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: cortex-engine

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 )。