@putervision/state-memory-mcp は、ゼロインフラストラクチャで決定的な Model Context Protocol (MCP) サーバーであり、AI コーディングアシスタント (Cursor、Claude Code、Gemini、Copilot など) に、タスク、決定、成果物、計画、ブロッカー、およびそれらの意味的関係といったワークフロー状態を追跡するための、構造化された永続的な SQLite グラフを提供します。
🌐 公式ドキュメント & ウェブサイト: statememorymcp.com
前提条件: Node.js >= 18.18.0
# 1. Install globally
npm install -g @putervision/state-memory-mcp
# 2. Navigate to your project directory
cd your-project
# 3. Initialize state-memory-mcp
# Creates .state-memory-mcp/, updates .gitignore, registers project,
# and scaffolds IDE instructions and MCP configs for Cursor, Claude, VS Code, Windsurf, etc.
state-memory-mcp init
# Done! Restart your IDE or Agent Manager to activate.# Run directly via binary (after global install)
state-memory-mcp run
# Re-initialize across all registered workspace projects
state-memory-mcp init-globalRelated MCP server: AIVectorMemory
🧠 決定的な状態メモリ: メモリ操作に LLM を一切介在させません。高速で決定的な SQLite グラフ走査を実現します。
⚡ 本番グレードの統合 MCP ツール 13 個: 完全な CRUD、関係リンク、DAG サイクルチェック、FTS5 検索、TF-IDF RAG、タイムトラベル履歴ロールバック、Spec-Driven Development、自己修復バリデーション。
📉 効率的なコンテキスト管理: コンテキストをローカルの SQLite データベースにオフロードし、プロンプトコンテキストの肥大化とコンテキストウィンドウの使用量を削減します。
🚀 レイテンシを 67%–74% 削減: 多段階のファイルスキャンループを排除し、エージェントはブロックされていないタスクとブロッカーをミリ秒単位で取得できます。
🤝 マルチエージェントブラックボード: 並列サブエージェントが決定、タスク、ブロッカーの更新を安全に公開できる共有コンテキストストア。
🎨 インタラクティブな 3D ビジュアライザー: ブラウザベースのダークモード対応 3D WebGL フォースダイレクトグラフビジュアライザー (state-memory-mcp view)。
🔗 デュアル MCP シナジー: @putervision/vision-memory-mcp と組み合わせて使用し、視覚状態キャッシュ、知覚ハッシュ、暗号化マルチモーダル証拠パックを実現します。
🛡️ 100% ローカル & プライベート: ローカルファーストアーキテクチャ。すべての状態はワークスペース内の .state-memory-mcp/ に保持されます。
@putervision/state-memory-mcp は、5 つの主要なワークフロードメインにわたって構成された 本番グレードの統合 MCP ツール 13 個を提供します：
グラフ & 関係: manage_nodes (ノード CRUD、FTS5/TF-IDF ベクトル検索、原子的バッチ変更、観察ノート)、manage_edges (型付き DAG リンク、マルチモーダル視覚状態リンク)。
タスク実行 & ワークキュー: manage_tasks (トポロジカルな依存関係キュー、ブロッカー検出、成果物付きタスク完了、自動プルーニング)、manage_sessions (エージェント帰属、ターン追跡、コンテキストブートストラップ)。
Spec-Driven Development (SDD): manage_specs (PRD/RFC 解析、要件からタスクへの分解、ライブ受入基準検証、コンプライアンススコアリング)。
分析、監査 & 診断: get_analytics (ベロシティ、バーンダウン、トークン ROI、認知負荷、クリティカルパス)、get_events (SHA-256 改ざん検出可能なイベント台帳)、run_diagnostics (DAG 検証、ヘルスチェック、AST 参照整合性)。
データ、スナップショット & マルチエージェント: manage_snapshots (チェックポイント、タイムトラベル undo)、manage_database (バックアップ、チェックサム監査、VCS ブランチマージ)、manage_data (一括インポート/エクスポート、ML トラジェクトリ)、query_graph (サブグラフ、依存関係トレーシング、生 SQL)、use_blackboard (マルチエージェント非同期トピックボード)。
👉 完全なパラメータ仕様、戻り値スキーマ、サンプルペイロードについては、ツールリファレンスガイド と 正式 API リファレンス を参照してください。
AI Agent Prompt / Task
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┌─────────────────────────────────┐
│ Agent Session Attribution │ ──▶ manage_sessions(action: "start")
└────────────────┬────────────────┘
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┌─────────────────────────────────┐
│ Context & Task Prioritization │ ──▶ get_analytics(action: "summary")
│ │ ──▶ manage_tasks(action: "next")
└────────────────┬────────────────┘
