@mnemoverse/mcp-memory-server

AIエージェント向けのホステッドメモリで、どの事実が重要かを学習します。フィードバックは想起を再ランク付けします。これは類似度スコアではなく、予測誤差に対するRescorla-Wagner更新です。そのため、役立った記憶は浮上し、誤解を招いた記憶は沈みます。また、想起は最近の記憶を優先します（約30日の半減期を持つ指数関数的な新しさブースト）。エンジンには統合（HDBSCANクラスタリング、Von Restorff保護により特徴的な記憶が圧縮後も残る）も搭載されています。1つのAPIキーでClaude、Cursor、VS Code、ChatGPT、および任意のMCPクライアントで動作します。

セッション、プロジェクト、ツールをまたいで永続し、使用とともに改善されるメモリ。ホステッドなので、実行するインフラは不要で、単一のクラウドに縛られることもありません。

⭐ Mnemoverseがエージェントへのコンテキストの再説明を省いてくれるなら、リポジトリにスターをお願いします。他の開発者がそれを見つける助けになります。

Quick Start

1. Get a free API key

console.mnemoverse.comでサインアップ — 30秒で完了、クレジットカードは不要です。

2. Connect to your AI tool

Claude Code — CLIで追加：

claude mcp add mnemoverse -s user \
  -e MNEMOVERSE_API_KEY=mk_live_YOUR_KEY \
  -e MNEMOVERSE_API_URL=https://core.mnemoverse.com/api/v1 \
  -- npx -y @mnemoverse/mcp-memory-server@latest

Cursor — クリックでインストール、または .cursor/mcp.json に追加：

{
  "mcpServers": {
    "mnemoverse": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@mnemoverse/mcp-memory-server@latest"
      ],
      "env": {
        "MNEMOVERSE_API_KEY": "mk_live_YOUR_KEY",
        "MNEMOVERSE_API_URL": "https://core.mnemoverse.com/api/v1"
      }
    }
  }
}

VS Code — .vscode/mcp.json に追加（注：VS Codeは mcpServers ではなく servers を使用）：

{
  "servers": {
    "mnemoverse": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@mnemoverse/mcp-memory-server@latest"
      ],
      "env": {
        "MNEMOVERSE_API_KEY": "mk_live_YOUR_KEY",
        "MNEMOVERSE_API_URL": "https://core.mnemoverse.com/api/v1"
      }
    }
  }
}

Windsurf — ~/.codeium/windsurf/mcp_config.json に追加：

{
  "mcpServers": {
    "mnemoverse": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@mnemoverse/mcp-memory-server@latest"
      ],
      "env": {
        "MNEMOVERSE_API_KEY": "mk_live_YOUR_KEY",
        "MNEMOVERSE_API_URL": "https://core.mnemoverse.com/api/v1"
      }
    }
  }
}

その他のMCPクライアント — 同じサーバー、異なる設定ファイル：

Zed — ~/.config/zed/settings.json に追加（Zedは context_servers を使用し、"source": "custom" が必要）：

{
  "context_servers": {
    "mnemoverse": {
      "source": "custom",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@mnemoverse/mcp-memory-server@latest"
      ],
      "env": {
        "MNEMOVERSE_API_KEY": "mk_live_YOUR_KEY",
        "MNEMOVERSE_API_URL": "https://core.mnemoverse.com/api/v1"
      }
    }
  }
}

JetBrains（AI Assistant）— Settings → Tools → AI Assistant → Model Context Protocol (MCP) を開き、貼り付け：

{
  "mcpServers": {
    "mnemoverse": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@mnemoverse/mcp-memory-server@latest"
      ],
      "env": {
        "MNEMOVERSE_API_KEY": "mk_live_YOUR_KEY",
        "MNEMOVERSE_API_URL": "https://core.mnemoverse.com/api/v1"
      }
    }
  }
}

Cline — MCP Servers → Configure（または cline_mcp_settings.json を編集）。Clineは env の値を文字通りに読み取るため、実際のキーを貼り付けてください — ${VAR} 参照ではなく：

{
  "mcpServers": {
    "mnemoverse": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@mnemoverse/mcp-memory-server@latest"
      ],
      "env": {
        "MNEMOVERSE_API_KEY": "mk_live_YOUR_KEY",
        "MNEMOVERSE_API_URL": "https://core.mnemoverse.com/api/v1"
      }
    }
  }
}

