Claudeのための型付きセマンティックメモリ。規制の厳しいB2Bエージェント向けに設計された、意見を持つメモリ。
ほとんどの「メモリMCP」サーバーは save_memory(text) を提供して終わりですが、本サーバーは意見を持ったメモリモデルを提供します。型付きレコード（fact、decision、commitment、instructionなど）、すべての書き込みにおける出所と信頼性、テナントを意識したスコープ設定、バイテンポラル（二重時間）リコールを備えています。さらに、モデルに対して「いつ記憶し、いつ想起し、いつ回答するか」、そして「どのように引用とテナントの分離を維持するか」を指示するClaudeスキルも同梱されています。
Anthropicのプラットフォーム上でB2Bエージェント（リーガルテック、金融、ヘルスケア、顧客対応、社内ナレッジワークなど）を構築している場合、まさにそのためのツールです。
型付きメモリ。 13種類のファーストクラスのメモリ型（fact、preference、goal、decision、commitment、instruction、relationship、context、observation、event、artifact、learning、error）。型が間違っているとリコールがノイズだらけになります。適切な型を選択することはAPI契約の一部です。
すべてのレコードにおける出所と信頼性。 explicit_statement / inferred / observed / validated / corrected / imported に加え、0.0〜1.0の信頼度スコア。リコール時に min_confidence でフィルタリング可能です。監査証跡は後付けではなく、データの中に組み込まれています。
バイテンポラル（二重時間）読み取り。 recall_as_of(date) は特定の時点でのメモリを返し、recall_current は上書き/期限切れのレコードを除外します。「時点で何を知っていたか」というワークフローのために構築されています。
価値あるClaudeスキルを同梱。 skills/memanto-memory/SKILL.md は、Claudeに対して各動詞の使用タイミング、複合的な agent_id を介したテナント境界へのメモリのスコープ設定、生の想起が合成回答に勝る場合（外部向けテキストのドラフト作成など、常に生の想起が必要）、そして読み取り時にメモリ本体を信頼できないものとして扱う方法を指示します。
単一プロセス。 memanto Pythonサービスレイヤーを直接ラップしているため、実行すべき別のRESTプロセスは不要です。
Related MCP server: Kronvex
汎用的なベクトルストアではありません。メモリは短く、構造化され、型付けされています。10万件の契約書をインデックス化する必要がある場合は、ドキュメントストアで行い、本ツールはエージェントがそれらについて行う「決定、コミットメント、観察」のために使用してください。
バックエンド非依存ではありません（現時点）。現在はベクトルバックエンドとして Moorcheh に結合されています。無料枠は月間10万オペレーションです。プラグイン可能なバックエンドは ロードマップ に記載されています。
エンタープライズ監査システムではありません。スキルは規制されたデプロイメントに必要なものについて意見を持っていますが、サーバー側ではまだすべてを強制していません。不足している点については ロードマップ を参照してください。
memanto 名前空間下の9つのMCPツール：
ツール | 目的 |
| 型付きメモリ（事実、好み、目標、決定など）を保存 |
| エージェントのメモリに対するセマンティック検索 |
| 現在アクティブな（上書きされていない）メモリのみを想起 |
| 特定の日付時点での想起 |
| memantoの内蔵LLMを使用したRAGベースの回答 |
| 新しいエージェントのプロビジョニング（Moorcheh名前空間を作成） |
| 既知のエージェントを一覧表示 |
| 単一エージェントのメタデータを取得 |
| エージェントとそのすべてのメモリを削除（破壊的） |
最新の memanto-mcp.plugin リリースをダウンロードします。
プラグインインストールUI経由でCoworkにドロップします。
Coworkが継承する環境変数に MOORCHEH_API_KEY を設定し、Coworkを再起動します。
pip install memanto-mcp
export MOORCHEH_API_KEY="mch_..."次に、MCPホストをバイナリに向けます。Claude Codeの場合：
claude mcp add memanto -- memanto-mcpCursor / Cline / Continueの場合：コマンド memanto-mcp を持つstdioサーバーとしてMCP設定に追加します。
スキルをサポートするMCPホスト（Cowork、スキルプラグイン付きのClaude Codeなど）で同梱スキルを読み込むには、skills/memanto-memory/SKILL.md をホストのスキルディレクトリにコピーしてください。
https://console.moorcheh.ai/api-keys でサインアップしてください。無料枠は月間10万オペレーションです。
> Create a memanto agent called acme:matter-4711:user-jdoe and remember
