AGPL-3.0 の自己進化型コンテキストデータベース。エージェントメモリ・知識 RAG・スキルを統合し、MCP クライアント／Agent Plugins の汎用統合経由で DeepSeek Harness に接続（ネイティブ dsh 対応なし）。
DSH 統合
エコシステム関連
作者による申告
安全性監査
未監査
最終検証日
2026-08-21
ライセンス
AGPL-3.0
01どんなタスクに使えるのか？
Give an AI agent persistent memory, knowledge and skills in one browsable context database
Memories, resources and skills unified under the `viking://` protocol, browsable with ls/tree/find, L0/L1/L2 tiered on-demand loading, and observable retrieval trajectories
Developers building stateful AI agents who want deterministic, file-like access to agent memory instead of a black-box vector store
Wire long-term memory into a coding agent such as Claude Code, Codex, Cursor, MCP clients or LangChain
OpenViking recall injected into the agent's context and session memory auto-committed after each session
Coding-agent users who want cross-session memory and recall without manual note-taking
Run a ready-made AI agent on top of the context database
VikingBot agent started alongside the server via `openviking-server --with-bot`, chatted with via `ov chat`
Users who want an out-of-the-box agent built on OpenViking instead of integrating their own
02DeepSeek Harness への導入方法
前提条件
- Python 3.10 or higher
- A model provider to configure during init — Volcengine, OpenAI, Codex OAuth, Kimi, GLM, or local Ollama
インストール手順
- 01
`pip install openviking --upgrade`
- 02
`openviking-server init` — interactive wizard: providers, models, writes `~/.openviking/ov.conf`
- 03
`openviking-server doctor` — validate setup
- 04
`openviking-server` — start the server (background: `nohup openviking-server > openviking.log 2>&1 &`)
導入成功の確認
- Run `openviking-server doctor` — checks the config file, Python version, provider connectivity, and disk space without a running server
- With the server running, the bundled `ov` client CLI works, e.g. `ov status`
03DSH 統合と能力の範囲
No DeepSeek Harness-specific integration is documented in the README; OpenViking runs as a standalone context/memory server that agents reach through its generic integrations (MCP clients, Agent Plugins 1.0)
viking:// virtual filesystem for all context
memories, resources (docs, repos, web pages) and skills→one `viking://` URI tree browsed deterministically via `ov ls` / `tree` / `find` / `grep`
L0/L1/L2 tiered on-demand loading
any entry written into OpenViking→L0 abstract (~100 tokens), L1 overview (~2k tokens), L2 details — loaded only as deep as the task requires, cutting token spend
every entry is processed into three tiers on write (asynchronous semantic processing)Sessions become long-term memory
committed agent sessions→user preferences and agent experience extracted into long-term memory
after a session commits, OpenViking asynchronously extracts memory in the backgroundAgent integrations & ov CLI
Claude Code, Codex, OpenClaw, Hermes, Cursor, TRAE, OpenCode, MCP clients, LangChain/LangGraph and more→OpenViking recall injected into the agent's context with auto-committed session memory
`openviking-server init` writes `~/.openviking/ov.conf`; integrations modify the target agent's configuration
04誰に向いているのか？使うべきでない場面は？
向いている用途
- Developers building stateful AI agents who want deterministic, file-like access to agent memory instead of a black-box vector store
- Coding-agent users who want cross-session memory and recall without manual note-taking
- Users who want an out-of-the-box agent built on OpenViking instead of integrating their own
不向きな用途
- The server requires Python 3.10 or higher, plus a configured model provider (Volcengine, OpenAI, Codex OAuth, Kimi, GLM, or local Ollama) before it can serve context.
- The README documents no DeepSeek Harness (dsh)-specific integration; DSH users must rely on the generic integration lanes it lists (MCP clients, Agent Plugins 1.0), so a working dsh hookup is not guaranteed by the README alone.
- The project self-describes as early-stage, and the OpenViking Helper desktop console is still in beta for macOS and Windows x64 only.
05互換性・メンテナンス・セキュリティ上の注意
- The server requires Python 3.10 or higher, plus a configured model provider (Volcengine, OpenAI, Codex OAuth, Kimi, GLM, or local Ollama) before it can serve context.
- The README documents no DeepSeek Harness (dsh)-specific integration; DSH users must rely on the generic integration lanes it lists (MCP clients, Agent Plugins 1.0), so a working dsh hookup is not guaranteed by the README alone.
- The project self-describes as early-stage, and the OpenViking Helper desktop console is still in beta for macOS and Windows x64 only.
AGPL-3.0 · actively maintained (latest release v0.4.15, 2026-08-18)
06よくある質問
OpenViking を DeepSeek Harness にどう接続しますか？
README に DeepSeek Harness 専用の統合は記載されていません。OpenViking は MCP クライアントと Agent Plugins 1.0 という汎用的な接続手段に加え、Claude Code・Codex・Cursor・TRAE・OpenCode 向けの個別ガイドを提供しており、dsh は MCP クライアント経由でサーバーに接続するのが現実的な方法です。
ネイティブ統合ですか、それとも MCP ですか？
README はネイティブの dsh 対応も dsh 専用プラグインも示していません。記載されている統合の中で、MCP クライアントが汎用的な接続経路です。具体的な設定はドキュメントサイト側で案内されており、README 本体には詳しく書かれていません。
インストールに必要な前提条件は？
Python 3.10 以上が必要です。さらに `openviking-server init` のウィザードでモデルプロバイダー（Volcengine・OpenAI・Codex OAuth・Kimi・GLM・ローカル Ollama のいずれか）を設定します。Ollama はウィザードが自動検出・インストールできます。
データはどこに保存されますか？
セルフホストの場合はローカルサーバーに保存され、設定は `~/.openviking/ov.conf` に書き出されます。モデル呼び出しは設定したプロバイダーへ送信されます（ローカル Ollama なら完全にオフライン）。任意で Volcano Engine 上のマネージド SaaS も利用できます。
主な制約はありますか？
プロジェクト自身が開発初期段階と明記しています。デスクトップコンソールの OpenViking Helper は macOS と Windows x64 のベータ版のみ。本番利用はスタンドアロンの HTTP サービスとしてデプロイする方式が推奨されています。
07関連する DSH ワークフロー
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アーキテクチャ図、ワークフロー図、シーケンス図、データフロー図などを動きのある自己完結型 HTML として生成し、鮮明に書き出せるエージェントスキル
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ビジネスシステムを高速構築できるオープンソースのAI＋ノーコードプラットフォーム。実績ある基盤の上でAIが動作するため、スピードと信頼性を両立できる。
learn-harness-engineering
by walkinglabs
Harness エンジニアリング入門チュートリアル。ゼロから一歩ずつ学べる
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by anbeime
DeepSeek Harness 向けの最大級スキルストア。416 個の厳選スキル（文書処理・コンテンツ作成・コーディング・機械学習・自動化ワークフロー）をそのままインストールでき、GitHub 上の大量のスキルもカテゴリ・更新日・Star 順で自動収集します。
08データと出典
Integrations inject OpenViking recall into your agent's context and auto-commit session memory:
- [MCP clients](https://docs.openviking.ai/en/agent-integrations/06-mcp-clients)
このページは、プロジェクトの公開ドキュメント、リポジトリのメタデータ、および DSH Plugins の構造化解析に基づいて生成されています。最終検証日：2026-08-21。誤りを見つけた場合は、修正を送信してください。
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