec0` 仮想テーブルによるベクトル検索エンジン（DLL 拡張）。
-- **Sidecar (llama-server)**: `llama.cpp` ベースの推論エンジン。
+- **SQLite**: メタデータ（`items`）の管理。
+- **sqlite-vec (vec0)**: 仮想テーブルによるベクトル検索。動的な次元検知（640次元）に対応。
+- **Sidecar (llama-server)**: `llama.cpp` ベースの推論サーバー。埋め込み生成 API を提供。
## 3. プロセス同期モデル
| 処理 | 同期/非同期 | 説明 |
| :--- | :--- | :--- |
-| **UI 更新** | 非同期 (Event) | バックエンドからの非同期メッセージ受信により更新。 |
-| **API リクエスト** | 非同期 (Async/Await) | `tokio` ランタイム上でのノンブロッキング I/O。 |
-| **DB トランザクション** | 原子性 (Atomic) | `items` と `vec_items` の一貫性は Rust 側トランザクションで保証。 |
+| **データ更新通知** | 非同期 (SSE) | DB 変更時にブロードキャストし、UI を自動リロード。 |
+| **埋め込み生成** | 非同期 (HTTP) | llama-server への POST リクエストによるベクトル取得。 |
+| **一貫性制御** | 原子性 (Transaction) | `items` と `vec_items` を同一トランザクション内でコミット。 |
## 4. ライフサイクル管理
-1. **Setup**: Tauri 起動時に `bin` フォルダを特定し、DLL パスを補強。
-2. **Spawn**: `llama-server` プロセスの起動とヘルスチェック待機。
-3. **Running**: MCP サーバーと UI が連携。ウィンドウを閉じてもトレイに常駐。
-4. **Shutdown**: トレイメニューからの「終了」時に子プロセス (Sidecar) を確実にシグナル通知ののち Kill。
+1. **Setup**: 起動時にモデル・DLL・DB パスを確定。
+2. **Spawn**: `llama-server` を Sidecar として起動し、`/health` で準備完了を確認。
+3. **Sync**: DB のベクトル不整合（欠落や次元違い）をチェックし、必要に応じて自動修復。
+4. **Running**: MCP サーバーが外部接続を待機。トレイ常駐によるバックグラウンド動作。
+5. **Shutdown**: トレイメニューからの終了時、全子プロセスをクリーンに停止。
diff --git a/document/03_database_specification.md b/document/03_database_specification.md
index 441d193..c4018e0 100644
--- a/document/03_database_specification.md
+++ b/document/03_database_specification.md
@@ -2,7 +2,7 @@
## 1. 物理構造
-データベースは単一の SQLite ファイルとして管理されます。メタデータ管理用の標準テーブルと、ベクトル演算用の仮想テーブルの 2 つで構成されます。
+データベースは単一の SQLite ファイル (`telos.db`) として管理されます。メタデータ管理用の標準テーブルと、**sqlite-vec** によるベクトル演算用の仮想テーブルの 2 つで構成されます。
## 2. エンティティ関係定義 (ERD)
@@ -13,14 +13,14 @@
items {
integer id PK "Primary Key (Autoincrement)"
text content "文書本文"
- text path "ファイルパス / 識別子"
- datetime created_at "作成日時 (Default: localtime)"
+ text path "ファイルパス / 出典識別子"
+ datetime created_at "作成日時"
datetime updated_at "更新日時 (Auto-trigger)"
}
vec_items {
integer id PK "items.id と同一"
- blob embedding "640-dim Vector (f32 LE)"
+ blob embedding "640-dim Vector (f32)"
}
```
@@ -33,44 +33,39 @@
| `id` | INTEGER | NO | AUTOINC | 保存文書のユニーク ID |
| `content` | TEXT | NO | - | 元のテキストデータ |
| `path` | TEXT | YES | - | ドキュメントの出典メタデータ |
-| `created_at` | DATETIME | NO | CURRENT | 登録時のタイムスタンプ |
-| `updated_at` | DATETIME | NO | CURRENT | 更新時のタイムスタンプ |
### 3.2 `vec_items` (Virtual Table)
-SQLite 拡張 `sqlite-vec` (vec0) モジュールを使用した仮想テーブルです。
+**sqlite-vec** (vec0) モジュールを使用した仮想テーブルです。
- **ID**: `items.id` と同期。
- **ベクトル構成**:
- - **次元数**: 640次元 (Gemma 3 270M モデル等、使用モデルから自動検知)
