あなたのメモリはツールではなく、あなたのアイデンティティに従います — あなたの同意のもとに。
LoreConvo は、Claude Code、Cowork、Codex、Cursor、Hermes Agent をまたいでコンテキストを運ぶ唯一の AI メモリです。1 回のインストール、1 つのメモリ、どこでコードを書いても同じです。
Claude Code のプラグインマーケットプレイスから直接インストールするか、PyPI 経由でインストールします:
uvx loreconvo
LoreConvo は Claude Code、Cowork、Cursor、Codex、Hermes で動作します — どのクライアントを使っても同じメモリレイヤーが使えます。プロジェクトの途中で切り替えても、コンテキストは自動的に一緒に移動します。
ほとんどのツールはメモリをマシンやワークスペースごとに隔離します。LoreConvo はすべてをあなたが所有する SQLite データベースにローカル保存し、どこにいても表示します。キャプチャは 2 つの方法で行われます: save ツールによる明示的な方法と、オプションのフックをインストールした場合のセッション終了時の自動方法です。どちらの場合も、いつでもメモリを確認、編集、削除できます。
LoreConvo はあなたに制御権を与えます: 自動キャプチャはセッションフックをインストールした場合のみ実行され、すべての保存は検査可能で、いつでも任意のメモリを削除できます。
すべてのメモリは、どこから来たのかを正確に表示します — どのサーフェスがキャプチャしたか、いつ、どのプロジェクトコンテキストに属するか、どのスキルが生成したか。謎はありません。完全な来歴があります。
LoreConvo はすべてを自分のマシン上の SQLite データベースに保存します。オプションの AI 要約機能（Pro、デフォルトではオフ）を明示的に有効にしない限り、データはローカルに留まります。この機能は、あなた自身のキーを使用して Anthropic API にトランスクリプトの抜粋を送信します。クラウドアカウントは不要です。セッション履歴にアクセスできるベンダーもありません。
セッションは ~/.loreconvo/sessions.db に保存されます — これはあなたが所有し、バックアップでき、いつでも削除できるファイルです。
LoreConvo は各セッションについて 2 種類のメモリをキャプチャします:
エピソード記憶: 何が起こったか — 要約、作成された成果物、残された未解決の質問
意味記憶: 何が決定されたか — セッションをまたいで持続するプロジェクトに関する安定した結論
これらを合わせることで、Claude はプロジェクトの履歴を、単なるチャットのトランスクリプトの山ではなく、構造化された検索可能な記録として得られます。
Related MCP server: ai-memory
LoreConvo の FTS5 検索は、60 セッションの合成コーパス（6 トピック領域、36 のラベル付きクエリ）に対してベンチマークされています。
バリアント | Recall@5 | MRR |
FTS5 + 複合トークン展開（デフォルト） | 88.9% | 0.875 |
FTS5 ベースライン（展開なし） | 72.2% | 0.708 |
複合トークン展開（camelCase / snake_case クエリ前処理）は、autoSave、pipeline_tracker、get_context_for などの技術識別子を使用するクエリで Recall@5 を +35.7 ポイント 向上させます。
インストールは 1 コマンド:
bash install.shこれにより仮想環境が作成され、依存関係がインストールされ、すべてが正常に動作することが確認されます。システム Python の変更も、手動の pip コマンドもありません。
プラグインを読み込んでセッションを開始:
claude --plugin-dir /path/to/loreconvo既存のセッション内で読み込む:
/plugin add /path/to/loreconvo/path/to/loreconvo は、ソースフォルダを保存した場所に置き換えてください。
コードを変更した後は、/reload-plugins を使用して再起動せずに更新します。
読み込まれると、Claude は 39 個の LoreConvo MCP ツールすべてに自動的にアクセスできます。Claude に「このセッションを保存して」または「X について話したことを思い出して」と依頼すると、ツールを自動的に使用します。
プロンプトボックスの横にある + ボタンをクリック
プラグイン を選択
プラグインを追加 を選択
loreconvo ソースフォルダを参照
重要: 共有データベースアクセス
Cowork はサンドボックス化された VM で実行され、デフォルトでは Mac のファイルシステムを参照できません。Claude Code で保存されたセッションを読み取るには、Cowork で Claude に次のように依頼します:
"Mount my ~/.loreconvo folder"
