NamiDB とは？S3バケット上で動くグラフDB・ベクトル検索・MCP対応の次世代データベース

NamiDBはS3互換ストレージをバックエンドに使うグラフデータベースです。Cypher/GQL・ベクトル検索・ハイブリッド検索・MCP対応を1つのエンジンで実現します。Python/Rust埋め込みからHTTPサーバー、AIエージェント連携まで幅広く使えます。

GitHubで急上昇中の namidb/namidb をご紹介します。 スター数 109★ を獲得し、AI分野で注目されているツールです。

---

namidb/namidb とは？

NamiDBは「バケットがデータベース」という設計思想のグラフエンジンです。S3・R2・GCS・Azure Blob・ローカルファイルシステムをそのままデータストアとして使い、Raft/ZooKeeperなどの外部コーディネーターを一切必要としません。Cipherでノードとエッジを操作し、ベクトル埋め込みでセマンティック検索、BM25とのハイブリッド検索、PageRank等のグラフアルゴリズムをすべて1つのクエリエンジンで実行できます。ObsidianノートをそのままグラフDBに取り込む機能や、MCPサーバーとしてAIエージェントに公開する機能も内蔵しています。

こんな人におすすめ:

• エンジニア向け: PythonやRustに埋め込み可能なライブラリとして利用するほか、HTTPサーバーやBoltプロトコルで既存アプリと統合できます。MCPサーバーとして公開すればLLMエージェントが直接グラフをクエリする仕組みを構築できます
• 非エンジニア向け: プログラミング知識が必要なため、エンジニア専用ツールです

---

主な機能・特徴

• Cypher/GQL でプロパティグラフを宣言的に操作する
• DiskANN/Vamana ベクトルインデックスで高精度なANN検索を実行する
• BM25+セマンティックのハイブリッド検索をRRFで1クエリにまとめる
• Obsidian Markdownボールトをワンコマンドでグラフに変換する
• MCPサーバーとして公開しAIエージェントがCypherを直接クエリできる

---

グラフデータベース S3 使い方：セットアップと基本操作

Pythonからワンコマンドでインストールして使い始められます。

pip install namidb

import namidb

# ローカルファイルシステムをバックエンドに使う（認証不要）
db = namidb.Client("memory://demo")
db.run("CREATE (:Person {name: 'Alice'})-[:KNOWS]->(:Person {name: 'Bob'})")
rows = db.run("MATCH (a:Person)-[:KNOWS]->(b:Person) RETURN a.name, b.name")
print(rows)  # [{'a.name': 'Alice', 'b.name': 'Bob'}]

Obsidian vaultをグラフ化する場合:

cargo build --release -p namidb-cli
./target/release/namidb load-vault \
  --store "file:///var/lib/namidb?ns=vault" --embed ./vault

---

活用事例

データエンジニアがS3バケット1つで分散グラフDBを構築し、サーバーレスでPageRankや連結成分分析などのグラフアルゴリズムを本番環境で実行できます。クラウドの費用を最小化しながら大規模グラフ処理が可能になります。

AI開発者がObsidianの知識ベースをNamiDBに取り込み、MCPプロトコル経由でLLMエージェントにナレッジグラフを公開してRAGを実装するシナリオにも最適です。ベクトルDB MCP対応 オープンソースとして、エージェントが直接Cypherクエリを実行できます。

---

関連ツール・おすすめサービス

• Perplexity AI — AI検索でNamiDBの最新情報や活用事例を素早くリサーチ

---

まとめ

NamiDBはS3互換ストレージをそのままデータベースとして活用するユニークなアプローチで、インフラコストを最小化しながらグラフDB・ベクトル検索・グラフアルゴリズム・MCPをすべて提供します。AIエージェントのナレッジベース基盤、Obsidianユーザーの知識管理、データ分析基盤など幅広い用途に適しています。早期アクセス申請を受け付け中です。

GitHub でチェックする →

---

この技術を学ぶ

AIに興味を持った方には、Udemyのオンラインコースもおすすめです。

• 🎓 関連するAIコース一覧 — セール時（最大90%OFF）を狙うとお得です

この記事は GitHub の最新トレンドを自動収集・生成しています。