🧠 Mnemos

AIのコンテキストに1日10ドルも費やすのはやめましょう。AIコーディングエージェントに無料の長期記憶を与えましょう。

Mnemosは、AIコーディングエージェント（Kiro、Claude Code、Cursor、Windsurf）向けの超高速な永続メモリエンジンです。Model Context Protocol (MCP) を介して「第二の脳」として機能し、コスト削減とストレスの軽減を実現します。

💸 AIコーディングの現実

❌ Mnemosなしの場合： セッションが50kトークンに達すると、AIは混乱し、以前の指示を忘れてしまいます。コストを抑えるためにチャットをクリアすると、次のセッションでプロジェクト構造、CSSの規約、過去のバグについて再度説明しなければなりません。 結果： 時間の浪費と高額なAPI料金。

✅ Mnemosありの場合： AIはアーキテクチャの決定事項、バグの根本原因、プロジェクトの規約を一度学習します。Mnemosは自動的に重複排除を行い、保存します。次のセッションでは、Mnemosが関連する2kトークンのコンテキストのみを正確に注入します。 結果： セッションをまたいでも無限に続く記憶を、わずかなコストで実現。

🚀 なぜ必須なのか

余計なものは一切なし： 単一のGoバイナリ。純粋なGo製のSQLite (FTS5) を埋め込み。ランタイム依存関係はゼロ。DockerもPythonもNodeも不要。
MCPネイティブ： Model Context Protocol専用に設計。お気に入りのエージェントに直接接続可能。
1クリック自動操縦： Claude Code、Cursor、Kiro用のフック、.cursorrules、MCP設定を即座に構成。
スマートなライフサイクル： 3段階の重複排除、関連性の減衰、ガベージコレクションを内蔵。本当に重要なことだけを記憶します。
ハイブリッド検索： 高速なローカルFTS5キーワード検索 + オプションのセマンティックベクトル検索（Ollama/OpenAI）をReciprocal Rank Fusion (RRF) で統合。

⚡ クイックスタート

30秒でセットアップ完了：

# 1. Install via curl (macOS/Linux)
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/mnemos-dev/mnemos/main/install.sh | bash

# Or via Homebrew (macOS)
brew install s60yucca/tap/mnemos

# 2. First-time setup
mnemos init

# 3. Start the MCP server (runs in background/stdio)
mnemos serve

🔌 1クリック自動操縦インテグレーション

Mnemosは単なるデータベースではありません。ワークフローにメモリを能動的に注入します。以下のいずれかを実行して即座に接続してください：

# For Kiro (Fully Tested & Highly Recommended)
mnemos setup kiro

# For Cursor (Experimental - Community Testing)
mnemos setup cursor

# For Claude Code (Experimental - Community Testing)
mnemos setup claude

これで完了です。エージェントはすべてを自動的に記憶するようになります。 これ以降：

セッション開始： Mnemosが関連するコンテキストを読み込みます。
作業中： トピックが変わるとMnemosがメモリを検索します。
セッション終了： Mnemosが学習内容を安全に永続化します。

(すべてのプロジェクトにインストールする場合は --global を、既存の設定ファイルを上書きする場合は --force を使用してください)。

🆚 なぜMnemosなのか？

機能	claude-mem	engram	neural-memory	mnemos 🧠
MCPネイティブ	✅	✅	✅	✅
余計なものなし	❌	✅	❌ (pip)	✅ (単一Goバイナリ)
1クリック自動設定	❌	❌	❌	✅
ハイブリッド検索 (FTS + Vector)	❌	❌	❌	✅
メモリ減衰 / GC	❌	❌	✅	✅
スマートな重複排除	❌	❌	❌	✅ (3段階)
トークン予算コンテキスト	❌	部分的	❌	✅
Cursor & Windsurf対応	❌	✅	✅	✅

🛠️ CLIの活用

Mnemosには、詳細な操作を行いたい場合に備えて強力なCLIが付属しています：

mnemos store "JWT uses RS256, tokens expire in 1h"    # store a memory manually
mnemos search "authentication"                        # hybrid search
mnemos search "auth" --mode text                      # text-only search
mnemos list --project myapp                           # list memories
mnemos get <id>                                       # fetch by id
mnemos update <id> --content "updated text"           # update
mnemos delete <id>                                    # soft delete
mnemos delete <id> --hard                             # permanent delete
mnemos relate <src-id> <tgt-id> --type depends_on     # create relation
mnemos stats --project myapp                          # storage stats
mnemos maintain                                       # force decay + GC

⚙️ 高度な設定と埋め込み

MnemosはFTS5テキスト検索を使用して、設定なしで完全にオフラインで動作します。 セマンティック検索（キーワードだけでなく意味でメモリを検索）が必要な場合は、OllamaやOpenAIを簡単に接続できます。

~/.mnemos/config.yaml を編集してください：

ローカル & 無料 (Ollama):

embeddings:
  provider: ollama
  base_url: http://localhost:11434
  model: nomic-embed-text
  dims: 768

OpenAI:

embeddings:
  provider: openai
  model: text-embedding-3-small
  dims: 1536
  api_key: sk-...

⚡ パフォーマンス

macOS (Apple Silicon)、SQLite WALモード、操作ごとのコールドプロセス起動でベンチマーク：

store (新規): 24-57 ms (重複チェックを含む)
search ハイブリッド (RRF): ~40 ms
コンテキスト構築 (トークン予算パッキング): < 1 ms
バイナリサイズ: ~12 MB
ランタイム依存関係: 0

🌐 REST API

Mnemosを他のツールに接続する必要がありますか？REST APIとして実行してください：

mnemos serve --rest --port 8080

( /memories, /search, /stats などで標準的な GET, POST, PATCH, DELETE をサポート)

🏗️ ソースからのビルド

git clone https://github.com/mnemos-dev/mnemos
cd mnemos
make build    # → bin/mnemos

📜 ライセンス

MIT

mnemos