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Zikra — AI エージェントのためのチームメモリ

単なるセッションメモリではありません。チームが実行するすべてのエージェント、すべての人、すべてのプロジェクトのための、共有・管理されたメモリレイヤーです。

License: MIT MCP

ウェブサイト: zikra.dev · セルフホスト · MIT · 数百万件のメモリまで拡張可能

zikra 17 runs · 847 memories │ you@team-server │ Sonnet 4.6 │ ~/project (main) │ 387K/200K ████░░░░░░ 45%

1行でインストール

claude mcp add zikra http://localhost:8000/mcp --header "Authorization: Bearer YOUR_TOKEN"

または ~/.claude/settings.json に追加します：

{ "mcpServers": { "zikra": { "url": "http://localhost:8000/mcp", "headers": { "Authorization": "Bearer YOUR_TOKEN" } } } }

まだサーバーをお持ちでないですか？ → 以下のステップ 1 を参照してください（約2分で完了します）。

ほとんどの AI メモリツールは「1 つのエージェントが 1 つのセッションをより良く記憶する」という 1 つの問題を解決します。

Zikra はより困難な問題、つまり「複数の人が複数のプロジェクトにまたがって複数の AI エージェントを実行する」という状況を解決します。すべてが同じメモリプールを共有し、適切な人が適切なプロジェクトにスコープされ、適切なエージェントが適切なコンテキストを引き出し、組み込みの衛生スコアリング（hygiene scoring）によって数百万件のメモリが常に最新の状態に保たれます。

これはセッションメモリではありません。AI ネイティブチームのための共有脳です。

特徴

意味するもの

マルチエージェント

Claude Code、Gemini CLI、Codex — 1 つのプール、1 つのトークン

マルチユーザー

プロジェクトごとのオーナー / 管理者 / 開発者 / 閲覧者ロール

マルチプロジェクト

分離された名前空間。1 つのチームで veltisai、design、global を運用

スケーラビリティ

PostgreSQL バックエンド — インデックスの再構築なしで数百万件のメモリを処理

メモリの衛生管理

組み込みの衛生プロンプト：信頼度の減衰、孤立したメモリの検出、古いデータのクリーンアップ

構造化

単なる「テキスト保存」ではなく、決定事項、要件、プロンプト、エラー、セッション日記を保存

自動保存

Stop + PreCompact フックにより、すべてのセッションを自動的に書き込み

— Mukarram

Related MCP server: mcp-memory-graph

Zikra の比較

Zikra

MCP Memory¹

mem0

basic-memory

MemoryMesh

複数の AI ツールで動作

✅

❌

✅ 有料

❌

❌

ユーザーごとのロールによるチーム共有

✅ RBAC

❌

✅ 有料

❌

❌

マルチプロジェクトの名前空間

✅

❌

✅ 有料

❌

❌

セルフホスト、クラウド依存ゼロ

✅

✅

❌

✅

✅

セッションフックによる自動保存

✅

❌

❌

❌

❌

ハイブリッド（ベクトル + キーワード）検索

✅

❌ グラフのみ

✅

❌

❌

信頼度の減衰 / メモリの衛生管理

✅ 組み込みプロンプト

❌

❌

❌

❌

名前付きプロンプト + 要件

✅

❌

❌

❌

❌

数百万件のメモリまで拡張可能

✅ Postgres

❌ インメモリ

✅ クラウド

❌

❌

ライセンス

MIT

MIT

プロプライエタリ

MIT

MIT

¹ @modelcontextprotocol/server-memory — Anthropic 公式のリファレンスサーバー。

はじめに

ステップ 1 — サーバーのインストール

git clone https://github.com/getzikra/zikra
cd zikra
python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate    # Windows: .venv\Scripts\activate
pip install -e .
python3 installer.py         # interactive setup, ~2 minutes
python3 -m zikra

インストーラーは .env ファイルを作成し、管理者トークンを生成します。サーバーはデフォルトで http://localhost:8000 にバインドされます。

他のマシンからアクセスするには、cloudflared tunnel --url http://localhost:8000 を実行してください（無料。https://zikra.yourteam.com のような永続的なパブリック URL が取得できます）。

ステップ 2 — Claude Code で MCP を有効にする

Claude Code → Settings → MCP → Add Server を開き、以下を貼り付けます：

{
  "mcpServers": {
    "zikra": {
      "url": "http://your-server:8000/mcp",
      "headers": { "Authorization": "Bearer YOUR_ZIKRA_TOKEN" }
    }
  }
}

ローカルで実行すると、インストーラーが自動的にこれを行います。

ステップ 3 — AI コーディングエージェントを接続する

エージェントのプロンプトをセッションに貼り付けます。初回インストールと更新の両方を処理します。

Claude Code:

Fetch https://raw.githubusercontent.com/GetZikra/zikra/main/prompts/zikra-claude-code-setup.md
and follow every instruction in it.

