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memory-mcp

OpenCode 用の長期記憶 MCP サーバー — 好み、教訓、使用履歴を単一のローカル SQLite ファイルに保存します（100% ローカル、外部 API なし）。これにより、AI はコンテキストベースの学習を通じてユーザーを「記憶し、適応」できます。

ステータス: v1.1.0 — 全4フェーズ実装済み、テストは70/70アサーション合格（smoke 53 + capture 8 + distill 9）

ไทย / Thai: README.th.md

アーキテクチャ

OpenCode ──┬─ Plugin learning-capture (Bun)  ── auto-captures prompts/tool/error into DB
            │                                   └─ injects profile back into context on compaction
            └─ MCP memory-mcp (Node.js stdio)  ── 9 tools read/write the same SQLite DB
                                                      ▲
                               Global instructions (memory-protocol.md) teach the AI to use the tools

詳細は design.md を参照してください。

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スクリプト

コマンド

説明

npm run build

TypeScript をコンパイルして dist/ に出力

npm start

dist/index.js から MCP サーバー (stdio) を実行

npm run distill

ルールベースのディスティル: インタラクション → プロファイルセクション + 古いデータの削除 (env RETENTION_DAYS デフォルト30)

npm test

JSON-RPC によるエンドツーエンドのスモークテスト (node test/smoke.mjs)

node test/capture.test.mjs

capture-core のテスト (シークレットのフィルタリング、重複排除、切り詰め、SQL挿入)

node test/distill.test.mjs

distill-core のテスト (タイ語のトークン化、統計、プロファイルセクション、削除)

ツール (9)

ツール

説明

remember

好みを upsert (カテゴリ+キー) — 同じキーを再保存すると信頼度が0.1増加 (上限1.0)

recall

好み + 教訓 (FTS5) + 最近の一致するインタラクションを検索。新しいタスクを始める前に使用

get_profile

ユーザープロファイルの概要: プロファイルセクション + 上位の好み + 最新の教訓5件

save_lesson

修正から学んだ教訓を記録 (状況 / 間違い / 修正)

search_history

過去のユーザープロンプトをキーワードで検索 (各行200文字のスニペット)

forget

ID でメモリの1行 (好み/教訓/インタラクション) を削除 (+type でテーブル間のID衝突を防止)

memory_stats

メモリ統計: 種類別の件数、DBサイズ、最古/最新のインタラクション、プロファイルセクション

get_recent_interactions

最近の生のインタラクションを一覧表示 (種類でフィルタ) — Smart Distill の材料

export_memory

メモリを data/exports/ 配下に JSON でエクスポート (ファイル名は自動サニタイズ)

OpenCode でのインストール

  1. opencode.example.json の mcp セクションを自分の opencode.json (グローバルまたはプロジェクトレベル) にマージします

    • 重要: サーバーとプラグインの両方で MEMORY_DB_PATH を同じデータベースファイルに設定してください (例では <ABSOLUTE_PATH>/memory-mcp/data/memory.db を使用)。そうしないと、自動キャプチャプラグインが AI が読み取る DB とは異なる DB に書き込みます

    • 設定方法 (いずれかを選択):

      • mcp の environment で定義する (例を参照) — MCP サーバーのみに適用

      • または システム/ユーザーレベルの環境変数として設定する (例: Windows で setx MEMORY_DB_PATH "D:/path/to/memory.db") — サーバーとプラグインの両方に適用。プラグインは OpenCode と同じプロセスで実行されるため

  2. グローバルメモリルールを添付 — opencode.json に追加:

    "instructions": ["C:/Users/<user>/.config/opencode/memory-protocol.md"]

    (例のルール内容は AGENTS.memory.example.md にあります — 代わりにプロジェクトレベルで添付することもできます)

  3. (任意) 自動キャプチャプラグインをデプロイ: src/plugin/learning-capture.ts を ~/.config/opencode/plugins/learning-capture.ts にコピー

  4. OpenCode を再起動 (設定は起動時のみ読み込まれます)

  5. テスト: 「pnpm を好むことを覚えておいて」 → 新しいセッションを開いて聞き返す

日常の使用

AI はタイ語と英語の両方を相互に受け付けます — いつでも警告なしに言語を切り替えられます。

タイ語

英語

効果

"จำไว้ว่า..."

"覚えておいて..."

remember — 好みを保存

"สรุปความจำ" / "distill memory"

"メモリを要約" / "ディスティルメモリ"

Smart Distill — AI が get_recent_interactions を読み、パターンを見つけ、洞察を自分で保存します

"ระบบความจำเป็นไงบ้าง"

"私のメモリはどうですか？" / "メモリステータス"

memory_stats

"สำรองความจำ"

"メモリをエクスポート" / "バックアップメモリ"

export_memory

"ค้นประวัติ..."

"履歴を検索..."

search_history

"ลืม..."

"忘れる..."

forget

長期的なケア: 時々 npm run distill を実行して統計を要約し、30日以上前のインタラクションを削除します。

data/ 構造

data/
├── memory.db          # SQLite (WAL mode) — main DB (+ .db-wal, .db-shm)
└── exports/           # JSON files from export_memory (writeable only in this dir)

  • DB パスは MEMORY_DB_PATH 環境変数で上書きできます

  • data/ 内のすべては git で無視されます

Install Server
RayrunBuild, deploy, and operate MCP servers without becoming an infrastructure team.ray.runAd
A
license - permissive license
A
quality
A
maintenance

How are these scores calculated?

Maintenance

–Maintainers
–Response time
0dRelease cycle
13Releases (12mo)
Commit activity

Resources

Tools

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