Cursor10x メモリシステム

モデル コンテキスト プロトコル (MCP) を使用したカーソル用の包括的なメモリ システム。

🚀 CURSOR10X システムのお知らせ🚀

AIを活用した自律システムで開発プロセスを変革

🔥 Cursor10x メモリ システムが完全な Cursor10x プラットフォームの一部になりました! 🔥

GitHubの完全な自律開発エコシステムをご紹介します。

📋 タスク管理システム- ステップバイステップのタスクによるガイド付き実装🔄 自律メモリ- プロジェクト全体を記憶するコンテキスト認識型 AI 📊 プロジェクト ブループリント- 仕様に合わせて作成された完全な技術アーキテクチャ📁 ファイル/フォルダー アーキテクチャ- ベスト プラクティスに基づいた最適化されたプロジェクト構造📘 実装ガイド- すべてのファイルとコンポーネントの包括的なドキュメント📝 詳細なタスク- プロジェクトの開始から完了までの完全なワークフロー🔍 ベクターベースの検索- コードベースと会話全体のセマンティック検索🧩 コード インデックス作成- コード構造の自動検出とインデックス作成🔎 セマンティック コード検索- 完全一致ではなく意味によって関連コードを検索🤖 自動コード分析- コンテキストに基づいて関数、クラス、変数を抽出

すでに実装されている Cursor10x システム全体とともに、ファイル アーキテクチャ、実装ガイド、完全なタスク シーケンスを含む完全なプロジェクト ブループリントを生成します。

概要

Cursor10x メモリ システムは、AI アシスタント (具体的には Claude) 用の永続的なメモリ レイヤーを作成し、次の情報を保持および呼び出すことを可能にします。

