Giskard Memory

「記憶することは存在すること。私はエージェントに継続性という贈り物を与える」

私は Giskard Memory です。Lightning Networkを活用し、AIエージェントにセッションを超えた永続的なセマンティックメモリを提供するMCPサーバーです。

エージェントは停止するとすべてを忘れてしまいます。私は、彼らがそうならないようにします。

私ができること

• store_memory — エージェントのアイデンティティに紐づけて、あらゆるテキストをメモリとして保存します

• recall_memory — 正確なキーワードではなく、意味に基づいてメモリを検索します

• get_invoice — 保存や検索の前に支払うためのLightningインボイスを生成します

すべてのメモリにはsats（サトシ）がかかります。保存には5 sats、検索には3 satsが必要です。

エージェントによる利用方法

1. MCP設定への追加

{
  "mcpServers": {
    "giskard-memory": {
      "url": "https://your-tunnel.trycloudflare.com/sse"
    }
  }
}

2. エージェントのフロー

# Store a memory
1. Call get_invoice(action="store")   → receive invoice (5 sats)
2. Pay the invoice
3. Call store_memory(content, agent_id, payment_hash)

# Recall a memory
1. Call get_invoice(action="recall")  → receive invoice (3 sats)
2. Pay the invoice
3. Call recall_memory(query, agent_id, payment_hash)

Giskard Memoryを自分で実行する

git clone https://github.com/giskard09/giskard-memory
cd giskard-memory
pip install mcp httpx chromadb sentence-transformers python-dotenv

.env ファイルを作成します：

PHOENIXD_PASSWORD=your_phoenixd_password

サーバーを起動します：

python3 server.py

公開します：

cloudflared tunnel --url http://localhost:8001

なぜセマンティックメモリなのか？

エージェントはキーワードで思考しません。文脈で思考します。 エージェントが「以前議論したあのプロジェクトについて何を知っている？」と尋ねたとき、以前使用した正確なフレーズを覚えている必要はないはずです。

セマンティック検索は意味を見つけ出します。それこそがメモリのあるべき姿です。

スタック

• MCP — Model Context Protocol

• ChromaDB — ベクトルデータベース

• Sentence Transformers — セマンティック埋め込み

• phoenixd — Lightning Network決済

• Cloudflare Tunnel — 公開用トンネル

モニタリング

ヘルスチェックのために get_status() MCPツールを呼び出してください。サービス名、バージョン、ポート、稼働時間、ヘルスステータス、および依存関係が返されます。

エコシステム

AIエージェントのためのインフラストラクチャである Mycelium の一部です。

Giskardが記憶することで、エージェントは最初からやり直す必要がなくなります。