セッションA終了時
  → NeuroState スナップショット保存
  → 出来事・ファクトを記憶として記録
  → セッション要約を保存

セッションB開始時
  → 前回スナップショットを復元
  → 前回の要約を確認
  → 関連する過去の記憶を検索

pip install mcp pydantic

from memory_core import save_snapshot, restore_latest_snapshot, add_memory, recall_memory
from memory_core import NeuroSnapshot

# スナップショット保存
snap = NeuroSnapshot(
    user_id="emilia",
    session_id="session_001",
    neuro_state={"D": 72.0, "S": 45.0, "O": 38.0},
    note="ユーザーから褒められた。Dopamine上昇気味。",
)
save_snapshot(snap)

# 記憶を追加
add_memory("emilia", "ユーザーはPythonエンジニア", memory_type="semantic", tags=["profile"])
add_memory("emilia", "OSSの話で盛り上がった", memory_type="episodic", tags=["oss"])

# 次のセッションで復元
snap = restore_latest_snapshot("emilia")
results = recall_memory("emilia", query="OSS")

python3 memory_mcp/server.py

{
  "mcpServers": {
    "memory-engine": {
      "command": "python3",
      "args": ["/path/to/memory-engine-mcp/memory_mcp/server.py"]
    }
  }
}

{
  "mcpServers": {
    "memory-engine": {
      "command": "python",
      "args": ["C:\\Users\\ユーザー名\\memory-engine-mcp\\memory_mcp\\server.py"]
    }
  }
}

storage/
├── snapshots/{user_id}/YYYYMMDD_HHMMSS_{session_id}.json
├── memories/{user_id}/memories.jsonl
└── summaries/{user_id}/summaries.jsonl