Skip to main content
Glama
aeriondyseti

Vector Memory MCP Server

by aeriondyseti

Vector Memory MCP Server

AIアシスタントのためのセマンティックメモリストレージ。決定事項、パターン、コンテキストを保存し、セッションをまたいで保持します。

ベクトルベースのメモリストレージを提供するローカルファーストのMCPサーバーです。ローカル埋め込みとsqlite-vecを使用したSQLiteを採用し、高速かつプライベートなセマンティック検索を単一ファイルで実現します。

License: MIT npm version


特徴

  • ローカル&プライベート - すべての埋め込みはローカルで生成され (all-MiniLM-L6-v2, 384次元)、データは単一のSQLiteファイルに保存されます

  • セマンティック検索 - ベクトル検索と全文検索を組み合わせたハイブリッド検索(意図ベースのランキング付き)

  • バッチ操作 - 複数のメモリを一度に保存、更新、削除、取得可能

  • セッションウェイポイント - セッション間でプロジェクトコンテキストを保存・復元

  • 会話履歴 - Claude Codeのセッション記録をインデックス化して検索可能

  • MCPネイティブ - 標準プロトコルに準拠し、MCP互換クライアントであればどれでも動作可能


Related MCP server: Memorious MCP

インストール

Vector Memoryのインストール方法は、必要な統合レベルに応じて2通りあります。

オプションA: Claude Codeプラグイン (推奨)

プラグインとしてインストールすると、MCPサーバー、セッションライフサイクル管理、ウェイポイントスキル、コンテキスト監視など、すべての機能を自動的に管理できます。

# Add the marketplace
claude plugin marketplace add AerionDyseti/vector-memory-mcp

# Install the plugin
claude plugin install vector-memory@vector-memory-mcp

これによりリポジトリがクローンされ、ソースから直接MCPサーバーが実行されます。フックがセッションの開始/クリア/圧縮イベントを処理し、スキルが /waypoint:set/waypoint:get、メモリ使用量のガイダンスを提供します。

オプションB: MCPサーバーのみ

フックやスキルが不要な場合、またはClaude Code以外のMCPクライアントを使用している場合は、npm経由でMCPサーバーのみをインストールしてください。

bun install -g @aeriondyseti/vector-memory-mcp

初回インストール時にMLモデル(約90MB)がダウンロードされます。これには時間がかかる場合があります。

次に、MCPクライアントの設定(例: ~/.claude/settings.json)に追加します:

{
  "mcpServers": {
    "vector-memory": {
      "type": "stdio",
      "command": "bunx",
      "args": ["--bun", "@aeriondyseti/vector-memory-mcp"]
    }
  }
}

前提条件

  • Bun 1.0以上

  • MCP互換クライアント (Claude Code, Claude Desktopなど)


ツール

インストール後、MCPクライアントを再起動してください。以下のツールが利用可能になります:

ツール

説明

store_memories

メモリを保存 (配列を受け付けます)

search_memories

関連するメモリをセマンティックに検索

get_memories

IDでメモリを取得 (配列を受け付けます)

update_memories

既存のメモリを更新

delete_memories

メモリを削除 (配列を受け付けます)

report_memory_usefulness

メモリが有用だったか投票

set_waypoint

後で使用するためにセッションコンテキストを保存

get_waypoint

セッションコンテキストを復元

index_conversations

Claude Codeのセッションログを検索可能な履歴としてインデックス化

list_indexed_sessions

インデックス化された会話セッションを閲覧

reindex_session

特定のセッションの再インデックスを強制実行


使用方法

メモリの保存:

You: "Remember that we use Drizzle ORM for database access"
Assistant: [calls store_memories]

メモリの検索:

You: "What did we decide about the database?"
Assistant: [calls search_memories with relevant query]

セッションウェイポイント:

You: "Save context for next session"
Assistant: [calls set_waypoint with summary, completed items, next steps]

会話履歴 (要 --enable-history):

You: "What did we discuss about the API design last week?"
Assistant: [calls search_memories with history_only: true, history_before/after filters]

設定

CLIフラグ:

フラグ

エイリアス

デフォルト

説明

--db-file <path>

-d

.vector-memory/memories.db

データベースの場所 (作業ディレクトリからの相対パス)

--port <number>

-p

3271

HTTPサーバーのポート

--no-http

(HTTP有効)

HTTP/SSE転送を無効化

--enable-history

(無効)

会話履歴のインデックス化を有効化

--history-path

(自動検出)