- - **データ型**: `FLOAT[640]` (内部的には BLOB 表現)
- - **保存形式**: IEEE 754 32bit Float (Little Endian) バイト列
+ - **次元数**: **640次元** (Gemma-3 270m モデルの仕様)。
+ - **データ型**: `FLOAT[640]` (内部的には BLOB)
+ - **L2距離**: `MATCH` 演算子による高速な近傍探索。
## 4. 検索仕様
-### 4.1 演算アルゴリズム
-
-`sqlite-vec` は、近似最近傍探索 (ANN) において以下の距離関数をサポートし、本システムでは `MATCH` 演算子による高速検索を実施します。
-
-- **デフォルト距離計算**: L2 (Euclidean) 距離。
-- **インデックス**: シャドウテーブルを介したベクトル専用インデックス。
-
-### 4.2 標準検索クエリ
+### 4.1 セマンティック探索クエリ
```sql
SELECT
i.id,
i.content,
v.distance
-FROM vec_items v
-JOIN items i ON v.id = i.id
-WHERE embedding MATCH :query_vector
-ORDER BY distance
-LIMIT :limit;
+FROM items i
+JOIN vec_items v ON i.id = v.id
+WHERE v.embedding MATCH :query_vector -- ベクトル近傍マッチング
+ AND k = :k -- 返却件数 (LIMIT とは別に必要)
+ORDER BY distance;
```
-## 5. 整合性制御
+### 4.2 フォールバック検索
-- **トランザクション**: アイテム登録時、`items` への登録が成功した後にのみ、関連付けられた ID で `vec_items` への書き込みが行われます。
-- **動的次元検知 & 再作成**: 起動時にモデルの次元数と `vec_items` の定義を比較し、不整合があれば自動で再作成（ヒーリング）を行います。
-- **トリガー**: `items` テーブルに `updated_at` 自動更新用の SQLite トリガーを実装。
+LLM サーバーが停止している場合、`sqlite-vec` による検索が不可能なため、`content LIKE %?%` による全文検索へ自動的にフォールバックします。
+
+## 5. 動的維持管理 (Self-Healing)
+
+1. **次元検知**: 起動時に内蔵 LLM サーバーからダミー埋め込みを取得し、期待される次元（640）を確認。
+2. **テーブル整合性**: `vec_items` 側のデータが不足している、または次元が異なる場合、バックグラウンドで `items` からベクトルを再生成し修復します（`db::sync_vectors`）。
+3. **トランザクション**: `items` と `vec_items` への登録はアトミックに行われ、片方のみの登録が残らないよう制御されています。
diff --git a/document/04_mcp_api_specification.md b/document/04_mcp_api_specification.md
index 6991739..a4e6a65 100644
--- a/document/04_mcp_api_specification.md
+++ b/document/04_mcp_api_specification.md
@@ -4,68 +4,81 @@
本システムは Model Context Protocol (MCP) に準拠し、外部エージェントに対してデータベース操作インターフェースを公開します。
-- **プロトコルバージョン**: 2024-11-05 (最新安定版)
- **トランスポート**: SSE (Server-Sent Events)
+- **ポート**: 3001
- **エンドポイント**:
- - Connection: `GET /sse`
- - Message: `POST /messages?session_id={uuid}`
- - `GET /sse` 接続時にサーバーから送られる `endpoint` イベント内のパスを使用すること。
+ - **Connection**: `GET /sse`
+ - **Message**: `POST /messages?session_id={uuid}`
+ - 接続時にサーバーから通知される `endpoint` イベント内のパスを使用。
## 2. 提供ツール定義 (Tools)
-> [!NOTE]
-> 検索 (`search_text`) に加え、登録・更新・削除の全 CRUD ツールが実装・公開されています。
-
### 2.1 `add_item_text` (登録)
文章を自動ベクトル化して登録します。
-- **引数**:
- - `content` (string): 本文 (必須)
- - `path` (string): メタデータ (任意)
-- **戻り値**: 成功メッセージと ID
+- **引数**: `content` (string, 必須), `path` (string, 任意)
+- **戻り値**: 成功通知と生成された ID。
### 2.2 `search_text` (意味検索)
-自然言語による検索を実行します。
+**sqlite-vec** を用いた自然言語検索。
-- **引数**:
- - `content` (string): 検索クエリ (必須)
- - `limit` (number): 取得件数 (デフォルト: 10)