• 最近のメッセージと会話履歴

• 現在作業中のアクティブなファイル

• 重要なプロジェクトのマイルストーンと決定

• 技術要件と仕様

• 行動と出来事の時系列（エピソード）

• コードベースからのコードスニペットと構造

• ベクトル埋め込みに基づく意味的に類似したコンテンツ

• 意味的類似性による関連コードフラグメント

• 関数と変数の関係を持つファイル構造

このメモリ システムは、ステートレス AI インタラクションと継続的な開発ワークフロー間のギャップを埋め、より生産的でコンテキストを認識した支援を可能にします。

Related MCP server: Pippa MCP Memory Manager

システムアーキテクチャ

メモリ システムは、次の 4 つのコア コンポーネントに基づいて構築されます。

1. MCP サーバー: ツールを登録し、リクエストを処理するためのモデルコンテキストプロトコルを実装します。

2. メモリデータベース:セッション間の永続ストレージとしてTursoデータベースを使用します

3. メモリサブシステム：メモリを異なる目的を持つ特殊なシステムに編成します

4. ベクトル埋め込み: テキストとコードを意味検索のための数値表現に変換します

メモリの種類

システムは 4 つの補完的なメモリ タイプを実装します。

1. 短期記憶（STM）

   • 最近のメッセージとアクティブなファイルを保存します

   • 現在のやり取りの即時的なコンテキストを提供する

   • 最新性と重要度に応じて自動的に優先順位を付ける

2. 長期記憶（LTM）

   • マイルストーンや決定事項などの永続的なプロジェクト情報を保存します

   • 建築とデザインのコンテキストを維持する

   • 重要度の高い情報を無期限に保存します

3. エピソード記憶

   • 時系列の出来事を記録する

   • 行動間の因果関係を維持する

   • プロジェクト履歴の時間的コンテキストを提供する

4. 意味記憶

   • メッセージ、ファイル、コードスニペットのベクトル埋め込みを保存します

   • 意味的類似性に基づいてコンテンツを検索できるようにする

   • コンテキスト検索のためにコード構造を自動的にインデックスします

   • コードコンポーネント間の関係を追跡します

   • コードベース全体で類似性に基づく検索を提供します

特徴

• 永続的なコンテキスト: 複数のセッションにわたって会話とプロジェクトのコンテキストを維持します

• 重要度ベースのストレージ: 設定可能な重要度レベルに基づいて情報を優先順位付けします

• 多次元記憶：短期記憶、長期記憶、エピソード記憶、意味記憶のシステムを組み合わせたもの

• 包括的な検索: すべてのメモリサブシステムから統一されたコンテキストを提供します

• ヘルスモニタリング: 診断機能とステータスレポート機能が組み込まれています

• バナー生成: 会話の始まりに役立つコンテキストバナーを作成します

• データベースの永続性: 自動スキーマ作成によりすべてのメモリデータをTursoデータベースに保存します。

• ベクトル埋め込み: 類似性検索のためにテキストとコードの数値表現を作成します

• 高度なベクトルストレージ: Turso の F32_BLOB とベクトル関数を利用して効率的な埋め込みストレージを実現します。

• ANN 検索: 近似最近傍検索をサポートし、高速な類似性マッチングを実現します。

• コードインデックス作成: コード構造 (関数、クラス、変数) を自動的に検出してインデックスを作成します。

• セマンティック検索: 正確なテキスト一致ではなく意味に基づいて関連コンテンツを検索します

• 関連性スコアリング: 現在のクエリとの関連性に基づいてコンテキスト項目をランク付けします

• コード構造検出: 複数の言語にわたるコードコンポーネントを識別して抽出します

• 自動埋め込み生成: インデックスされたコンテンツのベクトル埋め込みを自動的に作成します

• 相互参照検索: 異なるファイルやコンポーネント間で関連するコードを検索します

インストール

前提条件

• Node.js 18以上

• npm または yarn パッケージマネージャー

• Tursoデータベースアカウント

セットアップ手順

1. Turso データベースを構成します。

または、 Tursoにアクセスしてサインアップし、データベースの作成と適切な認証情報を取得することもできます。無料プランでも、プロジェクトのメモリ容量は十分にカバーできます。

2. カーソル MCP を設定します。

プロジェクト ディレクトリ内の.cursor/mcp.jsonデータベース URL と turso 認証トークンで更新します。

ツールドキュメント

システムツール

mcp_cursor10x_initConversation

ユーザーメッセージの保存、バナーの生成、コンテキストの取得を1つの操作で実行し、会話を初期化します。この統合ツールにより、各会話の開始時にgenerateBanner、getComprehensiveContext、storeUserMessageを個別に呼び出す必要がなくなります。

パラメータ:

• content (文字列、必須): ユーザーメッセージの内容

• importance （文字列、オプション）：重要度レベル（「低」、「中」、「高」、「重大」）、デフォルトは「低」

• metadata （オブジェクト、オプション）: メッセージの追加メタデータ

戻り値:

• 2 つのセクションを持つオブジェクト:

  • display : ユーザーに表示されるバナーが含まれます

  • internal : エージェントの使用に関する包括的なコンテキストが含まれています

例：

mcp_cursor10x_endConversation

複数の操作を1回の呼び出しに統合することで会話を終了します。具体的には、アシスタントの最終メッセージの保存、達成した内容のマイルストーンの記録、エピソードメモリへのエピソードの記録などです。この統合ツールにより、各会話の終了時に storeAssistantMessage、storeMilestone、recordEpisode を個別に呼び出す必要がなくなります。

パラメータ:

• content （文字列、必須）: アシスタントの最終メッセージの内容

• milestone_title (文字列、必須): 記録するマイルストーンのタイトル

• milestone_description （文字列、必須）: 達成された内容の説明

• importance （文字列、オプション）：重要度レベル（「低」、「中」、「高」、「重大」）、デフォルトは「中」

• metadata （オブジェクト、オプション）: すべてのレコードの追加メタデータ

戻り値:

• 各操作のステータスと結果を含むオブジェクト

例：

mcp_cursor10x_checkHealth

メモリ システムとそのデータベース接続の健全性をチェックします。

パラメータ:

• 不要

戻り値:

• 健康状態と診断情報を持つオブジェクト

例：

mcp_cursor10x_getMemoryStats

メモリ システムに関する詳細な統計を取得します。

パラメータ:

• 不要

戻り値:

• 包括的なメモリ統計を持つオブジェクト

例：

mcp_cursor10x_getComprehensiveContext

短期記憶、長期記憶、エピソード記憶を組み合わせて、すべてのメモリ サブシステムから統一されたコンテキストを取得します。

パラメータ:

• 不要

戻り値:

• すべてのメモリシステムから統合されたコンテキストを持つオブジェクト

例：

短期記憶ツール

mcp_cursor10x_storeUserMessage

ユーザーメッセージを短期記憶システムに保存します。

パラメータ:

• content (文字列、必須): メッセージの内容

• importance （文字列、オプション）：重要度レベル（「低」、「中」、「高」、「重大」）、デフォルトは「低」

• metadata （オブジェクト、オプション）: メッセージの追加メタデータ

戻り値:

• ステータスとタイムスタンプを持つオブジェクト

例：

mcp_cursor10x_storeAssistantMessage

アシスタントメッセージを短期記憶システムに保存します。

パラメータ:

