ContextKeep 🧠

AIエージェントのための無限の長期記憶

ContextKeepは、AIエージェント（Claude、Cursor、Gemini、OpenCodeなど）に永続的で検索可能な「脳」を提供する、強力なスタンドアロン型メモリサーバーです。同じことを何度も繰り返す必要はありません。AIにすべてを永久に記憶させましょう。

機能 • V1.3の新機能 • インストール • MCPツール • Webダッシュボード • 設定

🌟 機能

• ♾️ 無限のコンテキスト: プロジェクトの詳細、設定、決定事項、スニペットを無制限に保存。期限切れやサイズ制限はありません。

• 💰 費用とトークンの節約: 重要な記憶のみを抽出することで、コンテキストウィンドウの使用量とAPIコストを大幅に削減します。

• 🔌 ユニバーサルな互換性: Stdio（ローカル）またはSSE（リモート/ホームラボ）を介して、あらゆるMCP準拠クライアントで動作します。

• 🧭 メモリインデックスプロトコル: 信頼性の高い2段階の取得システム（list_all_memories() → retrieve_memory()）により、エージェントは常に正しいキーを確実に見つけ出せます。

• 🖥️ モダンなWebダッシュボード: 洗練されたダークインターフェースで、グリッド、リスト、カレンダー表示を使用して視覚的にメモリを管理できます。

• 🔒 プライバシー第一: 100%ローカルストレージ。データが外部サーバーに送信されることはありません。

• 🔎 スマート検索: すべてのメモリコンテンツに対するキーワード検索およびセマンティック検索。

• 🐧 Linuxサービス: systemdサービスとしてバックグラウンドで静かに実行されます。

• 🐳 Docker対応: Docker Composeによるワンコマンドデプロイ。

• ⬇️ エクスポートとバックアップ: MCPツールまたはWebUIを介して、すべてのメモリをJSONとしてエクスポート可能。

🆕 V1.3の新機能 — Harbor

🐳 Dockerサポート

コミュニティからの最も要望の多かった機能です。ContextKeepはDockerfileとdocker-compose.ymlを同梱し、ワンコマンドでデプロイ可能になりました：

docker compose up --build

以上です。MCPサーバーは:5100、WebUIは:5000で起動し、Dockerボリュームを介してメモリが永続化されます。

📦 モダンなPythonパッケージング

• pyproject.toml — uv、poetry、pipのための標準的な依存関係仕様

• uvサポート — インストーラーがuvを自動検出し、uv syncを使用して超高速セットアップを実現

• 後方互換性 — pip install -r requirements.txtも引き続き動作します

🛠️ 3つの新しいMCPツール（合計5つから8つへ）

⬇️ WebUIエクスポート

• ツールバーの「すべてエクスポート」ボタン（またはCtrl+E）

• タイムスタンプ付きのcontextkeep_backup_YYYY-MM-DD.jsonをダウンロード

🧹 コード品質

• memory_manager.py内のデッドコード（到達不能な重複try/except）を修正

• 適切なPythonパッケージングのために不足していたcore/__init__.pyを追加

• 全体を通して、裸のexcept:をexcept Exception:に置換

🚀 インストール

オプション1: クイックスタート (pip)

1. リポジトリをクローン:

   git clone https://github.com/mordang7/ContextKeep.git
   cd ContextKeep

2. インストーラーを実行:

   • Linux/macOS:

     python3 install.py

   • Windows:

     python install.py

3. ウィザードに従う: インストーラーが仮想環境を作成し、依存関係をインストールし、すぐに使えるmcp_config.jsonを生成します。

オプション2: uv (高速)

git clone https://github.com/mordang7/ContextKeep.git
cd ContextKeep
uv sync
uv run python server.py

オプション3: Docker (ホームラボ向け推奨)

git clone https://github.com/mordang7/ContextKeep.git
cd ContextKeep
docker compose up --build -d

これにより以下が起動します：

メモリはDockerボリューム（contextkeep-data）に永続化されます。

🛠️ MCPツール

ContextKeepは、接続されたエージェントに対して8つのMCPツールを公開します：

推奨されるエージェント指示

GEMINI.md、AGENTS.md、またはCLAUDE.mdに以下を追加してください：

## Memory Index Protocol (MANDATORY)
1. FIRST — call `list_all_memories()` to get the complete key directory
2. THEN — call `retrieve_memory(exact_key)` using the exact key from step 1
Only use `search_memories()` for content-based searches, NOT for key lookup.

