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Glama

メモリMCP

会話間の永続的な情報保存を可能にする AI エージェント向けの知識グラフベースのメモリ システム。

特徴

  • 知識グラフ構造を用いた永続メモリストレージ

  • 情報を整理するための実体関係モデル

  • 思い出を追加、検索、取得するためのツール

Related MCP server: Knowledge Graph Memory Server

ツール

システムは次の MCP ツールを提供します。

  • load_knowledge_graph() : ナレッジグラフ全体を取得する

  • get_knowledge_graph_size() : グラフの現在のサイズ カテゴリ (「小」、「中」、「大」) を返します。

  • add_entities(entities) : 新しいエンティティをメモリに追加する

  • add_relations(relations) : エンティティ間の関係を作成する

  • add_observations(entity_name, observations) : 既存のエンティティに観測情報を追加します

  • delete_entities(entity_names) : メモリからエンティティを削除します

  • delete_relations(relations) : 関係を削除する

  • search_nodes(query, search_mode) : クエリに一致するエンティティとリレーションを検索します。3つの検索モードをサポートします。

    • "exact_phrase": クエリ全体を部分文字列として一致させます

    • "any_token": クエリ内のいずれかの単語が一致する場合に一致します(デフォルト)

    • "all_tokens": クエリ内のすべての単語が一致する場合に一致します

  • open_nodes(names) : 特定のエンティティとそれらの間の関係を取得します。

使用法

次のコマンドでエージェントを実行します。

uv run memory_agent.py

エージェントは自動的に次の処理を実行します。

  1. 会話の開始時にメモリをロードする

  2. やり取り中に関連情報を参照する

  3. 会話が終了したら新しい情報でメモリを更新する

qと入力して会話を終了します。

構成

MEMORY_FILE_PATH環境変数を使用してメモリの保存場所を設定します (デフォルトはmemory.json )。

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security - not tested
F
license - not found
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quality - not tested

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