マウントされると、Cowork は Claude Code と同じデータベースを読み書きします。Code で保存されたセッションは、Cowork に即座に表示されます。
Chat はプラグインをサポートしていないため、LoreConvo は 1 コマンドのブリッジを提供します。ターミナルでこれを実行します:
bash export-to-chat.shこれにより、最後のセッションがエクスポートされ、クリップボードにコピーされます（macOS）。Chat に切り替えて貼り付け（Cmd+V）ます。Chat は Code または Cowork セッションのコンテキストを即座に取得します。
特定のセッションを検索するには:
bash export-to-chat.sh "tax prep"LoreConvo の核となる価値は、コンテキストが Claude のサーフェス間で自動的に持続することです。完全なチェーンは次のとおりです:
Claude Code (~/.claude/settings.json via `claude mcp add`)
|-- SessionEnd hook --> auto_save.py --> ~/.loreconvo/sessions.db
|-- SessionStart hook <-- auto_load.py <-+
|
Cursor (.cursor/mcp.json) <--MCP-----+
Codex (~/.codex/config.toml) <--MCP-+
Hermes Agent (~/.hermes/config.yaml) <-MCP-+
Cowork (MCP-native execution env) <--+
All surfaces: save_session / get_recent_sessions / search_sessions
Claude Chat (web)
|-- export-to-chat.sh --> clipboard --> paste into ChatClaude Code が主要なサーフェスです。フックは自動的に実行されます:
セッションが終了すると、auto_save.py が会話をキャプチャし、構造化された要約（決定事項、成果物、未解決の質問、タグ）をローカルの SQLite データベースに保存します。
新しいセッションが開始すると、auto_load.py がデータベースをクエリし、シグナル品質で最近のセッションをスコアリングし、最も関連性の高いコンテキストをシステムコンテキストとしてセッションに注入します。未解決の質問と決定事項があるセッションが最も高くスコアリングされ、シグナルの低いセッションは除外されます。また、プロジェクトディレクトリにある MEMORY.md もインデックス化します（下記の MEMORY.md 自動インデックス化 を参照）。
Cursor は、プロジェクトルートの .cursor/mcp.json を介して接続します — Claude Code と同じ MCP プロトコルです。セットアップの詳細は INSTALL.md を参照してください。
OpenAI Codex は、~/.codex/config.toml の [mcp_servers.<name>] セクションを使用して接続します。セットアップの詳細は INSTALL.md を参照してください。
Hermes Agent は、~/.hermes/config.yaml の mcp_servers: キーで接続します。セットアップの詳細は INSTALL.md を参照してください。
Claude Chat（Web）はプラグインをサポートしていません。export-to-chat.sh スクリプトがギャップを埋めます: 最新のセッションをクリップボードにエクスポートして、Chat に直接貼り付けることができます。これにより、Chat は Code が自動的に読み込んだであろう同じコンテキストを取得できます。
結果: プロジェクトの途中でサーフェスを切り替えても、何をしていたかを再説明する必要はありません。
LoreConvo は、MCP ツールが利用可能な場合はそれらを介して動作し、利用できない場合はバンドルされたスクリプトに自動的にフォールバックします。MCP のステータスに関係なく、セッションは安全です — 同じ保存、検索、リコール操作がどちらの方法でも機能します。設定は不要です。プラグインスキルがサイレントに切り替えを処理します。
LoreConvo プロジェクトは永続的なワークスペースです — プロジェクトでの作業からのすべてのセッション、決定、成果物が、任意の Claude サーフェスから検索可能です。
# Create a project workspace
create_project("my-api", "REST API project", expected_skills=["openapi", "python"])
# Add persistent project instructions (optional)
create_project(
"my-api",
description="REST API project",
instructions="Python 3.10+, SQLite only. No cloud dependencies. Deploy via Docker."
