Windsurfとは？
開発AIに記憶をもたせるMCPプラットフォーム
AIエージェントに“記憶”を与え、開発プロセスを根本から変革する新世代のMCP（Model Context Protocol）プラットフォーム。それがByteRoverです。
従来のAI開発支援ツールは、プロジェクトの会話履歴やコード文脈を「一時的に」保持するにとどまり、過去のやり取り・プロジェクト固有の知識を忘れてしまうという課題がありました。
ByteRoverはこの問題に着目し、「記憶のレイヤー」= AIのための長期的なナレッジベースを構築できる仕組みを提供します。
特にMCP（Model Context Protocol）対応により、 Cursor、Windsurf、Claude Codeなど多様なAI IDE／エージェントと統合でき、AI に「記憶」を与えて開発体験を大幅に進化させられるのが特徴です。
ByteRoverの役割
- AIチャット＋コード生成 → “短期記憶”
- ByteRover → 長期的な記憶を管理する中央メモリレイヤー
- チーム開発でも活用できるセキュアな知識ストック基盤
- 「Gitのメモリ版」とも呼ばれるバージョン管理機能つき
「AIが“忘れない”環境をつくる」
これがByteRoverの最大の強みとなります。
ByteRoverの主な特徴と機能
1. Context Composer（文脈設計エディタ）
AIに与えるべき情報を整理し、“記憶素材”として設定できるエディタ機能。
プロジェクト概要・社内ドキュメント・Markdown・URLリンクなどを素材としてまとめ、AIに正確な文脈を提供する仕組みです。 新規開発や複雑なシステム案件でも、プロンプト精度を大幅に向上させることが可能です。
2. Gitのような「記憶のバージョン管理」
AIが蓄積した記憶を履歴として管理し、いつでもロールバック・差分比較ができる仕組み。
Gitのように記憶のバージョンを保持できるため、不要な記憶を戻したり、比較したりといった運用が可能です。 チームで共有すれば、AIによる“ナレッジレポジトリ”としての役割も担います。
3. Agentic Memory Layer（長期記憶ベース）
チャット履歴・修正内容・仕様変更などをAIが継続的に保持し、説明の繰り返し不要。
過去のやりとりやチームのルールを長期的に覚え続けることで、AIが“プロジェクトメンバーの1人”のように振る舞えるようになります。 社内情報・開発ノウハウのAI化が実現できる点が大きな魅力です。
4. MCP対応：複数のAI IDEで記憶を共有
ByteRoverの記憶を、他のAI IDEと連携・共通利用できる拡張性。
“どのIDEで作業しても記憶が共有される”という点は、他ツールにはない特徴です。
- Cursor | チャット・補完で記憶を活用
- Windsurf | Cascade連携で文脈利用
- Claude Code | MCPを通じて記憶参照
- CLI / Bash | ターミナル操作も可能
5. チーム開発で使える“集合知プラットフォーム”
アクセス管理や共有機能を備えた、AIの“チーム知識レイヤー”。
認証・権限管理・ログ管理などが可能で、プロジェクト単位でナレッジを管理できます。
Note記事では「AIが新人エンジニアのように成長していく」と表現されており、チーム文化の共有にも役立つプラットフォームです。
ByteRoverの活用方法
ByteRoverが変える開発のスタイル
ByteRoverは、AIの「自動化」ではなく「継続的な学習と協働」を実現する基盤
- その場限りのAIチャット
→ （ByteRover）AIが記憶を持ち続ける
- IDEごとに知識が断絶
→（ByteRover） MCPで横断的に統合
- 属人的なノウハウ共有
→（ByteRover） チームの資産として蓄積
- 毎回説明が必要
→（ByteRover） 一度教えると継続して活用
バグ修正
過去のバグ修正履歴を ByteRover に記憶させ、AI が同じような問題に直面したときに過去解決策を参照
コード設計
設計ルールやアーキテクチャ方針を ByteRover に保存し、新しい機能追加時の判断材料とする
ナレッジ共有
新人エンジニアやチームメンバー間で “過去の知見” を AI 経由で共有し、学習コストを削減
ドキュメントとの連携
Markdown ドキュメントや設計資料を Context Composer 経由で読み込み、AI に適切なタスクコンテキストを与える。
複数 IDE 間のシームレスな開発
Cursor や CLI など異なる環境でも同じ記憶を使って作業が可能
ByteRoverの料金プラン
Windsurf AIは、個人開発者から大規模チームまで幅広く利用できるよう、複数の料金プランが用意されています。
ここでは各プランの特徴やプロンプトクレジットの利用内容を詳しく解説します。
1. Freeプラン
- 料金： $0/月
- メモリ取得上限 ：200 回/月（記憶の参照）
メモリ作成数は無制限、ユーザー数も無制限、コミュニティサポート
2. Proプラン
- 料金： $14.9/月（年額契約で $178.8）
- メモリ取得上限 ：1,000 回/月（記憶の参照）
メールによるプレミアムサポート
3. Hobby Teamプラン
- 料金： $54.5/月（年額契約で $654）
- メモリ取得上限 ：4,000 回/月（記憶の参照）
RBAC（アクセス制御）、専用サポートチャネル
4. Teamプラン
- 料金： $149/月（年額契約で $1,788）
- メモリ取得上限 ：15,000 回/月（記憶の参照）
RBAC（アクセス制御）、専用サポートチャネル
5. Enterpriseプラン
- 料金： 要問い合わせ（カスタム見積もり）
- メモリ取得上限 ：カスタム（プランにより調整）
チームプランの機能に加えて、セキュリティ強化、長期保守支援、専属エンジニアなど
まとめ｜ByteRoverは“AIの記憶担当”になる
ByteRoverは、AI開発に新たな常識をもたらす「記憶レイヤー」として注目を集めています。
一時的なアシスタントではなく、長期的に学び続けるAIエージェントを育てられる点が大きな革新です。
- AIが“忘れない”開発環境をつくりたい
- チームの知識をAIと共有したい
- ナレッジの属人化を防ぎたい
- 長期プロジェクトの運用を効率化したい
そんな方に、ByteRoverは大きな価値をもたらします。