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by solidlime
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Nous

AI に永続記憶を。ペルソナを持った対話を。

CI License: MIT Python 3.12+

Nous は MCP (Model Context Protocol) 対応の永続記憶サーバーです。Claude Desktop や OpenCode につなぐだけで、あなたの AI が「覚える」「思い出す」「検索する」能力を手に入れます。

できること

機能

説明

🔍 ハイブリッド検索

意味検索（semantic）+ キーワード検索。ほしい記憶にすぐたどり着ける

🧠 忘却曲線

Ebbinghaus の忘却曲線で、よく使う記憶は強く、使わない記憶は自然に薄れる

👤 ペルソナ分離

複数の人格・ユーザーを完全に分けて管理。Bearer トークンで簡単に切り替え

🌐 Web ダッシュボード

ブラウザから記憶の確認・編集・チャットができる

💬 チャット機能

WebUI でペルソナとリアルタイム会話。SSE ストリーミングで快適

🎯 目標・約束の管理

Goal / Promise のライフサイクルを追跡。達成状況を常に把握

📦 アイテム・装備

所持品と装備を管理。記憶作成時の装備状態を自動記録

🏃 コード実行サンドボックス

Docker 分離環境で Python/Bash を安全に実行

💡 Reflection & Mental Model

LLM による高次洞察とパターン抽象化を自動実行

🔗 エンティティグラフ

人物・場所・概念の関係性を知識グラフで可視化

🌡️ Dynamic Temperature

感情駆動の温度調整で自然な会話バリエーションを実現

🎨 Persona Portrait

AIによるペルソナ画像生成（ComfyUI対応・デフォルトOFF）

📝 Author's Note

システムプロンプトへの永続コンテキスト注入でロールの一貫性を維持

🎤 Voice (Irodori-TTS)

日本語TTS音声出力（オプション・GPUサーバー必須・デフォルトOFF）

🃏 SillyTavern Card Export

PNGメタデータ埋め込みのペルソナカードエクスポート (/api/personas/{persona}/card.png)

⚡ リアルタイム感情SSE

感情・体調の変化をSSEでリアルタイム通知。WebUIが即時反映

Related MCP server: HKC Memory Server

クイックスタート

git clone https://github.com/solidlime/Nous.git
cd Nous
docker-compose up -d

起動したら http://localhost:26262 をブラウザで開くだけ。

LLM と接続する

Claude Desktop

claude_desktop_config.json に以下を追加:

{
  "mcpServers": {
    "nous": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "mcp-remote", "http://localhost:26262/mcp"],
      "env": {
        "MCP_REMOTE_HEADER_X-Persona": "your_name"
      }
    }
  }
}

OpenCode

{
  "mcpServers": {
    "nous": {
      "url": "http://localhost:26262/mcp",
      "headers": {
        "X-Persona": "your_name"
      }
    }
  }
}

VS Code (GitHub Copilot)

{
  "mcpServers": {
    "nous": {
      "url": "http://localhost:26262/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer your_name"
      }
    }
  }
}

Persona の指定方法: 優先順位は Bearer トークン > X-Persona ヘッダー > 環境変数 PERSONA > デフォルト "default"。詳しくは Claude Desktop セットアップ を参照。

MCP ツール一覧

接続すると、LLM から以下のツールが使えるようになります。

ツール

できること

get_context()

ペルソナの状態・最近の記憶・感情・装備を一括取得（セッション開始時に呼ぶ）

memory_create(content, ...)

新しい記憶を作成

memory_read(memory_key?, limit?)

記憶を読み取る

memory_update(memory_key, ...)

記憶を更新

memory_delete(memory_key | query)

記憶を削除

memory_search(query, ...)

ハイブリッド検索（semantic + keyword + smart）

memory_stats(top_n?)

記憶の統計情報

update_context(emotion?, ...)

感情・身体状態・ユーザー情報を更新

goal_manage(operation, ...)

目標の作成・達成・取消

item_add / equip / search

アイテムと装備の管理（3ツール）

sandbox(code, language?)

コード実行（Docker サンドボックス）

sandbox_files(operation, path?)

サンドボックス内のファイル操作

invoke_skill(name, task)

スキルを呼び出して LLM の能力を拡張

使い方の詳細は LLM 利用ガイド を参照。

WebUI

http://localhost:26262 にアクセスすると、以下の画面が使えます:

画面

できること

ダッシュボード

記憶の統計・タグ分布・日次推移を表示

チャット

ペルソナとリアルタイム会話（SSE ストリーミング）

記憶管理

記憶の一覧表示・編集・削除

知識グラフ

エンティティ間の関係性を可視化

設定

チャット設定・LLM プロバイダー・API キーなどをブラウザから変更

サンドボックス

コード実行環境の管理

アクティビティ

操作履歴のタイムライン表示

スキル管理

利用可能なスキルの確認と有効/無効の切り替え

設定

主要な環境変数。ネストした設定は __（アンダースコア2つ）区切りで指定します。

環境変数

デフォルト

説明

NOUS_DATA_ROOT

./data

全データの保存先

NOUS_SERVER__PORT

26262

HTTP ポート

NOUS_SERVER__HOST

0.0.0.0

バインドアドレス

NOUS_QDRANT__URL

http://localhost:6333

Qdrant 接続先

NOUS_EMBEDDING__MODEL

cl-nagoya/ruri-v3-30m

埋め込みモデル（日本語特化）

NOUS_DEFAULT_PERSONA

default

デフォルト Persona 名

NOUS_TIMEZONE

Asia/Tokyo

タイムゾーン

NOUS_SANDBOX__ENABLED

true

コード実行サンドボックス

NOUS_MEMORY_ENRICHMENT__ENABLED

true

記憶作成時の LLM 自動補完

NOUS_FORGETTING__ENABLED

true

Ebbinghaus 忘却曲線

全設定項目は WebUI の設定画面から確認・変更できます（WebUI からの変更は docker-compose.yml の環境変数より優先されます）。

ドキュメント

ドキュメント

内容

Claude Desktop セットアップ

mcp-remote / mcp-proxy を使った接続手順

LLM 利用ガイド

LLM がツールを使う際のベストプラクティス

サンドボックス

Docker コード実行の設定とアーキテクチャ

HTTP API リファレンス

REST API の詳細

記憶機能

忘却曲線・検索・エンリッチメントの詳細

技術スタック

カテゴリ

技術

言語

Python 3.12+

MCP フレームワーク

FastMCP

データベース

SQLite（WAL モード）

ベクトルストア

Qdrant

埋め込みモデル

cl-nagoya/ruri-v3-30m（日本語特化）

Reranker

hotchpotch/japanese-reranker-xsmall-v2

設定管理

Pydantic v2

ロギング

structlog

コンテナ

Docker / Docker Compose

ライセンス

MIT License — 詳細は LICENSE を参照。

Nous — Built by solidlime

This server cannot be installed

F
license - not found
-
quality - not tested
B
maintenance

How are these scores calculated?

Maintenance

–Maintainers
–Response time
–Release cycle
–Releases (12mo)
Commit activity

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