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Glama

NeuralMemory

GitHub stars PyPI Downloads CI Python 3.11+ License: MIT VS Code OpenClaw Plugin

AIエージェントはセッション間で全てを忘れてしまいます。Neural Memoryはそれに脳を与えます。

メモリは相互接続されたニューロンとして保存され、人間の脳と同じ仕組みである活性拡散(スプレッディング・アクティベーション)によって想起されます。ベクターデータベースも、API呼び出しも、毎月の埋め込み費用も不要です。

pip install neural-memory

AIツールを再起動してください。エージェントが記憶するようになります。initは不要で、MCPサーバーは初回使用時に自動初期化されます。

すでにインストール済みですか? nmem updateでその場でアップグレードし、pipインストールかソースからのインストールかを自動検出します。nmem update --checkは利用可能な更新情報のみを報告します。

CLIはnmem(または長い形式のneural-memory)です。nmというバイナリはありません。


3つのツール。それだけです。

63個のMCPツールが利用可能ですが、必要なのは3つだけです:

ツール

機能

nmem_remember

メモリを保存 — タイプ、タグ、接続を自動検出

nmem_recall

活性拡散による想起 — 関連メモリが自然に浮上

nmem_health

脳の健康スコア(A〜F)と実行可能な改善提案

その他すべて — セッション、コンテキスト読み込み、習慣トラッキング、メンテナンス — はバックグラウンドで透過的に動作します。

全63個のMCPツール →


Related MCP server: mcp-super-memory

他との違い

ほとんどのメモリツールは検索エンジンです。Neural Memoryは考えるグラフです。

「火曜日の障害はなぜ起きたのか?」と尋ねると、ベクターデータベースは最も類似した文を返します。Neural Memoryは連鎖をたどります:

outage ← CAUSED_BY ← JWT expiry ← SUGGESTED_BY ← Alice's review

関係性は明示的ですCAUSED_BYLEADS_TORESOLVED_BYCONTRADICTS — エージェントはメモリを見つけるだけでなく、それらを通して推論します。

検索ベース(RAG)

Neural Memory

検索

類似度スコア

グラフ探索

関係性

なし

24種類の明示的タイプ

LLM必須

はい(埋め込み)

いいえ — 完全オフライン

マルチホップ推論

複数クエリ

1回の探索

メモリライフサイクル

静的

減衰、強化、統合

1Kクエリあたりのコスト

~$0.02

$0.00


クラウド同期 — あなたのデータ、あなたのインフラ

すべてのマシンで脳を同期します。他のメモリツールとは異なり、私たちはあなたのデータを保存しません

Laptop ←→ Your Cloudflare Worker ←→ Desktop
                  ↕
              Your Phone

同期ハブをご自身のCloudflareアカウント(無料枠)にデプロイします。あなたのD1データベース、あなたの暗号化キー、あなたのデータ。私たちはコードを提供します — インフラはあなたのものです。

nmem sync              # push/pull changes
nmem sync --auto       # auto-sync after every remember/recall

同期はMerkleデルタを使用します — 全脳ではなく差分のみが転送されます。高速、効率的、プライベート。

クラウド同期セットアップガイド →


機能

メモリと想起

  • 14種類のメモリタイプ — 事実、決定、エラー、洞察、好み、ワークフロー、指示など

  • 活性拡散 — キーワード一致ではなく連想によってメモリが浮上

  • 認知推論 — 仮説を立て、証拠を提出し、予測を行い、ベイズ信頼度で検証

  • ワークロードプリセットnmem config preset {balanced,safe-cost,max-recall,chat-heavy} でSaaS、省コストモード、深い保持、会話型エージェント向けに脳を調整