-- **戻り値**: 類似度順の結果リスト（テキスト形式）
+- **引数**: `content` (string, 必須), `limit` (number, デフォルト 10)
+- **戻り値**: 距離（Distance）順の検索結果リスト。
### 2.3 `update_item` (更新)
-既存のアイテムとベクトルを最新の内容で書き換えます。
+既存データのテキストとベクトルを再生成して更新。
-- **引数**:
- - `id` (integer): 更新対象の文章番号（ID） (必須)
- - `content` (string): 新しい本文 (必須)
- - `path` (string): 新しいメタデータ (任意)
-- **戻り値**: 更新完了通知
+- **引数**: `id` (integer, 必須), `content` (string, 必須), `path` (string, 任意)
### 2.4 `delete_item` (削除)
-指定された文章番号（ID）のデータを削除します。
+指定 ID のデータを物理削除。
-- **引数**:
- - `id` (integer): 削除対象の文章番号（ID） (必須)
-- **戻り値**: 削除完了通知
+- **引数**: `id` (integer, 必須)
-## 3. レスポンスフロー (SSE)
+### 2.5 `get_item_by_id` (取得)
-MCP SSE 規格に基づき、リクエストとレスポンスは以下のフローで行われます。
+ID 指定により、メタデータを含む生データを取得。
-1. **接続**: クライアントが `GET /sse` を開始。
-2. **通知**: サーバーが `event: endpoint` でメッセージ送信先パスを返却。
-3. **送信**: クライアントが `POST /messages?session_id=...` で命令を送信。
-4. **応答**: サーバーが SSE ストリーム上で `event: message` として結果を返却。HTTP 自体は `202 Accepted` を返却する。
+- **引数**: `id` (integer, 必須)
+
+## 3. データ形式 (JSON-RPC)
+
+### 3.1 ツール呼び出し例 (Request)
+
+```json
+{
+ "jsonrpc": "2.0",
+ "method": "tools/call",
+ "params": {
+ "name": "search_text",
+ "arguments": { "content": "量子コンピュータについて" }
+ },
+ "id": "123"
+}
+```
+
+### 3.2 応答形式 (Response)
+
+MCP 規格に従い、ツールの戻り値は `content` 配列内にラップされます。
+
+```json
+{
+ "jsonrpc": "2.0",
+ "result": {
+ "content": [
+ { "type": "text", "text": "[ID: 1, Distance: 0.12]\n検索結果の内容..." }
+ ]
+ },
+ "id": "123"
+}
+```
## 4. エラー定義
-| コード | 分類 | 原因例 |
-| :--- | :--- | :--- |
-| `-32700` | Parse error | 不正な JSON フォーマット |
-| `-32601` | Method not found | 未定義ツールの呼び出し |
-| `-32000` | Internal error | Sidecar 不通, DB 権限エラー等 |
-| `422` | Unprocessable Entity | 必須パラメータの欠落 |
+- `-32601`: `Method not found` (未定義ツールの呼び出し)
+- `-32000`: `Internal error` (モデルサーバー不通、DB エラー)
+- `422`: パラメータ不足、または形式エラー。
diff --git a/document/05_sidecar_integration.md b/document/05_sidecar_integration.md
index 3095fa8..92e9206 100644
--- a/document/05_sidecar_integration.md
+++ b/document/05_sidecar_integration.md
@@ -8,36 +8,36 @@
### 2.1 実行バイナリ
-- **名称**: `llama-server`
-- **アーキテクチャ**: `x86_64-pc-windows-msvc` (Windows 環境時)
-- **モデル**: Gemma-3-270m-it (Q4_K_M.gguf) - 640次元
+- **名称**: `llama-server` (Windows x64 用サイドカー)
+- **モデル**: `Gemma-3-270m-it-Q4_K_M.gguf`
+- **依存拡張**: **sqlite-vec** (`vec0.dll`)
-### 2.2 DLL 依存解決 (Windows)
+### 2.2 DLL 供給体制 (Hermetic Build)
-Windows 環境での DLL 地獄（Dependency Hell）を回避するため、`build.rs` による自動供給システムを導入しています。
+Windows 環境での実行を確実にするため、以下の自動化を行っています。
-1. **自動コピー**: ビルド時に `sqlite-vec` 等の依存 DLL を `node_modules` から抽出し、ターゲットディレクトリ（`target/release` およびその `deps`）へ自動配置します。