)
# See recent sessions, skill usage, and open questions for the project
get_project("my-api")
# Search scoped to the project
search_sessions("auth design", project="my-api")プロジェクト指示（オプション）: プロジェクトを作成するときに、セッション開始時に Claude が表示する永続的な指示や制約を保存できます。これは、すべての CLAUDE.md ファイルで繰り返すことなく、プロジェクト全体の標準を強制するのに役立ちます。指示は、最近のセッション要約の前に自動ロードコンテキストに表示されます。
LoreDocs と組み合わせて使用すると、LoreConvo はすべての Claude 向けのポータブルなプロジェクトワークスペースを形成します — セッションメモリと構造化された知識の両方を、完全に自分のマシン上に保持します。クラウド AI ワークスペースが 1 つのエコシステムに縛るのに対し、Lore ペアはすでに使用しているすべての Claude サーフェスで動作します。
プロジェクトに MEMORY.md ファイルがある場合、LoreConvo はセッション開始時に自動的にインデックス化します。内容は、search_sessions を介して通常のセッションと一緒に検索可能になります。
これにより、Claude はプロジェクトの規約、チームメモ、または MEMORY.md からのアーキテクチャ上の決定を、あなたが言及しなくても思い出すことができます。MEMORY.md からの検索結果には memory_md タグが付けられ、source='file_memory' となるため、通常のセッションエントリと区別できます。
どのディレクトリがスキャンされますか？
デフォルトでは、LoreConvo は Claude Code が実行されているディレクトリ（現在の作業ディレクトリ）をスキャンします。別のディレクトリを指定するには、claude mcp add --scope user コマンドで LORECONVO_PROJECT_PATH を環境フラグとして渡します:
"--env=LORECONVO_PROJECT_PATH=/Users/YOUR_USERNAME/projects/my_project"YOUR_USERNAME と my_project を実際の値に置き換えてください。完全な絶対パスを使用してください — ~ や $HOME は使用しないでください。
検索結果での MEMORY.md エントリのフィルタリング
検索に MEMORY.md エントリを含めるには、通常どおり search_sessions を使用します — 自動的に表示されます。MEMORY.md エントリのみを表示するには、タグでフィルタリングします:
"Search LoreConvo sessions tagged memory_md for 'database conventions'."
インデックスはセッションが開始されるたびに更新されます（冪等 — 重複は蓄積されません）。
インストール後、LoreConvo が機能していることを確認するには、Claude に次のように依頼します:
"Run
get_recent_sessionsand show me the results."
セッションのリスト（初めての場合は空のリスト）が表示されたら、LoreConvo は接続されています。ツールが見つからないというエラーが発生した場合は、bash install.sh を再実行してプラグインをリロードしてください。
フックの確認（Claude Code のみ）:
"Check if LoreConvo auto-loaded any context at the start of this session."
SessionStart フックが機能している場合、Claude は最近のセッションからコンテキストを自動的に受け取っているはずです。
最良の体験を得るには、次のスニペットを ~/.claude/CLAUDE.md（グローバル）またはプロジェクトの CLAUDE.md に追加してください。これにより、Claude はセッション間で LoreConvo を一貫して使用する方法を理解します。
## LoreConvo (persistent session memory)
At session start:
1. Call `get_recent_sessions` to check for recent context relevant to the current work.
2. Use this context to avoid re-explaining things already discussed in prior sessions.
During the session:
- If important decisions are made or domain knowledge is shared, note it for the session summary.