  • 時間的想起nmem_causaltemporal_rangetemporal_neighborhoodアクションを公開。時間的想起レシピガイドを参照

知識の取り込み

  • ドキュメントから学習 — PDF、DOCX、PPTX、HTML、JSON、XLSX、CSVを永続的な脳の知識として取り込み

  • インポートアダプター — ChromaDB、Mem0、Cognee、Graphiti、LlamaIndexから1コマンドで移行

ライフサイクルとストレージ

  • メモリ統合 — エピソード記憶が時間とともに意味記憶へ成熟

  • 圧縮ティア — 完全 → 要約 → 本質 → ゴースト → メタデータ(ストレージを回収し、意味を保持)

  • 脳のバージョン管理 — スナップショット、ロールバック、差分、脳間のメモリ移植

コミュニティ

  • Brain Store — コミュニティマーケットプレイスで既製の脳を閲覧、インポート、公開

  • 3つのシード脳 — Pythonベストプラクティス、Gitワークフロー、Dockerエッセンシャル(インポート可能)

エコシステム

  • Webダッシュボード — グラフ可視化、ヘルスレーダー、タイムライン、マインドマップ、Brain Storeを備えた7ページのReact UI

  • VS Code拡張機能 — メモリツリー、グラフエクスプローラー、CodeLens、WebSocket同期(マーケットプレイス →

  • 安全性 — Fernet暗号化、機密コンテンツ自動検出、パラメータ化SQL、パス検証

  • Telegramバックアップ — 脳の.dbファイルをTelegramに送信してオフサイトバックアップ


クイック例

# Store memories (type auto-detected)
nmem remember "Fixed auth bug with null check in login.py:42"
nmem remember "We decided to use PostgreSQL" --type decision
nmem todo "Review PR #123" --priority 7

# Recall
nmem recall "auth bug"
nmem recall "database decision" --depth 2

# Brain management
nmem brain list && nmem brain health
nmem brain export -o backup.json

# Sync across devices
nmem sync --full

# Web dashboard
nmem serve    # http://localhost:8000/dashboard
import asyncio
from neural_memory import Brain
from neural_memory.storage import InMemoryStorage
from neural_memory.engine.encoder import MemoryEncoder
from neural_memory.engine.retrieval import ReflexPipeline

async def main():
    storage = InMemoryStorage()
    brain = Brain.create("my_brain")
    await storage.save_brain(brain)
    storage.set_brain(brain.id)

    encoder = MemoryEncoder(storage, brain.config)
    await encoder.encode("Met Alice to discuss API design")
    await encoder.encode("Decided to use FastAPI for backend")

    pipeline = ReflexPipeline(storage, brain.config)
    result = await pipeline.query("What did we decide about backend?")
    print(result.context)  # "Decided to use FastAPI for backend"

asyncio.run(main())

Neural Memory Pro

無料のNeural Memoryは完全です — 63ツール、無制限のメモリ、完全オフライン。支払う必要はありません。

しかし、1万メモリを超えると状況は変わります。キーワード一致では意味的に関連するコンテンツを見逃します。統合は数分に遅くなります。ストレージは無制限に増加します。エージェントの脳が大きくなっているなら、Proがそれをスマートにします。

無料版はキーワードで想起。Proは意味で想起。

Query: "authentication improvements"

Free (FTS5):  2 results — exact matches only
Pro  (HNSW):  7 results — includes "JWT rotation", "session hardening", "OAuth migration"

Proで追加される機能

無料(SQLite)

Pro(InfinityDB)

想起

キーワード一致(FTS5)

意味的類似度(HNSW)

100万ニューロンでの速度

~500ms

<5ms

テスト済みスケール

~5万ニューロン

200万+ニューロン

圧縮

テキストレベルのトリミング

5ティアベクトル圧縮(97%削減)

統合

O(N²)総当たり

O(N×k) HNSWクラスタリング

100万あたりのストレージ

~5 GB

~1 GB

クラウド同期

手動プッシュ/プル

Merkleデルタ(自動、差分のみ)