-2. **ランタイム解決**: `lib.rs` 内で実行ファイルの親ディレクトリにある `bin` フォルダを特定し、`vec0.dll` を動的に読み込みます。
+1. **自動コピー**: ビルド時 (`build.rs`) に、`sqlite-vec` の DLL を開発ノードから抽出し、実行ディレクトリ（および `bin`）へ自動配置します。
+2. **位置解決**: Tauri の `resource_dir` 基点に、`bin/` フォルダ内のモデルと、実行ルート直下の `vec0.dll` を動的にバインドします。
-## 3. 推論エンジン設定
+## 3. 推論エンジン設定 (llama-server)
起動時に以下のパラメータを指定します。
| 引数 | 値 | 説明 |
| :--- | :--- | :--- |
-| `--model` | {path} | `gemma-3-270m-it-Q4_K_M.gguf` へのパス。 |
-| `--port` | 8080 | 内部通信用ポート。 |
-| `--embedding` | (flag) | 埋め込み (Vector) 生成モードを有効化。 |
-| `--parallel` | 1 | 同時実行数。リソース消費を抑えるため 1 に制限。 |
+| `--model` | {path} | モデルファイルへの絶対パス。 |
+| `--port` | 8080 | 内部通信用。 |
+| `--embedding` | (flag) | 埋め込み生成 API を有効化。 |
+| `--pooling` | `mean` | ベクトル集約方式の指定（推奨設定）。 |
## 4. ライフサイクル
-1. **初期化**: App 起動時に `Sidecar` API を用いて非同期に起動。
-2. **ヘルスチェック**: `mcp.rs` 内のモニタースレッドが `/health` に対し 2 秒間隔でポーリング。
-3. **モニタリング**: `tauri-plugin-shell` のストリームを `tauri-plugin-log` に転送し、一元管理。
-4. **終了処理**: アプリ終了時にチャイルドプロセスを確実に Kill。
+1. **Spawn**: `lib.rs` 内でアプリ起動時に `sidecar("llama-server")` を呼び出し。
+2. **Health Check**: `/health` エンドポイントが `running` を返すまで待機。
+3. **Inbound Notification**: `llama-server` の Stdout/Stderr を Rust 側のロガーへパイプし、一元管理。
+4. **Cleanup**: アプリ終了時にチャイルドプロセスを Kill 処理。
-## 5. 推論エンジン最適化
+## 5. 推論最適化
-- **Vulkan/CPU**: 環境に応じて `ggml-vulkan.dll` または `ggml-cpu.dll` が自動的にロードされます。
-- **ログ管理**: `logs/telos.log` に `llama-server` の起動シーケンスと推論ログが詳細に出力されます。
+- **Vulkan 支援**: 互換 DLL が存在する場合、自動的にハードウェア加速が適用されます。
+- **ログ隔離**: 生成時の一時的なノイズ（`post_embedding` 等）は、Rust 側でフィルタリングしてログの視認性を確保。
diff --git a/document/06_development_guide.md b/document/06_development_guide.md
index 790fca5..1bfaec2 100644
--- a/document/06_development_guide.md
+++ b/document/06_development_guide.md
@@ -8,8 +8,8 @@
### プログラミング言語・ランタイム
-- **Rust**: [rustup](https://rustup.rs/) を通じて最新の安定版をインストールしてください。
-- **Bun**: フロントエンドの管理と外部テストの実行に使用します。
+- **Rust**: 最新の Stable 版。`tauri-cli` を使用。
+- **Bun**: フロントエンドのパッケージ管理、およびテストランナー。
### 依存関係のインストール
@@ -17,99 +17,65 @@
bun install
```
-### Sidecar とモデルの準備
-
-開発実行には `llama-server` と学習済みモデルが必要です。`scripts/` 内のスクリプトを使用してください。
-
---
## 📁 主要なディレクトリ構成と責務
-- `bin/`: サイドカーバイナリ (`llama-server`) の格納場所。
-- `data/`: データベースファイル (`vector.db`) の永続化レイヤー。
-- `logs/`: 開発・診断用のログ出力。
-- `resources/`: バンドルされる静的リソース（アイコン等）。
-- `src-tauri/src/mcp.rs`: MCP の全ツールロジック。
-- `src-tauri/src/db.rs`: スキーマ管理・非同期 SQLx ロジック。
-- `src-tauri/src/lib.rs`: ライフサイクル・常駐・トレイ制御。
-- `test/`: 統合テスト一式。
+- `src/`: フロントエンド (Vanilla JS / CSS)
+- `src-tauri/src/mcp.rs`: **MCP サーバー実装 & ツールロジック**。