🔌 設定

mcp_config.example.jsonの内容をAIクライアントの設定ファイルにコピーし、パスを更新してください。

オプション1: ローカル (Claude Desktop / Gemini CLI / Cursor)

{
  "mcpServers": {
    "context-keep": {
      "command": "/absolute/path/to/ContextKeep/venv/bin/python",
      "args": ["/absolute/path/to/ContextKeep/server.py"]
    }
  }
}

オプション2: SSH経由のリモート (ホームラボ / Raspberry Pi)

ホームサーバーでContextKeepを実行し、ネットワーク上のどのマシンからでもアクセスします：

{
  "mcpServers": {
    "context-keep": {
      "command": "ssh",
      "args": [
        "-i", "/path/to/private_key",
        "user@192.168.1.X",
        "'/path/to/ContextKeep/venv/bin/python'",
        "'/path/to/ContextKeep/server.py'"
      ]
    }
  }
}

オプション3: SSEモード (HTTP)

OpenCode、Webアプリ、またはHTTPトランスポートを好むクライアントに最適です：

{
  "mcpServers": {
    "context-keep": {
      "transport": "sse",
      "url": "http://localhost:5100/sse"
    }
  }
}

オプション4: Docker

mcp_config.docker.example.jsonを使用するか、クライアントをコンテナに向けてください：

{
  "mcpServers": {
    "context-keep": {
      "transport": "sse",
      "url": "http://localhost:5100/sse"
    }
  }
}

🌐 Webダッシュボード

ContextKeepには、CLIを触らずにメモリを管理できるフル機能のWeb UIが付属しています。

• URL: http://localhost:5000

• グリッド表示: タグチップ、文字数、インラインアクションを備えたメモリカード

• リスト表示: 最終更新順にソートされた、スキャンしやすい高密度テーブル

• カレンダー表示: 月ごとにメモリ履歴を閲覧

• 検索: タイトル、キー、コンテンツに対するリアルタイムフィルタリング

• フルCRUD: ブラウザからメモリの作成、閲覧、編集、削除が可能

• エクスポート: ワンクリックで全メモリをJSONとしてダウンロード (Ctrl+E)

手動で起動する場合:

./venv/bin/python webui.py

🐧 Linuxサービス設定 (ホームラボ向け推奨)

MCPサーバーとWeb UIの両方を永続的なバックグラウンドサービスとして実行します：

chmod +x install_services.sh
./install_services.sh

以下がインストールされます：

サービスの管理:

sudo systemctl status contextkeep-server
sudo systemctl restart contextkeep-webui

📋 変更履歴

V1.3 — Harbor

• ✅ Dockerサポート — ワンコマンドデプロイ用のDockerfile + docker-compose.yml

• ✅ モダンなパッケージング — pipに加えてpyproject.toml + uvをサポート

• ✅ 新しいMCPツール: delete_memory() — エージェントがメモリを削除可能に

• ✅ 新しいMCPツール: get_memory_stats() — メモリ数とサイズを一目で確認

• ✅ 新しいMCPツール: export_memories() — JSON形式での完全バックアップ

• ✅ WebUI: Ctrl+Eショートカット付きの「すべてエクスポート」ボタン

• ✅ WebUI: 統計APIエンドポイント

• ✅ 修正: memory_manager.py内のデッドコードを削除

• ✅ 修正: Docker/パッケージインポート用に不足していたcore/__init__.pyを追加

• ✅ 修正: 裸のexceptをexcept Exceptionに置換

• ✅ インストーラーをuv検出付きのV1.3に更新

• ✅ コミュニティ貢献者に感謝 🙏

V1.2 — Obsidian Lab

• ✅ 新しいlist_all_memories() MCPツール — 1回の呼び出しで全メモリディレクトリを取得

• ✅ Obsidian Lab UIの再設計 — シアン/ネオンアクセントのダークプレミアムな美学

• ✅ ヘッダーにメモリ数のライブバッジを追加

• ✅ カレンダーの月移動（進む/戻る）

• ✅ グリッドカードにタグチップと文字数バッジを表示

• ✅ よりクリーンなカレンダーレイアウトのために「最近のメモリ」サイドバーを削除

• ✅ メモリインデックスプロトコルV1.2 — 標準化された2段階のエージェント取得パターン

V1.1

• グリッド、リスト、カレンダー表示を備えたWebダッシュボード

• Stdioに加えてSSEトランスポートをサポート

• Linux systemdサービスインストーラー

• メモリのタイトルとタイムスタンプ

V1.0

• store_memory、retrieve_memory、search_memoriesを備えたコアMCPサーバー

• JSONベースの永続ストレージ

• SSHリモートトランスポートサポート

🤝 貢献

貢献を歓迎します。プルリクエストの作成、Issueの報告、機能の提案など、どのような入力も感謝いたします。

V1.3 コミュニティ貢献者

Harborリリースの貢献者の皆様に深く感謝いたします：

• @shuft — Dockerサポートを求めるIssue #1を作成

• @Cyberdogs7 — PR #2: 初期のDockerおよびDocker Compose実装

• @frehov — PR #3: Dockerfile、pyproject.toml、uvサポート、__init__.pyの修正

• @thinkstylestudio — コミュニティでの推奨

☕ プロジェクトのサポート

ContextKeepがあなたの時間、トークン、精神的余裕を節約できたなら、コーヒーを一杯ご馳走していただけると幸いです。