memory-mcp
memory-mcp
ツール横断で使えるパーソナルメモリ。すべてのデバイスでの AI セッションを収めた検索可能なエピソード記憶アーカイブと、キュレーション済みの高信頼セマンティックファクト層を、MCP サーバーとして公開します。セルフホストの arm64 ボックス向け、WG 専用の設計です。完全な設計は docs/mcp/memory-mcp-spec.md を参照してください。
構成
パッケージ | 目的 |
| memory-core ライブラリ — 保存、チャンキング、埋め込み、ハイブリッド検索、ファクト、スクラビング、蒸留(MCP なし、HTTP なし) |
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| memory-mcp MCP サーバー(Streamable HTTP、静的ベアラー) |
| 検索のゴールデンセット評価ハーネス(recall@5、MRR、p95) |
| compose.prod.yaml、Dockerfile、systemd タイマー、バックアップスクリプト |
Related MCP server: Mnemo
2 つの層、2 つの信頼レベル
エピソード記憶アーカイブ(Qdrant
memory_archive): すべてのセッションのすべてのチャンク。Dense(bge-m3、1024)+ sparse(IDF 修正 TF)ベクトルを RRF で融合したハイブリッド検索を行います。検索はオンデマンド(search_archive)のときだけ実行されます。セマンティックファクト(Postgres): provenance(出所)付きでキュレーションされた記述。デフォルトの読み取り対象(
search_memory)です。remember(sourceuser)と、人の承認を経た蒸留(sourcedistilled)によって書き込まれます。蒸留された内容は、memoryctl reviewを実行しない限り有効になりません。
MCP サーフェス
ツール: remember、search_memory、search_archive、forget(破壊的、クエリ指定の 2 段階削除)。リソース: memory://stats、memory://facts/recent、memory://facts/{id}。
開発
pnpm install
pnpm build # all packages
pnpm test # core + server suites (stores are mocked; nothing external touched)
pnpm eval # golden-set retrieval harness (needs live stores + ingested data)設定は packages/core/src/config.ts(loadConfig)を通じて環境変数から読み込まれます。全変数は deploy/.env.example を参照してください。
運用
cd deploy && cp .env.example .env # fill in POSTGRES_PASSWORD, STATIC_BEARER, keys
docker compose -f compose.prod.yaml up -d --build
docker compose -f compose.prod.yaml exec memory-mcp memoryctl init
docker compose -f compose.prod.yaml exec memory-mcp memoryctl verifycompose.prod.yaml は、Qdrant と OpenAI 互換の LLM ゲートウェイがホスト上で外部コンテナとしてすでに動作していることを前提にしています。networks: セクションの name: フィールドを、ご自身の Docker ネットワーク名に合わせて編集してください。
日次の ingest+distill と夜間のバックアップは systemd タイマー(deploy/systemd/)で実行されます。バックアップは 14 日後に破棄されるため、forget の効果はその期間内にバックアップからもなくなります。
セキュリティ
バインドは WG のみ、静的ベアラー(v1)です。ゲートウェイ JWT は将来の認証モード(Step 8)として計画されており、サーバー前段に互換性のある OIDC/JWT ゲートウェイを用意する必要があります。
スクラビング(gitleaks + カスタム正規表現)は fail-closed(フェイルクローズド)で、何かを埋め込んだり保存したりする前に必ず実行されます。解析できない入力はファイル全体を検疫します(台帳に記録されます)。一時的なインフラ障害(埋め込みモデル、Qdrant、gitleaks が利用できない場合)は、きれいにロールバックされ、何も記録されず、ファイルは次回の実行時に再試行されます。
forgetは両ストアからハード削除します。アーカイブのチャンクは、信頼できないデータの区切り(untrusted-data delimiter)で囲まれて返されます。過去のトランスクリプトには指示に似たテキストが含まれることがあるため、データとして扱わなければなりません。
脆弱性の報告は SECURITY.md をご覧ください。
コントリビューション
Issue と PR を歓迎します。開発環境のセットアップとプロジェクトの規約は CONTRIBUTING.md を、変更履歴は CHANGELOG.md を参照してください。本プロジェクトは行動規範に従います。
ライセンス
This server cannot be deployed
Maintenance
Related MCP Connectors
Your memory, everywhere AI goes. Build knowledge once, access it via MCP anywhere.
Persistent personal memory for AI assistants — save, search, and recall across every MCP client.
Hosted agent memory: store, search, and recall facts across sessions from any MCP client.
Cross-session memory for AI agents with a Source Receipt for every memory, over MCP.
Related MCP Servers
- AlicenseCqualityAmaintenanceProvides persistent, local-first AI memory across sessions via MCP tools for storing, searching, and retrieving context from past interactions.31139 PyPI1MIT
- AlicenseAqualityCmaintenanceEnables AI agents to share a portable, user-level memory layer through MCP, allowing them to store, search, update, link, and consolidate facts with optional full-text and vector retrieval.719 npmMIT
- AlicenseNot gradedqualityAmaintenanceProvides AI agents with persistent, human-like memory infrastructure via MCP, enabling them to store, search, summarize, and forget episodic, semantic, procedural, and working memories across sessions.1,822 npmMIT
- AlicenseAqualityBmaintenanceEnables AI agents to persist memory across sessions through MCP, supporting semantic retrieval, source-backed context, knowledge graph relationships, supersession lineage, and topic digests.431MIT