MCP Memory
MCP Memory
MCP Memory は、MCPクライアント(Cursor、Claude、Windsurfなど) に、会話をまたいでユーザーに関する情報(好み、行動)を記憶する能力を提供する MCPサーバー です。キーワードだけでなく意味に基づいて関連する記憶を見つけるために、ベクトル検索技術を使用します。Cloudflare Workers、D1、Vectorize(RAG)、Durable Objects、Workers AI、Agents で構築されています。
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Related MCP server: mcp-memory
🚀 試してみる
https://memory.mcpgenerator.com/
🛠️ 独自のMCP Memoryをデプロイする方法
オプション1: Cloudflareへのワンクリックデプロイ
Create Vectorize セクションで以下を選択します:
Dimensions: 1024
Metric: cosine
"Create and Deploy" ボタンをクリックします
Cloudflareダッシュボードで、"Workers & Pages" に移動し、Visit をクリックします

オプション2: このテンプレートを使用する
このリポジトリの上部にある "Use this template" ボタンをクリックします
新しいリポジトリをクローンします
以下のセットアップ手順に従います
オプション3: CloudFlare CLIで作成する
npm create cloudflare@latest --git https://github.com/puliczek/mcp-memory🔧 セットアップ(オプション2と3のみ)
依存関係をインストールします:
npm installVectorizeインデックスを作成します:
npx wrangler vectorize create mcp-memory-vectorize --dimensions 1024 --metric cosineWranglerをインストールします:
npm run devワーカーをデプロイします:
npm run deploy🧠 仕組み

記憶の保存:
テキストは、オープンソースの
@cf/baai/bge-m3モデルを使用して Cloudflare Workers AI によって処理され、埋め込み(embeddings)が生成されますテキストとそのベクトル埋め込みは、2つの場所に保存されます:
Cloudflare Vectorize: 類似性検索用のベクトル埋め込みを保存します
Cloudflare D1: 永続化用の元のテキストとメタデータを保存します
Durable Object(MyMCP)が状態を管理し、一貫性を保証します
Agents フレームワークが MCPプロトコル の通信を処理します
記憶の取得:
クエリは、同じ
@cf/baai/bge-m3モデルを使用して Workers AI によってベクトルに変換されますVectorizeが類似性検索を実行し、関連する記憶を見つけます
結果は類似性スコアによってランク付けされます
D1データベース が、一致したベクトルの元のテキストを提供します
Durable Object が取得プロセスを調整します
このアーキテクチャにより、以下が可能になります:
Vectorizeによる高速なベクトル類似性検索
D1による永続的なストレージ
Durable Objectsによるステートフルな操作
Workers AIによる標準化されたAIインタラクション
Agentsフレームワークによるプロトコル準拠
このシステムは、正確な単語が一致しない場合でも、概念的に関連する情報を見つけ出します。
🔒 セキュリティ
MCP Memoryは、ユーザーデータを保護するためのいくつかのセキュリティ対策を実装しています:
各ユーザーの記憶は、データ分離のためにVectorize内の 分離された名前空間 に保存されます
組み込みの レート制限 により悪用を防止します(100 req/min - wrangler.jsonc で変更可能)
認証はuserIdのみに基づいています
レート制限により基本的な保護には十分ですが
必要に応じて、追加の認証レイヤー(APIキーやOAuthなど)を簡単に追加できます
すべてのデータはCloudflareの安全なインフラストラクチャに保存されます
すべての通信は、業界標準のTLS暗号化(CloudflareのSSL/TLS証明書によって自動的に提供)で保護されています
💰 コスト情報 - ほとんどのユーザーに無料
MCP Memoryは、通常の使用レベルであれば無料で使用できます:
無料枠では、月に約28,000クエリと1,000件の記憶が可能です
CloudflareのWorkers、Vectorize、Worker AI、D1データベースの無料枠を使用します
Cloudflareの料金の詳細については、以下を参照してください:
❓ FAQ
memory.mcpgenerator.com を使用して自分の記憶を保存できますか?
はい、memory.mcpgenerator.com を使用して記憶を保存および取得できます
このサービスは無料です
あなたの記憶は安全に保存され、あなただけがアクセスできます
サービスが常に利用可能であることを保証することはできません
自分でホストできますか?
はい、MCP Memoryの独自インスタンスを Cloudflare上で無料で ホストできます
Cloudflareアカウントと以下のサービスが必要です:
Workers
Vectorize
D1 Database
Workers AI
ローカルで実行できますか?
はい、開発目的でMCP Memoryをローカルで実行できます
wrangler devを使用してワーカーをローカルで実行しますCloudflareサービスのローカル開発用認証情報を設定する必要があります
ベクトル検索やWorkers AIなどの一部の機能は、Cloudflareのサービスへの接続が必要なことに注意してください
別のホスティングを使用できますか?
いいえ、MCP MemoryはCloudflareのインフラストラクチャ専用に設計されています
なぜ作ったのですか?
オープンソースのソリューションが欲しかったからです
自分のデータをコントロールすることが私にとって重要でした
複数人で使用できますか?
はい、MCP Memoryをアプリに統合して、すべてのユーザーにサービスを提供できます
各ユーザーには、独自の分離されたメモリスペースが与えられます
記憶以外のものを保存するために使用できますか?
はい、MCP Memoryはあらゆる種類のテキストベースの情報を保存できます
実用的な例:
ナレッジベース: 技術文書、手順、トラブルシューティングガイドを保存
ユーザー行動: ユーザーが機能とどのようにやり取りするか、一般的な使用パターンを追跡
プロジェクトノート: 決定事項とプロジェクトの更新
ベクトル検索は、コンテンツの種類に関係なく関連アイテムを見つけるのに役立ちます
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Tool Schema Changelog
Recent tool additions, removals, and schema changes observed during successful MCP inspections.
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Related MCP Connectors
Cross-vendor AI memory over MCP. One semantic store, readable and writeable from every MCP client.
Persistent personal memory for AI assistants — save, search, and recall across every MCP client.
Hosted agent memory: store, search, and recall facts across sessions from any MCP client.
Cross-tool persistent memory and context for AI assistants over MCP.
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