MCP Memory

MCP Memoryは、MCPクライアント（Cursor、Claude、Windsurfなど）に、会話を通じてユーザーに関する情報（好み、行動など）を記憶する能力を提供するMCPサーバーです。単なるキーワード検索ではなく、意味に基づいて関連する記憶を見つけるためにベクトル検索技術を使用しています。Cloudflare Workers、D1、Vectorize (RAG)、Durable Objects、Workers AI、およびAgentsを使用して構築されています。

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🚀 試してみる

https://memory.mcpgenerator.com/

🛠️ 独自のMCP Memoryをデプロイする方法

オプション1: 独自のMCP MemoryをCloudflareにワンクリックでデプロイ

Create Vectorizeセクションで以下を選択してください:

• Dimensions: 1024

• Metric: cosine

**"Create and Deploy"**ボタンをクリックします。

Cloudflareダッシュボードで「Workers & Pages」に移動し、「Visit」をクリックします。

オプション2: このテンプレートを使用する

1. このリポジトリの上部にある「Use this template」ボタンをクリックします

2. 新しいリポジトリをクローンします

3. 以下のセットアップ手順に従います

オプション3: CloudFlare CLIで作成する

npm create cloudflare@latest --git https://github.com/puliczek/mcp-memory

🔧 セットアップ (オプション2と3のみ)

1. 依存関係をインストールします:

npm install

2. Vectorizeインデックスを作成します:

npx wrangler vectorize create mcp-memory-vectorize --dimensions 1024 --metric cosine

3. Wranglerをインストールします:

npm run dev

4. ワーカーをデプロイします:

npm run deploy

🧠 仕組み

1. 記憶の保存:

   • テキストは、Cloudflare Workers AIによって、オープンソースの@cf/baai/bge-m3モデルを使用して埋め込み（embeddings）が生成されます

   • テキストとそのベクトル埋め込みは、以下の2か所に保存されます:

     • Cloudflare Vectorize: 類似性検索のためのベクトル埋め込みを保存

     • Cloudflare D1: 永続化のために元のテキストとメタデータを保存

   • Durable Object (MyMCP) が状態を管理し、一貫性を保証します

   • AgentsフレームワークがMCPプロトコルの通信を処理します

2. 記憶の取得:

   • クエリは、同じ@cf/baai/bge-m3モデルを使用したWorkers AIによってベクトルに変換されます

   • Vectorizeが類似性検索を実行して、関連する記憶を見つけます

   • 結果は類似度スコアによってランク付けされます

   • D1データベースが、一致したベクトルの元のテキストを提供します

   • Durable Objectが取得プロセスを調整します

このアーキテクチャにより、以下が可能になります:

• Vectorizeによる高速なベクトル類似性検索

• D1による永続的なストレージ

• Durable Objectsによるステートフルな操作

• Workers AIによる標準化されたAIインタラクション

• Agentsフレームワークによるプロトコル準拠

システムは、正確な単語が一致しない場合でも、概念的に関連する情報を見つけ出します。

🔒 セキュリティ

MCP Memoryは、ユーザーデータを保護するためにいくつかのセキュリティ対策を実装しています:

• 各ユーザーの記憶は、データ分離のためにVectorize内の分離された名前空間に保存されます

• 組み込みのレート制限により、悪用を防ぎます（100リクエスト/分 - wrangler.jsoncで変更可能）

• 認証はuserIdのみに基づいています

  • レート制限があるため、基本的な保護にはこれで十分ですが、必要に応じて追加の認証レイヤー（APIキーやOAuthなど）を簡単に追加できます

• すべてのデータはCloudflareの安全なインフラストラクチャに保存されます

• すべての通信は業界標準のTLS暗号化で保護されています（CloudflareのSSL/TLS証明書によって自動的に提供されます）

💰 料金情報 - ほとんどのユーザーは無料

MCP Memoryは、通常の利用レベルであれば無料で使用できます:

• 無料枠では、1,000件の記憶と月間約28,000件のクエリが可能です

• Workers、Vectorize、Worker AI、D1データベースのCloudflare無料枠を使用します

Cloudflareの料金設定の詳細については、以下を参照してください:

• Vectorizeの料金

• Workers AIの料金

• Workersの料金

• Durable Objectsの料金

• Database D1の料金

❓ よくある質問

1. memory.mcpgenerator.comを使用して記憶を保存できますか？

   • はい、memory.mcpgenerator.comを使用して記憶を保存および取得できます

   • このサービスは無料です

   • 記憶は安全に保存され、あなただけがアクセスできます

   • サービスが常に利用可能であることを保証するものではありません

2. 自分でホストできますか？

   • はい、MCP Memoryの独自のインスタンスをCloudflare上で無料でホストできます

   • Cloudflareアカウントと以下のサービスが必要です:

     • Workers

     • Vectorize

     • D1 Database

     • Workers AI

3. ローカルで実行できますか？

   • はい、開発用にMCP Memoryをローカルで実行できます

   • wrangler devを使用してワーカーをローカルで実行します

   • Cloudflareサービスのローカル開発用認証情報を設定する必要があります

   • ベクトル検索やWorkers AIなどの一部の機能には、Cloudflareのサービスへの接続が必要であることに注意してください

4. 別のホスティングを使用できますか？

   • いいえ、MCP MemoryはCloudflareのインフラストラクチャ専用に設計されています

5. なぜこれを作ったのですか？

   • オープンソースのソリューションが欲しかったからです

   • 自分のデータを自分で管理することが重要でした

6. 複数人で使用できますか？

   • はい、MCP Memoryをアプリに統合して、すべてのユーザーにサービスを提供できます

   • 各ユーザーは独自の分離されたメモリ空間を持ちます

7. 記憶以外のものを保存するために使用できますか？

   • はい、MCP Memoryはあらゆる種類のテキストベースの情報を保存できます

   • 実用的な例:

     • ナレッジベース: 技術ドキュメント、手順、トラブルシューティングガイドの保存

     • ユーザーの行動: ユーザーが機能とどのように対話するか、一般的な使用パターンの追跡

     • プロジェクトノート: 決定事項やプロジェクトの更新情報

   • ベクトル検索は、コンテンツの種類に関係なく、関連するアイテムを見つけるのに役立ちます

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