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cf-memory

Name: cf-memory
Author: hansakoch

by hansakoch

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Python

Remote

CF Memory Plugin

あらゆるAIコーディングエージェントとLLMフレームワークのためのCloudflare Agent Memory。

あなたのエージェントに、クラウド上で永続的かつセッションをまたいだメモリを提供します。Cloudflare Agent Memoryを利用します。これはリコール、事実抽出、プロフィールサマリーを処理するマネージドサービスです。ベクトルDBの運用も、エンベディングの管理も、Workerのデプロイも不要です。

対象となるユーザー

AIコーディングエージェント（Claude Code、Codex、Cursor、Hermes、OpenClaw、TRAE、OpenCode、pi）— セッションをまたいでコンテキストを記憶する必要があるもの
LLMフレームワーク（LangChain、LangGraph）— 永続的なメモリを持つエージェントを構築するもの
MCPクライアント — Model Context Protocolをサポートするあらゆるツール
A2Aプロトコルを使用するエージェント間システム
AIエージェント向けのシンプルなホスト型メモリバックエンドを求めるすべての人

機能

機能	説明
記憶	事実、指示、イベントを保存 — CFが自動的に分類します
リコール	合成された回答を生成するセマンティック検索（生の一致結果だけではありません）
取り込み	会話のやり取りを渡す — CFが事実/イベント/指示/タスクを抽出します
サマリー	保存されたすべての内容のMarkdownプロフィールを自動生成
名前空間	アプリ、ユーザー、環境ごとにメモリを分離

クイックスタート（任意のエージェント）

pip install git+https://github.com/hansakoch/cf-memory-plugin.git

# Set credentials
export MCP_CLOUDFLARE_API_KEY="your-cf-api-token"
export CF_ACCOUNT_ID="your-account-id"

# Test it works
cf-memory test

エージェント連携

MCPクライアント（汎用）

MCP互換のあらゆるクライアント（Claude Desktop、Cursor、Windsurf、Continue、Zedなど）で動作します。

{
  "mcpServers": {
    "cf-memory": {
      "command": "cf-memory",
      "args": ["serve"],
      "env": {
        "MCP_CLOUDFLARE_API_KEY": "your-token",
        "CF_ACCOUNT_ID": "your-account-id"
      }
    }
  }
}

公開されるツール: remember、recall、list_memories、get_memory、delete_memory、ingest、summary、list_namespaces、create_namespace、delete_namespace

Hermes

pipエントリポイント経由で自動検出されます。コピーするファイルはありません。

# Install
pip install git+https://github.com/hansakoch/cf-memory-plugin.git

# Activate
hermes config set memory.provider cloudflare-memory

# Verify
hermes memory status

# Management
hermes cloudflare-memory status
hermes cloudflare-memory test
hermes cloudflare-memory namespaces
hermes cloudflare-memory card

Hermesが利用できるもの:

prefetch() — 0ms（キャッシュ＋バックグラウンドでのリコール）
sync_turn() — 0ms（デーモンスレッドによる取り込み）
エージェントツール6種: cf_remember、cf_recall、cf_list、cf_get、cf_summary、cf_delete
on_session_end — セッション全体を自動取り込みし、事実を抽出
プロバイダーの状態を含むシステムプロンプトの注入

Claude Code

プロジェクトの.claude/mcp.jsonに追加します:

{
  "mcpServers": {
    "cf-memory": {
      "command": "cf-memory",
      "args": ["serve"],
      "env": {
        "MCP_CLOUDFLARE_API_KEY": "your-token",
        "CF_ACCOUNT_ID": "your-account-id"
      }
    }
  }
}

またはグローバルに追加します: claude mcp add cf-memory -- cf-memory serve

Codex（OpenAI）

~/.codex/config.tomlに追加します:

[mcp_servers.cf-memory]
command = "cf-memory"
args = ["serve"]
env = { MCP_CLOUDFLARE_API_KEY = "your-token", CF_ACCOUNT_ID = "your-account-id" }

Cursor

プロジェクトの.cursor/mcp.jsonに追加します:

{
  "mcpServers": {
    "cf-memory": {
      "command": "cf-memory",
      "args": ["serve"],
      "env": {
        "MCP_CLOUDFLARE_API_KEY": "your-token",
        "CF_ACCOUNT_ID": "your-account-id"
      }
    }
  }
}

OpenClaw

OpenClawの設定に追加します:

{
  "mcpServers": {
    "cf-memory": {
      "command": "cf-memory",
      "args": ["serve"],
      "env": {
        "MCP_CLOUDFLARE_API_KEY": "your-token",
        "CF_ACCOUNT_ID": "your-account-id"
      }
    }
  }
}

TRAE / TRAE CN / TraeCode CLI 2.0

TRAEの設定、または.trae/mcp.jsonでMCPサーバーを追加します:

{
  "mcpServers": {
    "cf-memory": {
      "command": "cf-memory",
      "args": ["serve"],
      "env": {
        "MCP_CLOUDFLARE_API_KEY": "your-token",
        "CF_ACCOUNT_ID": "your-account-id"
      }
    }
  }
}

OpenCode

~/.opencode/config.jsonに追加します:

