AIエージェントのための永続メモリ — 時系列ナレッジグラフ、ハイブリッド検索、SQLiteまたはPostgreSQL対応。

crates.io Docker MCP Registry License

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Engramは、AIエージェントのための永続メモリ層です。会話から事実を抽出し、時系列ナレッジグラフに保存します。また、単一のSQLiteファイルまたはPostgreSQLデータベースをバックエンドとして、セマンティック検索とキーワード検索を組み合わせたハイブリッド検索による取得が可能です。

このリポジトリはGlamaレジストリのリストをホストしています。ソースコードはJamJetメインリポジトリにあります。

クイックスタート — 30秒

# Docker — uses local Ollama by default
docker run --rm -i \
  -v engram-data:/data \
  ghcr.io/jamjet-labs/engram-server:0.5.0

またはcrates.ioからインストール:

cargo install jamjet-engram-server
engram serve

Claude Desktopの設定

~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json に追加します:

{
  "mcpServers": {
    "engram": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run", "--rm", "-i",
        "-v", "engram-data:/data",
        "ghcr.io/jamjet-labs/engram-server:0.5.0"
      ]
    }
  }
}

再起動後、11個のMCPツールがモデルで利用可能になります。

MCPツール (11)

メモリツール (7)

ツール	説明
`memory_add`	LLMによる事実抽出を使用して、会話メッセージから事実を抽出・保存します。副作用: 設定されたLLMを呼び出して事実を解析し、ナレッジグラフに書き込みます。抽出された事実のIDを返します。`messages`配列と`user_id`が必要です。
`memory_recall`	ベクトル類似性を使用して、保存された事実に対してセマンティック検索を行います。読み取り専用、副作用なし。`user_id`およびオプションの`org_id`でスコープされた、クエリに一致するランク付けされた事実を返します。応答を生成する前に、関連するコンテキストを取得するために使用します。
`memory_context`	階層を意識した事実選択を行い、LLMプロンプト用のトークン制限付きコンテキストブロックを組み立てます。読み取り専用。指定されたトークン制限内で、最も関連性の高い事実をフォーマットされた文字列として返します。すぐに使えるプロンプトスニペットが必要な場合に、`memory_recall`の代わりに使用します。
`memory_search`	全文検索（SQLite FTS5 / Postgres）を使用して、事実に対してキーワード検索を行います。読み取り専用、副作用なし。正確なキーワードに一致する事実を返します。`memory_recall`によるセマンティックな類似性ではなく、正確な用語の一致が必要な場合に使用します。
`memory_forget`	IDを指定して事実を論理削除（ソフトデリート）します（理由の指定も可能）。副作用: ナレッジグラフ上で事実を削除済みとしてマークします（物理的には削除されません）。このツールで元に戻すことはできません。ユーザーが特定の情報の削除を求めた場合に使用します。
`memory_stats`	集計統計を取得します：事実の総数、有効な（削除されていない）事実の数、エンティティ数、関係数。読み取り専用、副作用なし。メモリストアのサイズと健全性を把握するために使用します。
`memory_consolidate`	ナレッジグラフのメンテナンスサイクルを実行します。古い事実の減衰、信頼度の高い事実の昇格、重複に近い事実の統合、クラスターの要約を行います。副作用: 事実のスコアを変更し、事実を統合またはアーカイブする場合があります。メモリを正確に保つために定期的に実行してください。

メッセージストアツール (4)

ツール	説明
`messages_save`	IDを指定して会話のチャットメッセージを保存します。副作用: メッセージをストアに書き込み、オプションで事実抽出をトリガーします（`--extract-on-save`で制御）。抽出された事実とともに、会話履歴全体を永続化するために使用します。
`messages_get`	IDを指定して会話の全メッセージを取得します。読み取り専用、副作用なし。順序付けられたメッセージ配列を返します。過去の会話を再生または確認するために使用します。
`messages_list`	メッセージストア内のすべての会話IDをリストします。読み取り専用、副作用なし。会話ID文字列の配列を返します。`messages_get`で取得する前に、どの会話が保存されているかを確認するために使用します。
`messages_delete`	IDを指定して会話の全メッセージを削除します。副作用: ストアから会話のメッセージを完全に削除します。元に戻すことはできません。抽出された事実には影響しません（その場合は`memory_forget`を使用してください）。

すべてのメモリツールは(org_id, user_id, session_id)によってスコープされます。orgが最も粗く、sessionが最も細かいスコープです。

LLMプロバイダー

プロバイダー非依存。 バイナリは1つ。ENGRAM_LLM_PROVIDER=...を設定するだけです:

プロバイダー	環境変数値	備考
Ollama	`ollama` (デフォルト)	ローカル、無料、APIキー不要
OpenAI互換	`openai-compatible`	OpenAI, Azure, Groq, Together, Mistral, DeepSeek, vLLM, LM Studioなど
Anthropic	`anthropic`	Messages API経由のClaude
Google	`google`	generateContent経由のGemini
シェルコマンド	`command`	任意の外部スクリプトへのパイプ
Mock	`mock`	決定論的、テスト専用

# Example: use Groq instead of Ollama
docker run --rm -i \
  -e ENGRAM_LLM_PROVIDER=openai-compatible \
  -e ENGRAM_OPENAI_BASE_URL=https://api.groq.com/openai/v1 \
  -e OPENAI_API_KEY=gsk_... \
  -v engram-data:/data \
  ghcr.io/jamjet-labs/engram-server:0.5.0

なぜEngramなのか？

問題	Engramの回答
エージェントメモリライブラリはPythonが主流	Rustコア、ネイティブPython、Java、MCPクライアントを提供
試すためにPostgres + Qdrant + Neo4jが必要	単一のSQLiteファイル（インフラ不要）、必要に応じてPostgresへ移行可能
会話履歴はナレッジメモリではない	事実抽出パイプライン — メッセージから構造化された事実を抽出
古い事実が漂流し矛盾する	競合検出 + 統合 — 減衰、昇格、重複排除、要約
メモリの取得はセマンティックかキーワードのどちらか	ハイブリッド検索 — ベクトル検索 + FTS5を1つのクエリで実行
MCPサポートは後付け	MCPネイティブ — 単一バイナリで11個のツールを公開
ユーザーやテナントごとにメモリを分離できない	ファーストクラスのスコープ — org / user / sessionがすべてのクエリに組み込み済み

クライアントSDK

言語	パッケージ	インストール
Python	`jamjet` (`EngramClient`を含む)	`pip install jamjet`
Java	`dev.jamjet:jamjet-sdk` (`EngramClient`を含む)	Maven Central
Spring Boot	`dev.jamjet:engram-spring-boot-starter`	Maven Central
Rust	`jamjet-engram` (直接埋め込み)	`cargo add jamjet-engram`

ライセンス

Apache 2.0 — LICENSEを参照してください。

jamjet-labs/engram-mcp-server

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