Recall

メモリサーバーがなければ、Claude／Copilot／Cursor との会話は 毎回、何も覚えていない状態から始まります。コードベースや規約、 決定事項、注意点を毎回説明し直す必要があります。Recall が解決します。

まずはこちら：Recall が 1 人の開発者と 1 つの AI にできること

一度インストールして、MCP クライアントから接続するだけで、AI は次のことができるようになります。

• セッションをまたいで記憶します — 「先週、認証フローについて何を決めた？」と聞くと、幻覚ではなく、実際の決定事項が返ってきます
• コードとドキュメントをインデックス化します — index_file + recall = リポジトリを対象としたローカルのセマンティック RAG
• 回答の出典を示します — answer はテキストに加え、参照したチャンクも返します
• プロジェクトの知識を蓄積します — すべての checkpoint、reflect、anti_pattern が、後から検索できるようになります
• 再起動後も保持します — ディスク上の追記専用アーティファクトから、ベクトルストアを再構築できます

pip install を 1 回実行し、設定ブロックを 1 つ追加すれば完了です。API キーは不要です。外部サービスも不要です。トークンごとの料金もありません。MIT ライセンスです。ユーザーの 95% が Recall に使うのは、これだけです。

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mem0／Letta／Zep とはどう違いますか？

Recall は、これらと同じ役割を果たします。AI セッションをまたいでメモリを保持し、意味検索を行い、「ユーザーが先週言ったことを覚えておく」ことができます。違いは、どこに、どのように保存するかです。

	mem0／Letta／Zep	Recall
メモリの保存先	各サービスのクラウド	お使いの ~/.recall/
API キーが必要	はい	いいえ
料金	トークンごと／月額 SaaS	無料
埋め込み	各サービスのサービス	ローカル ONNX（オフライン）
ネットワーク通信	検索のたびに発生	なし
エアギャップ環境に対応	いいえ	はい
MCP ネイティブ	ラッパーまたは SDK	MCP 上に構築
マルチエージェント連携	なし	6 つのプリミティブ

ホスト型のメモリプロバイダーにトークンごとの料金を払うことに抵抗がなければ、それらは優れた製品です。Recall は必要ありません。AI のメモリをノート PC や自分のサーバーに置き、無料かつオフラインで使いたい場合、それが Recall の用途です。

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スケールアップ：複数のエージェントを実行するときの連携

1 人の開発者に個人用 AI メモリを提供する同じインストール環境は、複数のエージェントが接続すると共有ブレインとしても機能します。Copilot のウィンドウが 2 つ。プランナーと実行役のペア。リファクタリングを分担する Claude インスタンスが 3 つ。同じ PR で動作する pre-commit エージェントと code-review エージェント。すべてのエージェントが同じストアに対して remember と recall を実行します。

これにより、ホスト型のメモリサービスがこれまで解決を試みたことさえない、新たな問題が生じます。エージェント同士の作業の衝突です。 エージェント A が src/auth.py のリファクタリングを開始します。別のウィンドウのエージェント B は、A が編集中だと知らずに同じファイルを書き換えます。最後に保存した側の変更が残ります。もう一方のエージェントの作業は失われます。

Recall には、並列で動作するエージェントを衝突だらけの状態から連携チームへと変える、6 つの MCP プリミティブが用意されています。

ツール	機能
claim(resource, agent)	TTL の期限切れで自動解除されるソフトロックをファイル／テーブル／URL に設定します
release(resource, agent)	ロックを解除します（ソフトアーカイブされるため、監査証跡は残ります）
who_has(resource)	「今、誰かが src/foo.py を編集中ですか？」
claims()	すべてのエージェントに対する有効なロックの一覧
handoff(to_agent, ...)	意図、ファイル、コンテキストを含む明示的な作業の引き継ぎ
pulse_others(self_agent)	自分以外のエージェントによる、最も新しいチェックポイント N 件

クレームは助言的なものです（git のロックのようなものです）。Recall が 2 つ目のエージェントによる書き込みを物理的に阻止するわけではありませんが、適切に動作するクライアントは必ず事前に確認します。TTL によって、クラッシュしたエージェントがリソースを永久にロックすることを防ぎます。ロックの解除はソフトアーカイブされます（プロジェクト全体の「削除＝アーカイブ」というルールに従います）。そのため、誰がいつ何を保持していたかという監査証跡が残ります。