+- `src-tauri/src/db.rs`: **sqlite-vec** スキーマ管理・データアクセス。
+- `src-tauri/src/lib.rs`: Tauri エントリポイント・サイドカー起動・トレイ制御。
+- `src-tauri/bin/`: 推論バイナリとモデルファイル。
+- `document/`: 設計書・仕様書。
+- `journals/`: Rule 13 に基づく集約された作業記録。
---
## ➕ 新しい MCP ツールの追加手順
-新しい機能を MCP ツールとして公開する場合、以下の手順を踏みます。
+### 1. ツール定義の追加
-### 1. ツール名の定義
+`src-tauri/src/mcp.rs` 内の `tools/list` ハンドラ内に、新しいツールの名称、説明、パラメータスキーマを追加します。
-`src/backend/src/mcp.rs` 内で、JSON-RPC でやり取りするメソッド名（例: `tools/list`）を確認し、新しいツール用の定義を追加します。
+### 2. ハンドラの実装
-### 2. ハンドラーの実装
+`mcp_messages_handler` 内の `match actual_method` 文に新しい `case` を追加し、DB 操作や LLM 連携ロジックを記述します。
-`handle_search_vector` などの既存の関数を参考に、新しい非同期関数を実装します。
+### 3. UI 通知の統合
-### 3. リクエストのディスパッチ
-
-`message_handler` 関数の `match` 文にツール名を追加し、実装したハンドラーを呼び出すように設定します。
-
-### 4. 単体テストの追加
-
-`src/backend/src/mcp.rs` の末尾にある `mod tests` に、新しいツールの入出力を検証するテストを追加してください。
+必要に応じて `state.tx.send` を使用し、ツール呼び出しを UI のアクティビティログに通知するように設定します。
---
-## 🧪 テストの実行方法
+## 🧪 テストの実行
-### Rust 単体テスト (推奨)
-
-コアロジック（DB・MCP・LLM連係）のテストです。
+### バックエンド (Rust)
```bash
+cd src-tauri
cargo test
```
-### Bun E2E テスト
-
-実際の HTTP/SSE 通信を介したテスト（開発環境が整っている場合）。
+### フロントエンド / API
```bash
-bun test
+bun run dev # 開発サーバー起動
```
---
## 🚀 リリース手順
-本プロジェクトでは、リリースのポータビリティを確保するため、特定のプラットフォームに依存しない自動化スクリプトを採用しています。
+1. **バージョン更新**: `package.json`, `tauri.conf.json`, `Cargo.toml` のバージョンを同期。
+2. **ビルド**:
-### 1. リリースブランチの作成とバージョン更新
+ ```bash
+ bun run tauri build
+ ```
-以下のコマンドを実行すると、新しいリリースブランチ（`release/vX.Y.Z`）が作成され、`package.json`, `tauri.conf.json`, `Cargo.toml` のバージョンが一括更新・コミットされます。
-
-バージョンバンプとタグ付けを手動またはツール（今回の v0.2.5 のように）で実施します。
-
-### 2. インストーラーのビルド
-
-作成されたリリースブランチで、以下のコマンドを実行して最終的なパッケージ（MSI/EXE）を確認します。
-
-```bash
-bun run build
-```
-
-### 3. マージとタグ打ち
-
-ビルドに問題がなければ、マスターブランチにマージし、タグを打ってリリースを確定させます。
-
-```bash
-git checkout master
-git merge release/v0.2.0
-git tag -a v0.2.0 -m "Release v0.2.0"
-```
-
----
+3. **成果物**: `src-tauri/target/release/bundle/` 配下にインストーラーが生成されます。
## 📝 コーディング規約
-- **Rust**: `cargo fmt` および `cargo clippy` を遵守してください。
-- **Commit**: 分かりやすいメッセージを心がけ、必要に応じてジャーナルファイルを更新してください。
-- **Documentation**: ユーザーに影響する変更を加えた場合は、`README.md` や `document/` 内の該当ドキュメントを必ず更新してください。
+- **名称統一**: ベクトル検索エンジンは **「sqlite-vec」** と呼びます。
+- **ジャーナル記録**: 作業完了後は必ず `journals/` に Rule 9 形式で記録を残してください。
diff --git a/document/07_ui_design_spec.md b/document/07_ui_design_spec.md
index 05dea10..03d9803 100644
--- a/document/07_ui_design_spec.md
+++ b/document/07_ui_design_spec.md
@@ -1,165 +1,42 @@
-# 07 UIデザイン仕様書（TelosDB クリーンベンチ版）
+# 07 UIデザイン仕様書
-## 1. 基本方針
+## 1. デザインコンセプト
