fuga-memory

Claude Code（および他の LLM）向け長期記憶 MCP サーバー。

会話内容を SQLite に保存し、FTS5（全文検索）+ ベクトル検索（ruri-v3-310m）のハイブリッド検索で関連する記憶を呼び出します。

特徴

• 外部依存なし: 全データを SQLite 単一ファイルに格納

• ハイブリッド検索: FTS5 キーワード検索 + ベクトル検索を RRF で統合

• 時間減衰: 古い記憶のスコアを半減期 30 日で段階的に低下

• 軽量推論: ONNX バックエンドで ruri-v3-310m を CPU で動作

• MCP 対応: Claude Code / Gemini / Copilot など複数 LLM で共有可能

• 自動保存: Claude Code の Stop フックでセッション終了時に自動保存

Related MCP server: tartarus-mcp

セットアップガイド

• Claude Code での設定 (CLAUDE.md)

• Gemini CLI での設定 (docs/gemini-guide.md)

クイックスタート

1. インストール

git clone https://github.com/densuke/fuga-memory
cd fuga-memory
uv sync

初回起動時: ruri-v3-310m モデルを自動ダウンロードし ONNX 形式に変換します（約 600MB・数十秒）。変換済みモデルは ~/.local/share/fuga-memory/onnx_cache/ にキャッシュされるため、2回目以降は高速に起動します。

2. 設定ファイルを配置（任意）

デフォルト設定のまま使う場合はスキップできます。カスタマイズしたい場合はテンプレートをコピーします。

# macOS
mkdir -p ~/Library/Application\ Support/fuga-memory
cp config.toml.example ~/Library/Application\ Support/fuga-memory/config.toml

# Linux
mkdir -p ~/.config/fuga-memory
cp config.toml.example ~/.config/fuga-memory/config.toml

3. Claude Code に登録

~/.claude/settings.json を開き、以下を追加します（/path/to/fuga-memory は実際のパスに変更してください）。

Stop フックによる自動保存も使う場合は hooks セクションをそのまま含めてください。使わない場合は hooks セクションを削除してください。

{
  "mcpServers": {
    "fuga-memory": {
      "command": "uv",
      "args": ["run", "--project", "/path/to/fuga-memory", "fuga-memory", "serve"]
      //                            ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ クローン先の絶対パスに変更
    }
  },
  "hooks": {
    "Stop": [
      {
        "hooks": [
          {
            "type": "command",
            "command": "uv run --project /path/to/fuga-memory fuga-memory save --stdin --session-id \"${CLAUDE_SESSION_ID:-unknown}\" --source claude_code",
            //                            ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ 同上
            "timeout": 60
          }
        ]
      }
    ]
  }
}

4. 動作確認

Claude Code を再起動すると MCP ツールが有効になります。Claude に話しかけてみてください。

あなたはfuga-memoryの search_memory ツールを使えます。
「Python の asyncio について」と検索してみてください。

MCP サーバーの仕組み

fuga-memory serve は stdio transport で動作します。

Claude Code ←─ stdin/stdout ─→ fuga-memory serve (子プロセス)

ポイント:

• Claude Code が mcpServers の設定を読み、必要に応じて自動でプロセスを起動・停止します

• 常駐サーバーを手動で立ち上げておく必要はありません

• HTTP ポートも使用しません

Stop フックでの自動保存の仕組み

セッション終了
    ↓
Claude Code が Stop フックを実行
    ↓
fuga-memory save --stdin --session-id <id>  （短命な1回限りのプロセス）
    ↓
SQLite に保存完了

Stop フックは MCP サーバーとは独立して動作します。フックが走るときに MCP サーバーが起動している必要はありません。

Claude Code での使い方

MCP ツールが有効になると、以下の 3 つのツールが使えるようになります。

save_memory — 記憶を保存

save_memory(content="今日Pythonのasyncioを勉強した", session_id="my-session")

search_memory — 記憶を検索

search_memory(query="Pythonの非同期処理", top_k=5)

返り値: [{"id", "score", "content", "session_id", "source", "created_at"}, ...]（score 降順）

list_sessions — セッション一覧

list_sessions(limit=20)

返り値: [{"session_id", "memory_count", "last_updated"}, ...]

CLI リファレンス

MCP 経由ではなく、コマンドラインから直接操作できます。

serve — MCP サーバーを起動

uv run fuga-memory serve
uv run fuga-memory --debug serve   # ライブラリ警告を抑制しないデバッグモード

通常は手動で起動する必要はありません。Claude Code が自動で管理します。 他の MCP クライアント（Gemini CLI 等）と接続する場合や動作確認時に使用します。

search — 記憶を検索

uv run fuga-memory search "Rustのlifetimeについて"
uv run fuga-memory search "Python" --top-k 10

save — 記憶を保存

3 種類の入力方式があります。

# 引数として直接渡す
uv run fuga-memory save "今日学んだこと" --session-id my-session

# ファイルから読み込む
uv run fuga-memory save --file notes.txt --session-id my-session

# 標準入力から読み込む（パイプ）
echo "パイプで渡す内容" | uv run fuga-memory save --stdin --session-id my-session
cat transcript.txt | uv run fuga-memory save --stdin --session-id my-session

設定

設定ファイル（推奨）

以下の順で探索し、最初に見つかったものを使用します。

テンプレートから作成:

cp config.toml.example ~/.config/fuga-memory/config.toml  # Linux
cp config.toml.example ~/Library/Application\ Support/fuga-memory/config.toml  # macOS

設定例:

[fuga-memory]
db_path = "~/.local/share/fuga-memory/memories.db"
decay_halflife_days = 14   # 記憶の半減期を2週間に変更
default_top_k = 10

環境変数

設定ファイルより優先されます。Docker / CI など、ファイル配置が難しい環境向けです。

詳細は .env.example を参照してください。

優先順位

デフォルト値  <  設定ファイル  <  環境変数

データの場所

DB ファイルは SQLite 単一ファイルです。バックアップは cp memories.db memories.db.bak で行えます。

技術スタック

• Python 3.13, uv, fastmcp

• SQLite + FTS5（trigram トークナイザ）+ sqlite-vec

• sentence-transformers + cl-nagoya/ruri-v3-310m（ONNX バックエンド）

• ThreadPoolExecutor + asyncio

インスピレーション

このプロジェクトは、noprogllama 氏による Zenn 記事

Claude Codeに長期記憶を持たせたら、壁打ちの質が変わった

にインスパイアされて開発しました。

同記事では、SQLite 単一ファイルへの格納、FTS5 + ベクトル検索のハイブリッド化、RRF による統合、時間減衰スコアリングといった設計思想が紹介されています。fuga-memory はこれらのアイデアを出発点として、Python + fastmcp による実装、セキュリティ強化、設定の柔軟化などを加えた独自の実装です。

優れた設計思想を公開してくださった noprogllama 氏に感謝します。

ライセンス

MIT