At session end:
- Call `save_session` with a summary of what was accomplished, key decisions, open questions,
and any artifacts created. Use appropriate tags (e.g., project name, surface).Cowork ユーザー向け: Cowork はフックを自動的に実行しません。プロジェクトの CLAUDE.md に、セッション開始時に get_recent_sessions を呼び出し、セッション終了時に save_session を呼び出す指示を追加してください。詳細は COWORK_RESTORE.md を参照してください。
LoreConvo はローカルファーストで無料で使用できます。Pro（月額 $8）はセッション制限を解除し、LLM 品質の要約、ハイブリッド検索、クロスプロダクトリンクを有効にします。どちらのプランでもすべてが自分のマシンで実行されます — Pro はクラウドコンポーネントを追加しません。
無料ティアの検索: キーワード（FTS5）+ 新しさ順。 Pro ティアの検索: ハイブリッド検索 — ベクトル（BGE-small-en-v1.5）、BM25 全文、および新しさの再ランキングを RRF フュージョンで組み合わせます。キーワードだけでなく、意味でセッションを見つけます。
Free | Pro ($8/mo) | |
保存セッション | 50 | 無制限 |
全文検索（FTS5） | あり | あり |
MEMORY.md自動インデックス化 | あり | あり |
プロジェクトタグ付け、セッションリンク、スキル履歴 | あり | あり |
自動ロード / 自動保存フック | あり | あり |
ローカルファースト、クラウドなし、APIコストゼロ | あり | あり |
関連セッションの発見 | キーワード共起 | 埋め込みベース（BGE-small-en-v1.5） |
LLM非同期セッション要約 | -- | あり（Claude Haiku、オプトイン） |
ハイブリッド検索：ベクトル + BM25 + 新しさによる再ランキング（ | -- | あり（Pro） |
クロスプロダクト文書リンク（ | -- | あり（LoreDocs Proも必要） |
チームメモリ -- マシン間でのセッションのエクスポート/マージ | -- | あり |
Anthropic管理エージェント向けエクスポート（ | -- | あり |
現在のティアと使用状況は get_tier で確認できます。Proライセンスは vault_set_tier でアクティベートします。
自動セッションキャプチャ: セッションはセッション終了時に保存され、セッション開始時にClaude Codeフックを介して読み込まれます。手動で save_session を呼び出す必要はありません。
クロスクライアントメモリ: コンテキストはClaude Code、Cowork、Cursor、Codex、Hermes間で追従します。1つのIDEやマシンに固定されません。
構造化セッション: 決定事項、成果物、未解決の質問をキャプチャします。単なる生テキストではなく、オプションの reasoning_notes フィールドにエージェントの推論チェーンを保存します。
プロジェクト整理: 期待されるスキルセットとともにセッションをプロジェクトごとにグループ化します。
スキル追跡: スマートフィルタリングのために使用されたスキルを記録します。
ペルソナタグ付け: エージェント固有のメモリのための階層的ペルソナ（例：ron-bot:sql）
全文検索: 全セッションにわたる高速キーワード検索のためのSQLite FTS5
MEMORY.md自動インデックス化: プロジェクトのMEMORY.mdはセッション開始時に自動的にインデックス化され、通常のセッションと同様に search_sessions で検索できます。
LLM非同期セッション要約（Pro）: 自動保存されたセッションは、バックグラウンドでClaude Haikuを使用してLLM品質の要約にアップグレードされます。LORECONVO_ANTHROPIC_API_KEY を設定することでオプトインします。1日の上限（LORECONVO_SUMMARIZER_DAILY_CAP、デフォルト100）により、API費用の暴走を防ぎます。Proティアのみ。
埋め込みベースの関連セッション発見（Pro）: get_related_sessions は、BGE-small-en-v1.5埋め込み（コサイン類似度 >= 0.75）を使用して、類似コンテンツを持つセッションを自動的に発見します。保存ごとに最大10件の双方向自動リンクを作成し、同じプロジェクト内に限定されます。無料ティアではキーワード共起リンクが提供されます。LORECONVO_EMBEDDING_LINKS=0 を設定すると埋め込みリンクを無効化できます。
クロスプロダクト文書リンク（Pro）: 任意のセッションに最も関連するLoreDocs文書を自動的に発見してリンクし、その逆も行います。get_docs_for_session と session_link_doc の2つの新しいツールを使用します。LoreConvo ProとLoreDocs Proの両方が必要です。