-- **ビジュアルコンセプト**: ガラスモーフィズム（Glassmorphism）を採用した、透過感と光沢のあるプレミアムなデスクトップ体験。
-- **技術スタック**: フレームワーク非依存（Vanilla JS + HTML + CSS）。
-- **UXの方針**: リアルタイムな応答性、常駐による即時利用、AIの挙動の可視化。
+- **Glassmorphism**: 透過、ブラー（backdrop-filter）、および淡いボーダーによる奥行きのある質感。
+- **Color Palette**: ダークネイビーを基調とした、深みのあるプレミアムな配色。
+- **Interaction**: Hover 効果やフェードアニメーションによる生き生きとした応答性。
----
+## 2. レイアウト構造 (Grid System)
-## 2. デザイン・機能仕様
+1. **Header**: ブランドロゴ、モデル名、システムステータス（dot + text）、ドキュメント件数。
+2. **Search Center**: インデックス検索入力、および検索実行ボタン。
+3. **Main Content**: カード形式で展開される検索結果リスト。
+4. **Activity Sidebar**: MCP 経由のツール呼び出しをリアルタイム表示するサイドログ領域。
+5. **Action Bar**: MCP 設定、スキーマコピー等の機能ボタン一式。
-### 2.1 llama_server 動作状態・モデル表示
+## 3. 技術仕様 (Frontend Stack)
-- ヘッダー部に「モデル名」と「動作ステータス（カラーインジケーター付）」を表示。
-- ステータス: ● 起動中 (Green), ● 待機中 (Blue), ● 停止中 (Gray/Red)。
+- **Engine**: Tauri 2 (Webview2)
+- **Style**: カスタム CSS 変数による一元管理（`styles.css`）。
+- **Data Sync**:
+ - **SSE (Server-Sent Events)**: サーバー側からの `update` イベントを購読し、UI を自動リフレッシュ。
+ - **JSON-RPC Over HTTP**: 検索や CRUD 操作のディスパッチ。
-### 2.2 セマンティック検索インターフェース
+## 4. 特筆すべきデザイン要素
-- 入力欄と検索ボタンを中央に配置し、検索結果はカード形式で透過背景で表示。
+- **Status Dot**: 起動（緑）、待機（橙）、停止（赤）のカラーインジケーター。
+- **Glass Panel**:
-### 2.3 MCP Activity Log (New)
+ ```css
+ background: rgba(255, 255, 255, 0.05);
+ backdrop-filter: blur(15px);
+ border: 1px solid rgba(255, 255, 255, 0.1);
+ ```
-- 画面右側にスライドインする「アクティビティログ」パネル。
-- MCP経由でAIエージェントが実行したツール呼び出しをリアルタイムに表示。
+- **Log Animation**: 新しいログが上部からスライドインしてフェードインするアニメーション。
-### 2.4 Resident Mode UI
+## 5. UI フロー
-- ウィンドウを閉じてもシステムトレイに格納。
-- トレイアイコンのクリックで表示/非表示を切り替え。
-- 右クリックメニューで明示的なアプリケーション終了を提供。
-
----
-
-```mermaid
-graph TD
- subgraph "Main Window"
- Header[Header: Status Hub]
- Search[Body: Search Interface]
- Log[Slide Panel: Activity Log]
- end
-
- Header -->|Status| Dot[Status Dot]
- Header -->|Info| Count[Doc Count]
- Header -->|Actions| Config[MCP Config Modal]
-
- Search -->|Input| Input[Search Bar]
- Search -->|Output| Results[Result Cards]
-
- Log -->|Real-time| SSE[Tool Invocation Log]
-```
-
----
-
-## 4. UI要素仕様
-
-### 4.1 llama_server状態表示
-
-- id="llama-status" などで状態を表示
-- 状態に応じて色分け（例: 緑=起動中, 赤=停止, 黄=エラー）
-- 状態取得はAPI/SSE/ポーリング等で実装（今後拡張）
-
-### 4.2 ドキュメント件数表示
-
-- id="doc-count" などで件数を表示
-- 件数取得はAPIで実装（今後拡張）
-
-### 4.3 mcp.json内容表示・コピー
-
-- id="mcp-json" で内容表示、ボタンで表示/非表示切替・コピー
-
-### 4.4 入力欄
-
-- type="text"、id="query"
-- placeholder="検索ワード"
-
-### 4.5 ボタン
-
-- type="button"（またはbuttonタグ）
-- onclick="search()" など
-
-### 4.6 検索結果表示
-
-- preタグ（id="result"）でJSONを整形表示
-- エラー時はエラーメッセージを表示（今後拡張）
-
-### 5.1 背景と質感 (Glassmorphism)
-