Continue — ~/.continue/mcpServers/mnemoverse.yaml に追加（ContinueはYAMLを使用）：

mcpServers:
  - name: mnemoverse
    command: npx
    args:
      - "-y"
      - "@mnemoverse/mcp-memory-server@latest"
    env:
      MNEMOVERSE_API_KEY: "mk_live_YOUR_KEY"
      MNEMOVERSE_API_URL: "https://core.mnemoverse.com/api/v1"

なぜ @latest なのか？ 素の npx @mnemoverse/mcp-memory-server はnpmによって無期限にキャッシュされ、レジストリの再チェックを停止します。@latest サフィックスは、Claude Code / Cursor / VS Codeのセッション開始ごとにメタデータの参照（約100〜300ms）を強制するため、常に新しいリリースを取得できます。

⚠️ 設定を編集した後はAIクライアントを再起動してください。MCPサーバーはクライアント起動時にのみ読み込まれます。

3. Try it — 30 seconds to verify it works

AIチャットにこれを貼り付けてください：

「私の好きなTypeScriptフレームワークはHonoです。memory_write を呼び出して保存してください。」

エージェントは memory_write を呼び出し、メモリが保存されたことを確認するはずです。

次に、新しいチャット / 新しいセッションを開いて（これが要点です — メモリは再起動後も残ります）、次のように尋ねてください：

「私の好きなTypeScriptフレームワークは何ですか？」

エージェントは memory_read を呼び出し、エントリを見つけて「Hono」と答えるはずです。そうなれば、接続は成功です。次に好きなものを書き込んでください。

覚えていない場合：クライアントが完全に再起動されているか、設定にプレースホルダーではなく実際の mk_live_... キーが含まれているかを確認してください。

Related MCP server: memmd-mcp

Tools

Ideas: What to Remember

• ユーザーの好み：「ダークモードを使用」「CSSモジュールよりTailwindを好む」

• プロジェクトのコンテキスト：「このプロジェクトはPostgreSQL + Prismaを使用」「Railwayにデプロイ」

• 学んだ教訓：「このリポジトリではプッシュ前に必ずテストを実行」

• 下した決定：「キャッシュの単純さからGraphQLではなくRESTを選択」

• 人と役割：「Aliceはデザイナー、BobはAPIを担当」

• 過去の失敗：「金曜日にデプロイしない — 痛い目に遭って学んだ」

Universal Memory

同じAPIキーがすべてのツールで機能します。Claude Codeでメモリを書き込めば、Cursorで読めます。VS Codeで何かを学べば、GPT Custom Actionもそれを知っています。

                    ┌── Claude Code (this MCP server)
                    ├── Cursor (this MCP server)
   Mnemoverse API ──├── VS Code (this MCP server)
   (one memory)     ├── GPT (Custom Actions)
                    ├── Python SDK (pip install mnemoverse)
                    └── REST API (curl)

Configuration

Links

セットアップとリファレンス

• ドキュメント

• Cursor · VS Code · Claude Code · ChatGPT

• Python SDK

• APIリファレンス

• コンソール（APIキー取得）

背景資料

• Memory MCPサーバーの比較 — 13の提供中オプション、価格とレジストリ掲載状況

• メモリMCPサーバーの選び方 — 選択肢を絞る5つの質問

• AIエージェントメモリとは — カテゴリの説明

• これはベクトルデータベースか？ — メモリレイヤーが異なる理由

• マルチエージェントシステムの共有メモリ — Roomsの仕組みと使用タイミング

プロジェクト

• GitHub

• リリース

• MCPレジストリエントリ

• コントリビューション

Privacy Policy

このサーバーは、ツール呼び出しが運ぶものだけを、あなたのAPIキーで認証してMnemoverse API（core.mnemoverse.com）に送信します。それ以外の見えるものは送信しません。AIクライアントの会話履歴、ローカルファイル、memory_* / vault_* ツールに渡さないものは一切読み取りません。保存されたメモリはあなたのアカウント下にあります。Mnemoverseがそれらを販売したり、独自に共有したりすることはありません。唯一の共有経路は、あなた自身が作成するものです：共有ルームに誰かを招待すると、その招待の範囲内で、その人のアシスタントがそのルームのメモリにアクセスできるようになります。

各ツールが送信するもの：

明示的にリクエストしていないのに送信されるものが1つあります：0.8.1以降、検索やフィードが空で返ってきた場合、サーバーは1つまたは2つの認証付き読み取り専用GETプローブ（/memory/rooms および/または /memory/stats）を送信し、空の回答が何をカバーしなかったかを示せるようにします。プローブはAPIキーのみを運び、他には何も送信せず、保存された状態を変更せず、CHANGELOGで開示されています。

ライセンス

MIT © Mnemoverse