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Glama

MCPメモリサーバー

MarkdownファイルとSQLite FTS5全文検索による、Blockbrain(または任意のMCPクライアント)向けの永続的なエージェントメモリ。

なぜ?

Blockbrainエージェントはセッション間でメモリを保持しません。すべての会話はゼロから始まります。このMCPサーバーはそれを修正します — エージェントは学んだことを保存し、次回に思い出すことができます。

仕組み:

  • エージェントが問題を解決 → 解決策とともにmemory_saveを呼び出す

  • エージェントが新しいタスクを開始 → 過去の類似問題を確認するためにmemory_recallを呼び出す

  • すべてのメモリは読み取り可能なMarkdownファイルとして保存され、高速検索のためにSQLiteにインデックス化される

Related MCP server: universal-memory-mcp

ツール

ツール

説明

memory_save

メモリエントリを保存(トピック、タイトル、コンテンツ)

memory_recall

キーワード/トピックでメモリを検索(FTS5)

memory_list_topics

保存されたすべてのトピックとエントリ数を一覧表示

memory_delete

IDでメモリエントリを削除

クイックスタート(Docker)

# 1. Clone
git clone https://github.com/lanlibbi/mcp-memory-server.git
cd mcp-memory-server

# 2. Configure
cp .env.example .env
# Edit .env — set MEMORY_API_KEY!
# Generate a key: openssl rand -hex 32

# 3. Run
docker compose up -d

# 4. Verify
curl http://localhost:8080/health

Blockbrain統合

  1. サーバーを公開する — BlockbrainにはHTTPS URLが必要です:

    • オプションA: Cloudflare Tunnel(cloudflared tunnel --url http://localhost:8080)

    • オプションB: TLSを使用した任意のリバースプロキシ(nginx、Caddy、Traefik)

    • オプションC: テスト用のngrok(ngrok http 8080)

  2. Blockbrainに登録する:

    • Admin → Agents → MCP Servers に移動

    • "+ Add MCP Server" をクリック

    • 以下を入力:

      • 名前: Memory Server

      • サーバーURL: https://<your-public-url>/sse

      • トランスポート: SSE

      • 認証: APIキー

      • APIキー: (.envの値)

    • 保存して有効化

  3. エージェントに割り当て、エージェントのシステムプロンプトに指示を追加します:

    Before starting a new task, call memory_recall with keywords related to the task.
    After completing a task or learning something new, call memory_save with:
    - topic: a category for the task (e.g. "contract-review", "supplier-issue")
    - title: a short descriptive title
    - content: what was the problem, what was the solution, what was learned

設定

すべての設定は環境変数を介して行います:

変数

デフォルト

説明

MEMORY_API_KEY

(空 = 認証なし)

X-API-Keyヘッダー用のAPIキー

MEMORY_DATA_DIR

/data/memories

Markdownファイルが保存される場所

MEMORY_PORT

8080

HTTPポート

MEMORY_MAX_RESULTS

10

クエリごとの最大検索結果数

LOG_LEVEL

info

デバッグ、情報、警告、エラー

ストレージ

メモリはYAMLフロントマター付きのMarkdownファイルとして保存されます:

/data/memories/
├── contract-review/
│   ├── nda-standard-clauses.md
│   └── liability-clause-fix.md
├── supplier-issue/
│   └── delayed-delivery-workaround.md
└── memory.db          ← SQLite FTS5 index

各ファイルは次のようになります:

---
id: a1b2c3d4e5f67890
topic: contract-review
title: NDA Standard Clauses
created_at: 2026-08-20T15:00:00Z
updated_at: 2026-08-20T15:00:00Z
---

# NDA Standard Clauses

The standard NDA should always include...

メモリは直接閲覧、編集、削除できます — 単なるMarkdownファイルです。SQLiteインデックスは自動的に同期されます。

ローカル開発(Dockerなし)

python -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -e ".[dev]"
export MEMORY_API_KEY=test-key
export MEMORY_DATA_DIR=./data/memories
python -m uvicorn src.server:app --host 0.0.0.0 --port 8080

APIエンドポイント

エンドポイント

メソッド

説明

/health

GET

ヘルスチェック(認証不要)

/sse

GET

MCPクライアント接続用のSSEエンドポイント

/messages/

POST

MCPメッセージエンドポイント(SSEトランスポートで使用)

技術スタック

  • Python 3.12 + MCP SDK

  • HTTP/SSE用のStarlette + Uvicorn

  • 全文検索用のSQLite FTS5(外部依存ゼロ)

  • 人間が読めるストレージ用のMarkdown

ライセンス

MIT

Maintenance

ActivitySlowing
ResponsivenessNo issues

Related MCP Connectors

Related MCP Servers

  • A
    license
    Not graded
    quality
    D
    maintenance
    MCP server providing persistent memory management for AI agents using SQLite and FTS5, enabling storage, full-text search, and recall of memories with namespace isolation.
    1
    MIT
  • A
    license
    Not graded
    quality
    D
    maintenance
    Persistent memory MCP server that stores and retrieves memories in Markdown files, enabling shared context across multiple AI agents with hybrid search and deduplication.
    MIT
  • A
    license
    A
    quality
    B
    maintenance
    MCP server for persistent, cross-session, local-first memory for AI agents, storing memories as Markdown files with SQLite indexing for hybrid search.
    24
    Apache 2.0