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┌─────────────────────────────────┐
│ Deterministic Graph Mutation │ ──▶ manage_nodes(action: "create"|"update")
│ (Tasks, Decisions, Blockers) │ ──▶ manage_edges(action: "add"|"link_visual")
└────────────────┬────────────────┘
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┌─────────────────────────────────┐
│ Spec & Integrity Verification │ ──▶ manage_specs(action: "compliance"|"verify")
│ │ ──▶ run_diagnostics(action: "validate")
└────────────────┬────────────────┘
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┌─────────────────────────────────┐
│ Persistent SQLite Storage │ ──▶ .state-memory-mcp/graph.db (WAL mode)
│ Append-Only Event Ledger │ ──▶ SHA-256 Cryptographic Audit Chain
└─────────────────────────────────┘専用ガイドと詳細な解説は docs/ ディレクトリでご覧いただけます：
ガイド | 説明 |
情報量の高いアーキテクチャ概要、モジュール一覧、データフロー、設計上の決定事項。 | |
ステップバイステップの移行ガイド、レガシーツール対応表、 | |
認知的外部化、FSM 形式主義、ファーストホップ決定性 & ベンチマーク指標。 | |
📋 状態メモリの概念 | ノードタイプ ( |
自動初期化の詳細、環境変数テーブル、エディタ設定 (Cursor、VS Code、Claude、Antigravity、Windsurf)。 | |
CLI フラグ ( | |
セッションライフサイクル、イベント監査証跡、スナップショット、トラジェクトリ、サブディレクトリ対応 & Spec-Driven Development。 | |
13 個の統合 MCP ツールすべて、読み取り専用の | |
すべての MCP エンドポイントの正式なパラメータ、戻り値スキーマ、コードシグネチャ。 | |
インタラクティブな WebGL 3D フォースダイレクトグラフビジュアライザーの表示とエクスポート。 | |
🗄️ データベーススキーマ | SQLite テーブル、カラム、インデックス、スキーマ移行履歴。 |
自律型 AI エージェントが state-memory-mcp を備えたリポジトリに入るとき：
1. Orient & Bootstrap ──▶ manage_sessions(action: "start") + get_analytics(action: "summary")
2. Task Selection ──▶ manage_tasks(action: "next") + manage_tasks(action: "find_blockers")
3. Trace Context ──▶ query_graph(action: "trace") + manage_specs(action: "compliance")
4. Execute & Record ──▶ manage_nodes(action: "create", type: "decision") + manage_edges(action: "link_visual")
5. Validate & Close ──▶ run_diagnostics(action: "validate") + manage_tasks(action: "complete") + manage_sessions(action: "end")# Run full unit, integration, and performance benchmark test suite across all 110 test files (406 tests)
npm run testPuterVision によって開発・保守されています。MIT License の下で公開されています。
ローカルストレージの保証: すべてのグラフデータ、決定記録、イベントログはワークスペース内に 100% ローカルに保持されます。テレメトリやプロジェクトデータが送信されることは一切ありません。
商標 & 非提携: 製品名 (Cursor、Claude Code、Gemini、Windsurf、VS Code、GitHub、SQLite) は各所有者の財産であり、互換性の識別のみを目的として使用されています。
Unclaimed servers have limited discoverability.
If you are the server author, to access and configure the admin panel.
Persistent memory and cross-session learning for AI coding assistants (hosted remote MCP).
Shared, governed long-term memory for AI agents across tools and sessions via MCP and REST.
Private-by-default, local-first memory/context/task orchestrator for MCP apps and agents.
We provide all the information about MCP servers via our MCP API.
curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/putervision/state-memory-mcp'
If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server