{
  "mcp": {
    "cf-memory": {
      "command": "cf-memory",
      "args": ["serve"],
      "env": {
        "MCP_CLOUDFLARE_API_KEY": "your-token",
        "CF_ACCOUNT_ID": "your-account-id"
      }
    }
  }
}

pi

piの設定にMCPサーバーを追加します:

{
  "mcpServers": {
    "cf-memory": {
      "command": "cf-memory",
      "args": ["serve"],
      "env": {
        "MCP_CLOUDFLARE_API_KEY": "your-token",
        "CF_ACCOUNT_ID = "your-account-id"
      }
    }
  }
}

Agent Plugins 1.0

プラグインとしてインストールします:

pip install git+https://github.com/hansakoch/cf-memory-plugin.git

このパッケージはhermes_agent.memory_providersエントリポイント経由で登録されます。Agent Plugins 1.0互換のホストは、自動的にそれを検出します。

LangChain / LangGraph

import asyncio
from cloudflare_memory import CloudflareMemoryClient

# Use as a memory backend in your LangChain/LangGraph agent
client = CloudflareMemoryClient(
    account_id="your-account-id",
    api_token="your-token",
    namespace="my-agent",
    profile="user-123",
)

# Store a fact
entry = asyncio.run(client.remember("User prefers Python over JavaScript."))

# Recall
result = asyncio.run(client.recall("What programming language does the user prefer?"))
print(result.answer)  # "Python"

# Ingest a conversation
asyncio.run(client.ingest([
    {"role": "user", "content": "I'm building a RAG pipeline."},
    {"role": "assistant", "content": "Great! Let me help with that."},
]))

# Get summary
summary = asyncio.run(client.get_summary())

A2A（Agent-to-Agent）

ピアエージェントが検出して呼び出せるように、A2Aサーバーを起動します:

cf-memory a2a --port 9120

エージェントカード: http://localhost:9120/.well-known/agent.json

スキル: remember、recall、ingest、list、get、summary

Python（スタンドアロン）

import asyncio
from cloudflare_memory import CloudflareMemoryClient

async def main():
    async with CloudflareMemoryClient(
        account_id="your-account-id",
        api_token="your-token",
        namespace="my-app",
        profile="default",
    ) as client:
        # Remember
        entry = await client.remember("User is based in London.")
        print(f"[{entry.type}] {entry.summary}")

        # Recall
        result = await client.recall("Where is the user based?")
        print(result.answer)

        # Ingest conversation (async — memories appear 3-8s later)
        await client.ingest([
            {"role": "user", "content": "I prefer dark mode."},
            {"role": "assistant", "content": "Noted!"},
        ])

        # Summary
        print(await client.get_summary())

asyncio.run(main())

設定

環境変数

変数	必須	説明
`MCP_CLOUDFLARE_API_KEY`	Yes	Agent Memory権限を持つCloudflare APIトークン
`CF_ACCOUNT_ID`	No	CloudflareアカウントID（デフォルト: Iceberg Media）
`CF_MEMORY_NAMESPACE`	No	名前空間名（デフォルト: `hermes`）
`CF_MEMORY_PROFILE`	No	プロフィール名（デフォルト: `default`）

Cloudflare APIトークンの取得

Cloudflareダッシュボード → APIトークンに移動します
Agent Memory権限を持つトークンを作成します
有料のWorkersサブスクリプションとAgent Memoryのベータアクセスが必要です

制限（公式）

機能	制限
ingest()あたりのメッセージ	500
メッセージの内容	32 KB UTF-8
Recallクエリ	1 KB UTF-8
セッションID	64文字
プロフィール名	100文字
名前空間名	32文字

パフォーマンス

エージェントのターンに遅延を加えないよう設計されています:

操作	レイテンシ	ブロックする？
`prefetch()`	0ms	いいえ — キャッシュ＋バックグラウンド
`sync_turn()`	0ms	いいえ — デーモンスレッド
`remember`	1.3–3.8	ユーザー起動
`recall`	~5s	ユーザー起動
`list`	~0.4s	ユーザー起動
`summary`	~0.8s	ユーザー起動に起動

CLI リファレンス

# Standalone
cf-memory test                          # Connectivity check
cf-memory serve [--transport stdio|sse] # MCP server
cf-memory a2a [--port 9120]             # A2A agent server
cf-memory card                          # Print agent card JSON

# Hermes plugin
hermes cloudflare-memory status         # Provider status
hermes cloudflare-memory test           # Full connectivity test
hermes cloudflare-memory namespaces     # List namespaces
hermes cloudflare-memory create-ns NAME # Create namespace
hermes cloudflare-memory delete-ns NAME # Delete namespace
hermes cloudflare-memory card           # Print agent card

開発

git clone https://github.com/hansakoch/cf-memory-plugin.git
cd cloudflare-memory
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -e ".[dev]"
pytest tests/ -v

ライセンス

MIT

This server cannot be installed

license - not tested

Not graded

quality - not tested

maintenance

How are these scores calculated?

Maintenance

–Maintainers

–Response time

–Release cycle

–Releases (12mo)

Commit activity

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curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/hansakoch/cf-memory-plugin'

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