Pro限定機能

  • Cone Queries — 調整可能な意味的想起。コーンを狭めて精度を高め、広げて探索

  • Smart Merge — HNSW近傍クラスタリングを使用した100万+ニューロンに対応する統合

  • Directional Compression — 意味を保持しながら複数の意味軸に沿って圧縮

  • 5ティア自動ライフサイクル — メモリはfloat32 → float16 → int8 → バイナリ → メタデータと流れます。アクセス時に自動昇格

Proを入手

pip install neural-memory                 # Pro features included
nmem shared activate --key NM-PRO-XXXX-XXXX-XXXX   # activate license
nmem shared status                                 # verify: Pro: Active

$9/月 — 30日間の返金保証付き。すべての無料ツールは引き続き動作します。いつでもダウングレード可能、データは保持されます。

Proクイックスタート → · 完全比較 → · 料金 →


ツール別セットアップ

/plugin marketplace add nhadaututtheky/neural-memory
/plugin install neural-memory@neural-memory-marketplace
pip install neural-memory

エディタのMCP設定に追加:

{
  "mcpServers": {
    "neural-memory": { "command": "nmem-mcp" }
  }
}

スキル — ClawHubでワンクリック。 リリースごとに公開:

clawhub.ai/skills/neural-memory

プラグイン — メモリスロットの置き換え。 NeuralMemoryをOpenClawが呼び出すスキルではなく、OpenClawのメモリプロバイダーにしたい場合に使用:

pip install neural-memory && npm install -g neuralmemory

~/.openclaw/openclaw.jsonでメモリスロットを設定:

{ "plugins": { "slots": { "memory": "neuralmemory" } } }

すでにNeural Memoryを使用していますか? キーをアクティベートするだけです:

nmem shared activate --key NM-PRO-XXXX-XXXX-XXXX   # activate license

次にInfinityDB(意味検索エンジン)を有効化:

# ~/.neuralmemory/config.toml
storage_backend = "infinitydb"

MCPサーバーを再起動してください。既存のメモリは初回起動時にSQLiteからInfinityDBへ自動移行されます。

ライセンスを取得 → · Proクイックスタート →

pip install neural-memory[server]              # FastAPI server + dashboard
pip install neural-memory[extract]             # PDF/DOCX/PPTX/HTML/XLSX extraction
pip install neural-memory[nlp-vi]              # Vietnamese NLP
pip install neural-memory[embeddings]          # Local embedding models
pip install neural-memory[embeddings-openai]   # OpenAI embeddings
pip install neural-memory[all]                 # Everything

指標

NeuralMemory

Mem0

Cognee

50メモリの書き込み

1.2s

148.2s(121倍遅い)

290.6s(80倍遅い)

20クエリの読み取り

1.8s

2.9s

34.6s

API呼び出し

0

70

149

LLM呼び出しゼロ、APIコストゼロ。完全なベンチマーク → · 認知効率リリースのエビデンス →


ドキュメント

ガイド

説明

クイックスタートガイド

アニメーションデモ付きのインタラクティブガイド

Proクイックスタート

Pro機能の使い始め

CLIリファレンス

全82のCLIコマンド

MCPツールリファレンス

パラメータ付きの全63のMCPツール

クラウド同期

マルチデバイス同期のセットアップ

脳の健康ガイド

脳の健康の理解と改善

埋め込みセットアップ

埋め込みプロバイダーの設定

アーキテクチャ

技術設計の詳細

開発

git clone https://github.com/nhadaututtheky/neural-memory
cd neural-memory && pip install -e ".[dev]"
nmem doctor --dev        # Verify contributor setup
pytest tests/ -v          # 7800+ tests
ruff check src/ tests/    # Lint

ガイドラインについてはCONTRIBUTING.mdを参照してください。

サポート

Neural MemoryがAIエージェントの記憶に役立つなら、スターを付けていただけると幸いです。プロジェクトの発見につながり、開発の継続に役立ちます。

また、プロジェクトをスポンサーすることもできます。

ライセンス

MIT — 参照 LICENSE.

A
license - permissive license
Not graded
quality - not tested
A
maintenance

Maintenance

Maintainers
5hResponse time
1dRelease cycle
168Releases (12mo)
Commit activity
Issues opened vs closed

Resources

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