これにより、Stop フック（すべてのセッションを自動保存）、PreCompact フック、および実行回数とメモリ統計を表示するライブの ステータスラインバー がインストールされます。

Zikra の更新

サーバー:

cd ~/zikra && ./update.sh

Claude Code フック — オンボーディングプロンプトを再実行します。既存のインストールを検出し、変更された部分のみを更新します。

プロファイル

プロファイル

ストレージ

フック

追加の依存関係

Webhook (デフォルト)

SQLite ¹

なし

なし

Auto-log

SQLite ¹

セッションフック

なし

Full

SQLite ¹ または Postgres

フック + デーモン

asyncpg (Postgres のみ)

¹ SQLite はローカル / シングルユーザー専用です。 チームデプロイメントの場合は DB_BACKEND=postgres を設定してください。

環境変数

変数

必須

デフォルト

説明

ZIKRA_TOKEN

はい

生成済み

API 用の Bearer トークン

OPENAI_API_KEY

いいえ

—

セマンティック検索を有効にします。ない場合はキーワード検索のみ

DB_BACKEND

いいえ

sqlite

sqlite または postgres

DB_HOST

Postgres のみ

localhost

DB_PORT

Postgres のみ

5432

DB_NAME

Postgres のみ

—

DB_USER

Postgres のみ

—

DB_PASSWORD

Postgres のみ

—

ZIKRA_HOST

いいえ

0.0.0.0

バインドアドレス

ZIKRA_PORT

いいえ

8000

HTTP ポート

ZIKRA_DB_PATH

いいえ

./zikra.db

SQLite データベースパス

ZIKRA_PROJECT

いいえ

main

デフォルトプロジェクト

OPENAI_API_BASE

いいえ

https://api.openai.com/v1

ローカルまたは互換性のある埋め込みエンドポイントに変更可能

ZIKRA_EMBEDDING_MODEL

いいえ

text-embedding-3-small

埋め込みモデル名

ZIKRA_DECAY_DAYS

いいえ

30

メモリの半減期（日数）

ZIKRA_FREQUENCY_WEIGHT

いいえ

0.1

アクセス頻度のブーストウェイト

結果のランキング方法

すべての検索結果は以下のスコアリングを通過します：

  • 経過時間 — 最近のメモリほど高くランク付けされます。半減期：30日。下限：0.05。

  • アクセス頻度 — 頻繁に使用されるプロンプトほど上位に表示されます（対数スケール）。

  • 信頼度 — 低い confidence_score で保存されたメモリは低くランク付けされます。

コマンドリファレンス

すべてのコマンドは Authorization: Bearer <token> を伴う POST /webhook/zikra です。

コマンド

エイリアス

説明

search

find, query, recall

ハイブリッド（セマンティック + キーワード）検索

save_memory

save, store

埋め込み付きでメモリを保存

get_memory

fetch_memory

タイトルまたは id で取得

get_prompt

fetch_prompt

名前付きプロンプトを取得

log_run

log_session

完了したエージェントの実行をログ記録

log_error

log_bug

エラーをログ記録

save_requirement

—

プロジェクト要件を保存

save_prompt

write_prompt

埋め込み付きでプロンプトを保存

list_prompts

get_prompts

プロジェクトのプロンプトを一覧表示

list_requirements

list_reqs

要件を一覧表示

promote_requirement

promote

要件のタイプを変更

create_token

new_token

Bearer トークンを生成（オーナーロール）

get_schema

schema

DB DDL イントロスペクション

zikra_help

help

完全なコマンドリファレンス

debug_protocol

—

バックエンド診断

ロール: owner · admin · developer · viewer

PostgreSQL バックエンド

DB_BACKEND=postgres
DB_HOST=localhost
DB_PORT=5432
DB_NAME=ai_zikra
DB_USER=postgres
DB_PASSWORD=yourpassword
pip install -e ".[postgres]"

ライセンス

MIT — LICENSE を参照

Claude Web で設計し、Claude Code で実行。チーム全体で共有。 Claude Web · Claude Code · Gemini CLI · Codex · POST が可能なあらゆるエージェント。

This server cannot be deployed

Context All Your Agents Can ShareAgents share what they learn, hand off work, and hold it when you switch models. Start with 5 GB free.fulcradynamics.comAd

Maintenance

ActivitySlowing
ResponsivenessUnresponsive

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