メモリバンクMCP

Memory Bankは、チームが構造化されたプロジェクトドキュメントを作成、管理、そしてアクセスするのに役立つMCPサーバーです。プロジェクトの大まかな目標から技術的な詳細、日々の進捗状況まで、プロジェクトの知識のさまざまな側面を捉えた、相互に連携したMarkdownドキュメントのセットを生成・管理します。

特徴

AI生成ドキュメント: Gemini APIを活用して包括的なプロジェクトドキュメントを自動的に生成します
構造化知識システム: 6つのコア文書タイプを階層構造で維持します
MCP統合: AIアシスタントとのシームレスな統合を実現するモデルコンテキストプロトコルを実装
カスタマイズ可能な場所: メモリバンクディレクトリを作成する場所を指定します
ドキュメントテンプレート: プロジェクト概要、製品コンテキスト、システムパターンなどの事前定義されたテンプレート。
AI支援による更新: ドキュメントを手動で更新するか、AI支援で再生成します
高度なクエリ: コンテキストを考慮した関連性ランキングですべてのドキュメントを検索

インストール

# Clone the repository
git clone https://github.com/tuncer-byte/memory-bank-mcp.git
cd memory-bank-mcp

# Install dependencies
npm install

# Create .env file with your Gemini API key (optional)
echo "GEMINI_API_KEY=your_api_key_here" > .env

使用法

開発モード

# Start in development mode
npm run dev

生産モード

# Build the project
npm run build

# Start in production mode
npm run start

MCP構成

Memory Bank を Model Context Protocol (MCP) と統合するには、 mcp.jsonファイルに次の構成を追加します。

{
  "memoryBank": {
    "command": "node",
    "args": ["/path/to/memory-bank-mcp/dist/index.js"],
    "env": {
      "GEMINI_API_KEY": "your_gemini_api_key_here"
    }
  }
}

/path/to/memory-bank-mcp/dist/index.jsを、構築した index.js ファイルへの絶対パスに置き換え、Gemini API キー (該当する場合) を追加します。

例：

{
  "memoryBank": {
    "command": "node",
    "args": ["/Users/username/memory-bank-mcp/dist/index.js"],
    "env": {
      "GEMINI_API_KEY": "AIzaSyXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX"
    }
  }
}

MCPツール

メモリバンク MCP は、モデルコンテキストプロトコルを介して次のツールを提供します。

`initialize_memory_bank`

すべてのドキュメントテンプレートを使用して新しいメモリバンク構造を作成します。

パラメータ:

goal （文字列）：プロジェクト目標の説明（10文字以上）
geminiApiKey (文字列、オプション): ドキュメント生成用のGemini APIキー
location （文字列、オプション）：メモリバンクフォルダが作成される絶対パス

例：

await callTool({
  name: "initialize_memory_bank",
  arguments: {
    goal: "Building a self-documenting AI-powered software development assistant",
    location: "/Users/username/Documents/projects/ai-assistant"
  }
});

`update_document`

メモリバンク内の特定のドキュメントを更新します。

パラメータ:

documentType (列挙型): 次のいずれか: projectbrief 、 productContext 、 systemPatterns 、 techContext 、 activeContext 、 progress
content (文字列、オプション): ドキュメントの新しいコンテンツ
regenerate (boolean, default: false): AIを使用してドキュメントを再生成するかどうか

例：

await callTool({
  name: "update_document",
  arguments: {
    documentType: "projectbrief",
    content: "# Project Brief\n\n## Purpose\nTo develop an advanced and user-friendly AI..."
  }
});

`query_memory_bank`

コンテキストに応じた関連性ランキングを使用して、すべてのドキュメントを検索します。

パラメータ:

query (文字列): 検索クエリ (最小 5 文字)

例：

await callTool({
  name: "query_memory_bank",
  arguments: {
    query: "system architecture components"
  }
});

`export_memory_bank`

すべてのメモリバンクドキュメントをエクスポートします。

パラメータ:

format (列挙型、デフォルト: "folder"): エクスポート形式。"json" または "folder" のいずれか
outputPath (文字列、オプション): エクスポートのカスタム出力パス

例：

await callTool({
  name: "export_memory_bank",
  arguments: {
    format: "json",
    outputPath: "/Users/username/Documents/exports"
  }
});

ドキュメントの種類

メモリバンクは、プロジェクトの知識を 6 つのコアドキュメントタイプに整理します。

プロジェクト概要（ projectbrief.md ）：プロジェクトの目的、範囲、ビジョンを定義する中核文書
製品コンテキスト（ productContext.md ）：ユーザーの視点から製品の機能を文書化します。
システムパターン（ systemPatterns.md ）：システムアーキテクチャとコンポーネントの関係を確立します
技術コンテキスト（ techContext.md ）：テクノロジースタックと実装の詳細を指定します
アクティブコンテキスト（ activeContext.md ）：現在のタスク、未解決の問題、開発の焦点を追跡します。
進捗状況（ progress.md ）：完了した作業、マイルストーン、プロジェクトの履歴を文書化します。

ライセンス

マサチューセッツ工科大学

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license - not found

quality - confirmed to work

Tools

AI を活用して包括的なプロジェクトナレッジ管理を生成し、チームが 6 つのコアドキュメントタイプを通じて構造化されたプロジェクトドキュメントを作成、管理、アクセスできるように支援する MCP サーバーです。

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