-- **背景**: `linear-gradient(135deg, #1a1a2e 0%, #16213e 100%)`
-- **パネル/カード**: 背景に `rgba(255, 255, 255, 0.05)`、ブラー効果 `backdrop-filter: blur(10px)`。
-- **ボーダー**: `1px solid rgba(255, 255, 255, 0.1)` で光沢感を表現。
-
-### 5.2 タイポグラフィ
-
-- **フォントファミリー**: `'Inter', 'Roboto', 'Outfit', sans-serif`
-- **強調色**: `#4facfe`, `#00f2fe` (アクティブ/リンク)
-
-### 5.3 アニメーション
-
-- フェードイン: 全体的な要素の登場時。
-- スライドイン: アクティビティログの表示。
-- ホバー変形: 検索ボタンやカードへのマウスオーバー時 (`scale: 1.02`)。
-
----
-
-## 6. サンプルHTML（実装例）
-
-以下は、UI仕様を満たす最小構成のサンプルHTMLです。
-
-```html
-
-
-
-
- TelosDB
-
-
-
-
- llama_server: 起動中
- ドキュメント: 123件
-
-
-
- TelosDB 検索
-
-
-
-
-
-
-```
+1. アプリ起動 -> llama-server 状態確認（待機中 -> 起動中）。
+2. MCP ツール呼び出し（外部） -> SSE 経由でアクティビティログに項目が追加（アニメーション）。
+3. データ変更 -> SSE `data_changed` 受信 -> ドキュメント件数を自動再取得して更新。
diff --git a/document/mcp.json b/document/mcp.json
index 3bc0243..c36f4b3 100644
--- a/document/mcp.json
+++ b/document/mcp.json
@@ -1,28 +1,50 @@
-// MCP API仕様（mcp.json）
-// 本ファイルはUIの「mcp.json表示」機能用のダミーです。
{
- "openapi": "3.0.3",
- "info": {
- "title": "SQLite Vector MCP REST API",
- "version": "0.1.0",
- "description": "REST API for text-based insert/search backed by sqlite-vec."
- },
- "paths": {
- "/api/items": {
- "post": {
- "summary": "Add item from text",
- "description": "Generates embeddings from text and stores item + vector.",
- "requestBody": { "required": true },
- "responses": { "200": { "description": "Item created" } }
- }
- },
- "/api/search": {
- "post": {
- "summary": "Search by text",
- "description": "Generates embeddings from text and returns nearest items.",
- "requestBody": { "required": true },
- "responses": { "200": { "description": "Search results" } }
- }
+ "mcpServers": {
+ "TelosDB": {
+ "command": "telosdb-app",
+ "args": [],
+ "env": {},
+ "tools": [
+ {
+ "name": "search_text",
+ "description": "Semantic search using sqlite-vec (640d).",
+ "arguments": {
+ "content": "string",
+ "limit": "number"
+ }
+ },
+ {
+ "name": "add_item_text",
+ "description": "Add new text with auto-generated embeddings.",
+ "arguments": {
+ "content": "string",
+ "path": "string"
+ }
+ },
+ {
+ "name": "update_item",
+ "description": "Update text and re-generate embedding.",
+ "arguments": {
+ "id": "number",
+ "content": "string",
+ "path": "string"
+ }
+ },
+ {
+ "name": "delete_item",
+ "description": "Delete item and vector by ID.",
+ "arguments": {
+ "id": "number"
+ }
+ },
+ {
+ "name": "get_item_by_id",
+ "description": "Retrieve raw text and metadata by ID.",
+ "arguments": {
+ "id": "number"
+ }
+ }
+ ]
}
}
-}
+}
\ No newline at end of file