ローカルファースト: SQLiteデータベース、クラウド依存なし、APIコストゼロ
Free - 50セッション
全機能セット：自動ロード、全文検索、タグ付け、セッションリンク、エクスポートとインポート
ローカルSQLiteストレージ -- あなたのデータ、あなたのマシン、クラウドアカウント不要
Anthropic Marketplaceからのワンクリックインストール
Pro - $8/月
無制限のセッション
チームメモリ：チームメイトとセッションを共有（ローカルファーストの非同期エクスポート/インポート、サーバー不要）
関連セッションの発見とセマンティック検索
Anthropic管理エージェント向けエクスポート
バックグラウンドでのLLM品質のセッション要約（非同期）
LoreConvoは、セッション中にClaudeが自動的に呼び出す39のMCPツールを提供します。 以下の表は最も一般的に使用されるツールを示しています。完全なリファレンスは MCP Tool Catalog を参照してください。
ツール | 説明 |
| 決定事項、成果物、タグを含むセッション要約を保存する |
| 最近のセッションを一覧表示する。必要に応じてサーフェスでフィルタリング可能 |
| IDで特定のセッションを取得する |
| 保存済みの全セッションにわたる全文検索 |
| トピックに関連するコンテキストを取得する（「想起」用途に最適） |
| セッションにペルソナタグを追加する |
| 関連セッションをリレーションシップタイプで接続する |
| 指定したセッションに関連するセッションを見つける |
| 期待されるスキルを持つ名前付きプロジェクトを作成する |
| プロジェクトの詳細と関連セッションを取得する |
| すべてのプロジェクトを一覧表示する |
| 特定のスキルを使用したセッションを確認する |
| 読み込む関連コンテキストのプロアクティブな提案 |
| 現在のティアとライセンスキーの状態を確認する |
| アクティブなティア（無料またはPro）を設定する |
| セッションをポータブルなJSON形式でエクスポートする |
| 以前にエクスポートしたJSONファイルからセッションをインポートする |
| 関連セッションを永続的なメモリエントリにマージする（Recall） |
| 現在のセッションに凝縮されたメモリダイジェストを注入する（Recall） |
| セッションに有効期限を設定し、指定日後に削除対象としてマークする |
| 使用統計（セッション数、サーフェス別内訳）を表示する |
| デバッグ用にセッション内部を検査する |
| セッションをAnthropic管理エージェント形式でエクスポートする（Pro） |
| LanceDBセマンティック検索インデックスを再構築する（Pro） |
| 初回セットアップウィザード |
| 統合アクティビティログを表示する |
| 特定のセッションにリンクされたLoreDocs文書を取得する（Pro -- LoreDocs Proが必要） |
| セッションとLoreDocs文書の間のリンクを手動で作成する（Pro -- LoreDocs Proが必要） |
| 自動クリーンアップの対象から除外するためにセッションをピン留め/ピン留め解除する |
| アンチパターン（避けるべきアプローチ）としてタグ付けされたセッションを一覧表示する |
| セッションをアンチパターンとしてタグ付けし、将来の想起でフラグが立つようにする |
| セッションからアンチパターンタグを削除する |
| 構造化メモリ項目（決定事項、未解決の質問、成果物）を保存する |
| タイプ、プロジェクト、ステータス、新しさで構造化メモリ項目をクエリする |
| メモリ項目をライフサイクルに沿って移行する（retire、answer、wont-answer） |
| メモリ項目のタイトル、本文、タグ、メタデータを修正するか、プロジェクト間で移動する |
| エージェントがセッション開始時にターゲットコンテキストを自動ロードするように、名前付きトピック設定を保存または更新する |
| 保存済みまたは呼び出し時のトピックを使用して、エージェント向けのターゲットセッションコンテキストを返す |
| セッションとそのリンクのMermaidナレッジグラフをエクスポートする |
Python 3.10+
macOS または Linux
mcp と click（install.sh によって自動インストールされます）
LoreConvoはローカルファーストです。すべてのデータはお使いのマシンの ~/.loreconvo/sessions.db に保存されます。
収集されるデータ: 保存時に提供するセッションタイトル、要約、タグ、サーフェス識別子、プロジェクト名、スキル名。テレメトリ、使用分析、識別子は自動的に収集されません。
ストレージ: ~/.loreconvo/sessions.db のSQLiteデータベース。クラウドストレージはありません。LORECONVO_DB 環境変数でパスを上書きできます。
