memory-engine
プログラミングエージェント自己学習メモリーエンジン
MCP(Model Context Protocol)ベースの自己学習メモリーエンジン。プログラミングエージェントに 「感知-反思-沈殿-応用」 の4層クローズドループ学習能力を提供する。エージェントがエラーから学び、使えば使うほど強くなる。
アーキテクチャ概要
┌──────────────────────────────────────────────────────┐
│ 编程智能体 │
│ (Claude Code / Cursor / 任何支持 MCP 的智能体) │
└──────────┬───────────────────────┬────────────────────┘
│ MCP Protocol │
┌──────▼──────┐ ┌──────▼──────┐
│ 应用层 │ │ 感知层 │
│ 检索+注入 │ │ 错误捕获 │
└──────┬──────┘ └──────┬──────┘
│ │
┌──────▼──────┐ ┌──────▼──────┐
│ 沉淀层 │ │ 反思层 │
│ 技能+记忆 │◄────────│ 根因分析 │
└──────┬──────┘ └─────────────┘
│
┌──────▼──────┐
│ 存储层 │
│ SQLite+FTS5 │
└─────────────┘Related MCP server: Self-Learning MCP
4層クローズドループ
層 | 責務 | MCP ツール |
感知層 Observation | ツール実行エラー、テスト失敗、ユーザー修正、会話シグナルの捕捉 |
|
反思層 Reflection | 根本原因分析、再利用可能な経験の抽出 |
|
沈殿層 Consolidation | スキルの精錬、SKILL.md の生成、メモリーの維持 |
|
応用層 Application | 関連経験の検索、タスクコンテキストへの注入 |
|
統計 | エンジン状態の確認 |
|
インストール
# 进入项目目录(替换为你本机的实际路径)
cd memory-engine
# 安装依赖(绕过代理)
pip install --no-proxy -e .
# 或手动安装
pip install --no-proxy mcp[cli] jiebaMCP サーバーの設定
ZCode / Claude Code
MCP 設定ファイルに以下を追加:
{
"mcpServers": {
"memory-engine": {
"command": "python",
"args": ["-m", "memory_engine.server"],
"cwd": "<项目根目录的绝对路径>"
}
}
}
<プロジェクトルートディレクトリの絶対パス>は、このプロジェクトをクローン/配置した実際のパス(pyproject.tomlを含むディレクトリ)に置き換えること。例:Windows ではD:/tools/memory-engine、macOS/Linux では/home/user/tools/memory-engineのような形式。
Cursor / VS Code
.cursor/mcp.json または VS Code の MCP 設定に同じ設定を追加する。
スタンドアロン実行(デバッグ用)
cd memory-engine
python -m memory_engine.serverコアワークフロー
0. 会話シグナルの捕捉(感知強化)
vibe coding の過程で、操作者は会話中に明示的なシグナルを残すことが多い——「注意してください」「覚えておいてください」などの強調指示、 およびエージェントの繰り返しのミスによる不満(「また…」「何度言ったら…」)。 これらの発言は最も価値の高い学習素材であり、捕捉してメモリーに組み込むべきである:
capture_conversation_signals(
conversation_text="用户: 请注意,bat文件必须用ANSI编码
用户: 怎么又是编码问题,我说过多少次了",
auto_record=true
)検出器は4種類のシグナルを識別し、優先順位に従って並べる:
シグナル | 識別例 | 意味 |
| 「また」「まだ違う」「何度言ったら」 | 繰り返しのミスによる不満。以前の教訓が活かされていないことを示す(最優先) |
| 「注意してください」「覚えておいてください」「必ず」「絶対に」 | ユーザーが明示的に強調したルール |
| 「今後はすべて」「私は好き」「デフォルトで」 | ユーザーの作業方法に関する好み |
| 「呆れた」「遅すぎる」「時間の無駄」 | 不満感情。効率・体験の問題を示唆 |
検出結果は自動的に conversation_signal タイプの観察として記録され、反思時には専用にカスタマイズされたプロンプト
(過去のエラー推論 + 命令形ルールへの精錬)が使用され、以降のフローはエラー反思と同様である。
1. エラーの記録(感知)
ツール実行が失敗したとき、エージェントは以下を呼び出す:
record_observation(
obs_type="tool_error",
tool_name="Bash",
error_message="bat文件执行报错:编码错误",
context="在Windows上创建的bat文件包含中文注释",
tags="encoding,windows,bat"
)2. 反思分析(反思)
分析プロンプトを取得:
get_reflection_prompt(obs_id="abc123")エージェントは返されたプロンプトに基づいて根本原因を分析し、結果を保存する:
reflect_and_save(
obs_id="abc123",
root_cause="Windows的cmd.exe默认使用系统ANSI编码,UTF-8编码的bat文件会导致中文注释被解析错误",
category="encoding",
lesson="在Windows上创建bat文件时,文件必须使用ANSI/GBK编码,而非UTF-8",
solution="将bat文件保存为ANSI编码,或使用chcp 65001切换代码页",
tags="encoding,windows,bat,cmd",
generalizable=true
)3. スキルの精錬(沈殿)
十分な経験が蓄積されたら、スキルを精錬できるか確認する:
check_consolidation()スキルを作成:
create_skill(
name="windows-bat-encoding",
description="Windows bat文件中文编码问题的处理方法",
trigger_conditions="创建或编辑.bat文件\n在Windows上运行脚本失败且涉及中文",
steps="将文件保存为ANSI编码\n或使用chcp 65001 + UTF-8 BOM",
caveats="chcp 65001仅在当前cmd会话有效\n某些旧版Windows不支持UTF-8 BOM",
category="encoding"
)4. 検索と応用(応用)
新しいタスクを開始する前に、関連する経験を取得:
get_context(task_description="需要创建一个Windows批处理脚本来部署应用")関連するスキルとケースを含むコンテキストが返され、そのまま prompt に注入される。
メモリーの階層
タイプ | 説明 | 例 |
エピソード記憶 Episodic | 具体的な「ストーリー」、ある修正の完全な記録 | 「2024-01-15 XXプロジェクトのbatエンコーディング問題を修正」 |
意味記憶 Semantic | 抽象化されたルールと教訓 | 「WindowsではbatファイルはANSIエンコーディングを使用すべき」 |
スキル Skill | 標準化された実行可能な操作ガイド | SKILL.md ファイル |
データストレージ
SQLite データベース (
data/memories.db):構造化ストレージ、FTS5 全文検索対応JSONL ログ (
data/observations.jsonl):生の観察記録の追記ログMarkdown ファイル (
data/skills/):生成されたスキルドキュメント、人間が読める形式、バージョン管理可能
プロジェクト構造
memory-engine/
├── 开发思路.md # 设计文档
├── README.md # 本文件
├── pyproject.toml # Python 项目配置
├── requirements.txt # 依赖列表
├── config/
│ └── settings.json # 引擎配置
├── src/memory_engine/
│ ├── __init__.py
│ ├── server.py # MCP 服务器入口(15个工具)
│ ├── models/
│ │ └── schemas.py # 数据模型
│ ├── observation/
│ │ ├── collector.py # 感知层:错误收集器
│ │ └── signal_detector.py # 感知层:对话信号检测器
│ ├── reflection/
│ │ └── analyzer.py # 反思层:根因分析器
│ ├── consolidation/
│ │ ├── memory_store.py # 存储层:SQLite + FTS5
│ │ └── skill_generator.py # 沉淀层:技能生成器
│ └── application/
│ └── retriever.py # 应用层:记忆检索器
├── data/
│ ├── memories.db # SQLite 数据库(运行后生成)
│ ├── observations.jsonl # 观察日志(运行后生成)
│ └── skills/ # 技能 Markdown(运行后生成)
└── tests/
└── test_engine.py # 测试エラーカテゴリ
encoding | build_error | runtime_error | test_failure | dependency | configuration | platform_specific | performance | security | best_practice | api_usage | preference | communication | other
設計理念
外部 LLM に依存しない:反思とスキル精錬は呼び出し側(エージェント自身)が行い、エンジンはフレームワークとストレージのみを提供する
MCP ネイティブ:標準 MCP サーバーとして動作し、MCP をサポートする任意のエージェントが直接接続できる
人機協調:すべてのメモリーとスキルは人間が読める形式(Markdown、JSON)で保存され、レビューと保守が容易
段階的学習:単一エラー→エピソード記憶→意味記憶→スキルへと、層ごとに抽象化し、段階的に精錬する
Maintenance
Resources
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