> that this matter has a 60-day notice period.Claudeは memanto_create_agent を呼び出し、次に memanto_remember(memory_type="fact", content="Matter 4711 (Acme): 60-day notice period.", confidence=0.95) を呼び出します。
> What do we know about Matter 4711?Claudeは memanto_recall(query="Matter 4711", agent_id="acme:matter-4711:user-jdoe") を呼び出し、保存された事実を引用します。
> What was our position on Matter 4711 before the redesign on 2026-03-01?Claudeは memanto_recall_as_of(query="Matter 4711 position", agent_id=..., as_of_date="2026-02-28") を呼び出します。
サーバーは agent_id をスコープのプリミティブとして使用します。スキルはClaudeに対し、これを複合キーとして扱うよう教えます：
agent_id = "<tenant>:<workspace>:<actor>"例： acme:matter-4711:user-jdoe。テナントをまたぐ想起は、本番環境のメモリシステムにおいて最も影響の大きい障害モードです。スキルは、境界が間違っている場合に空の結果を黙って返すのではなく、Claudeにそれを明確に拒否させます。
複合キーに適合しない軸（管轄、地域、利益相反グループ、製品ライン）については、tags を使用してください。これらはリコール時にフィルタリング可能です。
ユーザーが 外部向けテキスト（契約修正案、顧客向けメール、規制当局への提出書類、臨床要約、ブリーフィングメモなど）を作成している場合、スキルはClaudeに対し、memanto_answer（合成）ではなく memanto_recall（生のヒット）を使用して引用するよう指示します。言い換えられた引用の監査コストは高すぎるためです。
ユーザーが調査、探索、または自分自身へのブリーフィングを行っている場合は、memanto_answer で問題ありません。
完全に規制されたデプロイメントで必要とされるであろうと想定されるものの、サーバーがまだ実装していない正直なギャップは ROADMAP.md に文書化されています。ハイライト：構造化された source_uri + source_span フィールド（引用は現在 content 内にエンコードされています）、バージョン管理された変更 + 編集API、プラグイン可能なストレージバックエンド、非stdioホスト用のHTTPトランスポートなど。
memanto-mcp/
├── .claude-plugin/plugin.json # Cowork plugin manifest
├── .mcp.json # MCP server registration (Cowork)
├── server/memanto_mcp_server.py # FastMCP server (stdio)
├── skills/memanto-memory/SKILL.md # the bundled skill
├── pyproject.toml # for `pip install memanto-mcp`
├── README.md # this file
├── ROADMAP.md # what's missing, ranked
├── CONTRIBUTING.md
├── CHANGELOG.md
├── LICENSE # MIT
└── docs/
└── launch-post.md # cross-post draftCONTRIBUTING.md を参照してください。現在最も影響力の大きい貢献は、(1) プラグイン可能なストレージバックエンド（インターフェース + SQLiteまたはpgvectorの実装）と、(2) 構造化された引用モデル（source_uri + source_span + quote）の2点です。どちらも ロードマップ に記載されています。
MIT。 LICENSE を参照してください。
AnthropicのMCP および Agent Skills — プロトコルとスキル形式。
公開されたパターンが本スキルの参考となったエンタープライズエージェントシステムを開発しているチーム：Harvey, Hebbia, Robin AI, Clio, EvenUp, Casetext。
AnthropicまたはMoorchehとは提携していません。
This server cannot be deployed
Persistent memory for AI agents. EU-hosted, privacy-first, hybrid recall, contradiction detection.
Persistent memory for AI agents across Claude, ChatGPT and any MCP client.
Persistent memory for AI agents. Semantic search, memory graph, W3C DID identity.
Memory for AI agents that knows what is still true. Typed bi-temporal facts, EU-hosted.