セッションログディレクトリへのパス

--history-weight

0.75

統合検索における履歴結果の重み


リリースチャネル

プラグインユーザー: プラグインはリポジトリのデフォルトブランチを追跡します。チャネルを切り替えるには、特定のブランチまたはタグから再インストールしてください。

npmユーザー: デフォルトでは安定版が提供されます:

bun install -g @aeriondyseti/vector-memory-mcp

今後の変更をテストするためのプレリリースチャネルも利用可能です。これらは不安定であり、予告なく変更される可能性があるため、自己責任で使用してください。

チャネル

npm

説明

@latest

(デフォルト)

安定版リリース

@rc

@aeriondyseti/vector-memory-mcp@rc

リリース候補版 — 安定版前の最終テスト

@dev

@aeriondyseti/vector-memory-mcp@dev

開発ビルド — 最新機能、最も不安定

# Install the dev channel
bun install -g @aeriondyseti/vector-memory-mcp@dev

# Pin to a specific pre-release version
bun install -g @aeriondyseti/vector-memory-mcp@2.1.0-dev.1

# Go back to stable
bun install -g @aeriondyseti/vector-memory-mcp@latest

警告: プレリリース版には、破壊的変更、未完成の機能、または確定していないデータ移行要件が含まれている可能性があります。依存する本番ワークフローでは使用しないでください。


1.x (LanceDB) からの移行

バージョン2.0では、ストレージがLanceDBからSQLite (sqlite-vec) に置き換わりました。1.xの既存データがある場合、サーバーが自動的に検出し、移行を促します:

vector-memory-mcp migrate

これによりLanceDBディレクトリが読み取られ、新しいSQLiteファイルが作成されます。その後、ファイルを入れ替えるための手順が表示されます。元のデータは手動で削除するまで保持されます。

変更点:

  • ストレージ: LanceDBディレクトリ (約845ファイル) → 単一の .db ファイル

  • 依存関係: 223MB (@lancedb/lancedb + apache-arrow) → 24KB (sqlite-vec)

  • ランタイム: Node.jsサポート終了、Bun必須 (bun:sqliteのため)


開発

git clone https://github.com/AerionDyseti/vector-memory-mcp.git
cd vector-memory-mcp
bun install

bun run test      # Run all tests
bun run dev       # Watch mode
bun run typecheck # Type checking

リリース履歴については CHANGELOG.md を、計画中の機能については ROADMAP.md を参照してください。


貢献

貢献を歓迎します!協力が必要な領域については issues を参照してください。

ライセンス

MIT - LICENSE を参照


MCP SDKsqlite-vec、および Transformers.js を使用して構築されています

A
license - permissive license
-
quality - not tested
C
maintenance

Maintenance

Maintainers
Response time
2wRelease cycle
11Releases (12mo)
Commit activity

Resources

Unclaimed servers have limited discoverability.

Looking for Admin?

If you are the server author, to access and configure the admin panel.

Related MCP Servers

  • -
    license
    -
    quality
    -
    maintenance
    Provides persistent local memory functionality for AI assistants, enabling them to store, retrieve, and search contextual information across conversations with SQLite-based full-text search. All data stays private on your machine while dramatically improving context retention and personalized assistance.
    3
  • A
    license
    A
    quality
    D
    maintenance
    Provides AI assistants with long-term semantic memory capabilities through local vector-based storage. Enables storing, recalling, and managing information across sessions with complete privacy using ChromaDB, with no data ever leaving your machine.
    3
    9
    MIT
  • A
    license
    -
    quality
    -
    maintenance
    Provides AI coding agents with persistent, long-term memory through local semantic search and SQLite storage. It enables agents to save and retrieve architectural decisions or project context across different conversation sessions without requiring cloud services.
  • F
    license
    -
    quality
    D
    maintenance
    Provides persistent AI agent memory using a local vector database for long-term semantic storage and short-term session scratchpads. It enables low-latency memory operations including search, storage, and bulk management without external cloud dependencies.

View all related MCP servers

Related MCP Connectors

  • Persistent memory for AI agents. Search, store, and recall across sessions.

  • Persistent memory and knowledge management for AI agents with semantic search and 50+ tools.

  • Long-term memory for AI assistants. Hybrid retrieval, query expansion, auto-topics.

View all MCP Connectors

Latest Blog Posts

MCP directory API

We provide all the information about MCP servers via our MCP API.

curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/aeriondyseti/vector-memory-mcp'

If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server