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

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。

zikra