第三者との共有: デフォルトでは一切ありません。LORECONVO_ANTHROPIC_API_KEY を設定してオプションのAI要約（Pro）を有効にした場合のみ、データはマシンの外部に送信されます。この場合、制限付きのトランスクリプト抜粋がお客様自身のキーでAnthropic APIに送信されます。キーを設定しないままにしておけば、すべてローカルに留まります。
保持: データは delete_session で削除するか、データベースファイルを手動で削除するまで保持されます。自動的な有効期限はありません。
完全なプライバシーポリシー: https://labyrinthanalyticsconsulting.com/privacy
MCPツールがClaude Codeに表示されない場合
まず bash install.sh を実行したことを確認してください。依存関係がインストールされた .venv が存在する必要があります。
「No module named 'mcp'」エラーが発生する場合
.mcp.json はプラグインフォルダ内の .venv/bin/python3 を指しています。フォルダを移動した場合は、bash install.sh を再実行してください。
CoworkがCodeで保存したセッションを表示できない場合 Claudeに「~/.loreconvo フォルダをマウントして」と依頼すると、Coworkが共有データベースにアクセスできるようになります。
MCPサーバーに到達できない場合（例：スケジュールタスクや自動化スクリプト内）、scripts/save_to_loreconvo.py がSQLiteデータベースに対して直接同じコア操作を提供します。
# Save a session
python scripts/save_to_loreconvo.py \
--title "Daily QA run" \
--surface "qa" \
--summary "Ran full test suite. All passing." \
--tags '["qa", "automated"]'
# Read recent sessions
python scripts/save_to_loreconvo.py --read --limit 5
# Filter by surface
python scripts/save_to_loreconvo.py --read --surface code --limit 3
# Search sessions
python scripts/save_to_loreconvo.py --search "tax pipeline"オリジナルのスクリプトは ~/.loreconvo/sessions.db のデータベースを自動検出します（または --db-path を明示的に渡します）。適切な UUID を生成し、MCP の save_session ツールと同じスキーマを書き出します。
セーブフックが起動を完了する前に早い段階でクラッシュした場合、失敗は一切記録されず、「自動保存が機能しなくなりました」というアラートは、まさに検知しなければならないその障害の間、沈黙したままでした。今後は、セーブフックがこのように早い段階で終了でもバックアップ経路を経由して失敗を記録するため、アラートは自分自身で報告できる段階まで進んだ障害モードだけではなく、あらゆる障害モードで発火します。
完全なリリース履歴は、changelog でご確認ください。
Business Source License 1.1 (BSL 1.1) - Labyrinth Analytics Consulting
個人・非商用利用（最大50セッション）は無料です。商用利用には有料ライセンスが必要です。2030-03-31 に Apache 2.0 へ移行されます。詳細は LICENSE をご覧ください。
Unclaimed servers have limited discoverability.
If you are the server author, to access and configure the admin panel.
Hosted MCP memory: save sessions/decisions once, search from Claude, Cursor, ChatGPT. EU-hosted FTS.
Persistent memory for AI agents. Search, store, and recall across sessions.
Shared, governed long-term memory for AI agents across tools and sessions via MCP and REST.
We provide all the information about MCP servers via our MCP API.
curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/labyrinth-analytics/loreconvo'
If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server