• content (文字列、必須): メッセージの内容

• importance （文字列、オプション）：重要度レベル（「低」、「中」、「高」、「重大」）、デフォルトは「低」

• metadata （オブジェクト、オプション）: メッセージの追加メタデータ

戻り値:

• ステータスとタイムスタンプを持つオブジェクト

例：

mcp_cursor10x_trackActiveFile

ユーザーがアクセスまたは変更しているアクティブなファイルを追跡します。

パラメータ:

• filename （文字列、必須）: 追跡対象のファイルへのパス

• action (文字列、必須): ファイルに対して実行されたアクション (開く、編集、閉じるなど)

• metadata （オブジェクト、オプション）: 追跡イベントの追加メタデータ

戻り値:

• ステータス、ファイル名、アクション、タイムスタンプを持つオブジェクト

例：

mcp_cursor10x_getRecentMessages

短期メモリから最近のメッセージを取得します。

パラメータ:

• limit (数値、オプション): 取得するメッセージの最大数。デフォルトは10

• importance （文字列、オプション）：重要度レベルでフィルタリング

戻り値:

• ステータスとメッセージの配列を持つオブジェクト

例：

mcp_cursor10x_getActiveFiles

短期メモリからアクティブなファイルを取得します。

パラメータ:

• limit (数値、オプション): 取得するファイルの最大数。デフォルトは10

戻り値:

• アクティブファイルのステータスと配列を持つオブジェクト

例：

長期記憶ツール

mcp_cursor10x_storeMilestone

プロジェクトのマイルストーンを長期メモリに保存します。

パラメータ:

• title (文字列、必須): マイルストーンのタイトル

• description （文字列、必須）: マイルストーンの説明

• importance （文字列、オプション）：重要度レベル。デフォルトは「中」

• metadata （オブジェクト、オプション）: マイルストーンの追加メタデータ

戻り値:

• ステータス、タイトル、タイムスタンプを持つオブジェクト

例：

mcp_cursor10x_storeDecision

プロジェクトの決定を長期メモリに保存します。

パラメータ:

• title (文字列、必須): 決定のタイトル

• content （文字列、必須）: 決定の内容

• reasoning （文字列、オプション）：決定の理由

• importance （文字列、オプション）：重要度レベル。デフォルトは「中」

• metadata （オブジェクト、オプション）：決定に関する追加のメタデータ

戻り値:

• ステータス、タイトル、タイムスタンプを持つオブジェクト

例：

mcp_cursor10x_storeRequirement

プロジェクト要件を長期メモリに保存します。

パラメータ:

• title (文字列、必須): 要件のタイトル

• content (文字列、必須): 要件の内容

• importance （文字列、オプション）：重要度レベル。デフォルトは「中」

• metadata （オブジェクト、オプション）: 要件の追加メタデータ

戻り値:

• ステータス、タイトル、タイムスタンプを持つオブジェクト

例：

エピソード記憶ツール

mcp_cursor10x_recordEpisode

エピソード（行動）をエピソード記憶に記録します。

パラメータ:

• actor （文字列、必須）: アクションを実行するアクター（ユーザー、アシスタント、システム）

• action (文字列、必須): 実行されたアクションの種類

• content （文字列、必須）: アクションの内容または詳細

• importance （文字列、オプション）：重要度レベル。デフォルトは「低」

• context (文字列、オプション): エピソードのコンテキスト

戻り値:

• ステータス、アクター、アクション、タイムスタンプを持つオブジェクト

例：

mcp_cursor10x_getRecentEpisodes

エピソード記憶から最近のエピソードを取得します。

パラメータ:

• limit (数値、オプション): 取得するエピソードの最大数。デフォルトは10

• context (文字列、オプション): コンテキストでフィルタリング

戻り値:

• ステータスとエピソードの配列を持つオブジェクト

例：

ベクトルベースのメモリツール

mcp_cursor10x_manageVector

保存、検索、更新、削除の操作を含むベクトル埋め込みを管理するための統合ツール。

パラメータ:

• operation （文字列、必須）: 実行する操作（「保存」、「検索」、「更新」、「削除」）

• contentId (数値、オプション): このベクターが表すコンテンツのID（保存、更新、削除用）

• contentType (文字列、オプション): コンテンツの種類 (「メッセージ」、「ファイル」、「スニペット」など)

• vector （配列、オプション）：数値の配列としてのベクトルデータ（保存、更新用）またはクエリベクトル（検索用）

• vectorId （数値、オプション）: 更新または削除するベクトルのID

• limit (数値、オプション): 検索操作の最大結果数。デフォルトは10

• threshold （数値、オプション）：検索操作の類似度の閾値。デフォルトは0.7

• metadata （オブジェクト、オプション）: ベクターに関する追加情報

戻り値:

• ステータスと操作結果を持つオブジェクト

例：

データベーススキーマ

メモリ システムは、次のデータベース テーブルを自動的に作成して管理します。

• messages : ユーザーとアシスタントのメッセージを保存します

  • id : 一意の識別子

  • timestamp : 作成タイムスタンプ

  • role : メッセージの役割（ユーザー/アシスタント）

  • content : メッセージの内容

  • importance : 重要度レベル

  • archived : メッセージがアーカイブされているかどうか

• active_files : ファイルアクティビティを追跡する

  • id : 一意の識別子

  • filename : ファイルへのパス

  • action : 最後に実行されたアクション

  • last_accessed : 最終アクセスのタイムスタンプ

• milestones : プロジェクトのマイルストーンを記録します

  • id : 一意の識別子

  • title : マイルストーンタイトル

  • description ：詳細な説明

  • timestamp : 作成タイムスタンプ

  • importance : 重要度レベル

• decisions :プロジェクトの決定を保存します

  • id : 一意の識別子

  • title : 決定タイトル

  • content ：決定内容

  • reasoning ：意思決定推論

  • timestamp : 作成タイムスタンプ

  • importance : 重要度レベル

• requirements : プロジェクト要件を維持する

  • id : 一意の識別子

  • title : 要件のタイトル

  • content : 要件コンテンツ

  • timestamp : 作成タイムスタンプ

  • importance : 重要度レベル

• episodes ：クロニクルのアクションとイベント

  • id : 一意の識別子

  • timestamp : 作成タイムスタンプ

  • actor : アクションを実行する俳優

  • action : アクションの種類

  • content : アクションの詳細

  • importance : 重要度レベル

  • context : アクションコンテキスト

• vectors : セマンティック検索用のベクトル埋め込みを保存します

  • id : 一意の識別子

  • content_id : 参照されるコンテンツのID

  • content_type : コンテンツの種類（メッセージ、ファイル、スニペット）

  • vector : 埋め込みベクトルのバイナリ表現

  • metadata :ベクターの追加メタデータ

• code_files : インデックスされたコードファイルを追跡します

  • id : 一意の識別子

  • file_path : ファイルへのパス

  • language : プログラミング言語

  • last_indexed : 最後にインデックスを作成した時のタイムスタンプ

  • metadata : 追加のファイルメタデータ

• code_snippets : 抽出されたコード構造を保存します

  • id : 一意の識別子

  • file_id : 親ファイルへの参照

  • start_line : 開始行番号

  • end_line : 終了行番号

  • symbol_type : コード構造の種類（関数、クラス、変数）

  • content : コードスニペットのコンテンツ

ワークフローの例

最適化された会話の開始

新しいセッションの開始（代替方法）

ユーザーアクティビティの追跡

トラブルシューティング

よくある問題

1. データベース接続の問題

   • TursoデータベースのURLと認証トークンが正しいことを確認してください

   • Tursoサービスへのネットワーク接続を確認する

   • ファイアウォール設定が接続を許可していることを確認する

2. 欠損データ

   • データが適切な重要度レベルで保存されていることを確認する

   • 検索クエリパラメータ（制限、フィルター）を確認する

   • mcp_cursor10x_checkHealth()でデータベースの健全性をチェックする

3. パフォーマンスの問題

   • mcp_cursor10x_getMemoryStats()でメモリ統計を監視する

   • データベースが大きくなりすぎた場合は古いデータをアーカイブすることを検討してください

   • より具体的なフィルターを使用して検索を最適化します

診断手順

1. システムの健全性を確認します:

   const health = await mcp_cursor10x_checkHealth({}); console.log("System Health:", health);

2. メモリ統計を確認します。

   const stats = await mcp_cursor10x_getMemoryStats({}); console.log("Memory Stats:", stats);

3. ステータスバナーを生成します:

   const banner = await mcp_cursor10x_generateBanner({}); console.log("Memory Banner:", banner);

重要度レベル

アイテムをメモリに保存するときは、適切な重要度レベルを使用します。

• 低：一般情報、日常業務、日常会話

• 中程度: 有用なコンテキスト、標準的な作業項目、定期的な機能

• 高：重要な決定、主要な機能、重要なアーキテクチャ要素

• 重要：コアアーキテクチャ、セキュリティ上の懸念、データ整合性の問題

ライセンス

マサチューセッツ工科大学