ユーザーが 1 人だけなら、これらのツールは使われずにそのままになります。複数のエージェントにスケールアップすることがあれば、すぐ使える状態でそろっています。

   ┌──────────────┐                           ┌──────────────┐
   │  Agent a3f7  │      claim(file, ttl)     │  Agent b1c4  │
   │  Claude #1   │ ───────────┐  ┌─────────► │  Claude #2   │
   └──────┬───────┘            ▼  │           └──────┬───────┘
          │              ┌────────┴───────┐          │
          │   remember   │     Recall     │   pulse  │
          ├────────────► │ • shared memory│ ◄────────┤
          │              │ • claims/locks │          │
          │   handoff    │ • handoffs     │  handoff │
          ├────────────► │ • who_has      │ ◄────────┤
          │              └────────────────┘          │
          ▼                                          ▼
       22 MCP tools — Copilot, Claude, Cursor, custom

MCP ツールは合計 22 個です。すべてのユーザーが利用できる 16 個のメモリツールに、スケールアップ時に有効になる 6 個の連携プリミティブが加わります。

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1 行でインストール（Claude Desktop、VS Code、Cursor）

Recall は stdio MCP サーバーとして提供されます。設定は不要です。API キーも Docker もポートも必要ありません。メモリは ~/.recall/ に保存されます。

pip install "ai-recallworks[mcp]"

次に、MCP クライアントの設定に Recall を追加します。

Claude Desktop（macOS では ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json、Windows では %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json）：

{
  "mcpServers": {
    "recall": {
      "command": "recall-mcp"
    }
  }
}

VS Code（ワークスペースまたはユーザー設定の mcp.json）：

{
  "servers": {
    "recall": {
      "command": "recall-mcp"
    }
  }
}

クライアントを再起動します。これで、エージェントはセッションをまたいで永続するメモリを利用できるようになります。埋め込み処理は完全にオフラインで実行されます（Chroma に同梱の all-MiniLM-L6-v2 を使用）。必要に応じて、環境変数から Ollama／OpenAI／Voyage の埋め込みに切り替えられます。

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5 分でインストール（HTTP／マルチユーザー／チーム）

1. サーバーを実行します：

docker run -d --name recall \
  -p 8787:8787 \
  -e API_KEY=changeme \
  -v recall-data:/data \
  ghcr.io/recallworks/recall:latest

2. 接続します。使用するスタックを選んでください：

# Raw HTTP (any language)
curl -H "X-API-Key: changeme" \
     -H "Content-Type: application/json" \
     -d '{"content":"first memory","tags":"hello"}' \
     http://localhost:8787/tool/remember

# Python (use requests/httpx — no SDK pkg needed)
import requests
h = {"X-API-Key": "changeme", "Content-Type": "application/json"}
requests.post("http://localhost:8787/tool/remember", headers=h,
              json={"content": "first memory", "tags": "hello"})
print(requests.post("http://localhost:8787/tool/recall", headers=h,
                    json={"query": "memory"}).json()["result"])

// TypeScript / JavaScript (Node 18+, Bun, Deno, browser)
npm install @recallworks/recall-client

import { RecallClient } from "@recallworks/recall-client";
const c = new RecallClient({ baseUrl: "http://localhost:8787", apiKey: "changeme" });
await c.remember("first memory", { tags: "hello" });
console.log((await c.recall("memory")).result);

詳しい手順：docs/quickstart.md。

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得られるもの

• 13 個のツール — remember、recall、reflect、anti_pattern、checkpoint、 pulse、session_close、index_file、reindex、snapshot_index、 memory_stats、forget、maintenance。
• 2 種類のトランスポート — プレーンな HTTP（POST /tool/{name}）と SSE 経由の MCP。 Copilot、Claude Code、Cursor、または任意の MCP クライアントに組み込めます。
• モデルを自由に選択 — 切り替え可能な埋め込みモデル（default / OpenAI / Ollama）と要約モデル（noop / OpenAI / Ollama）を利用できます。完全にオフラインで、 完全にオンプレミスで、または独自の Azure-OpenAI テナントで実行できます。 docs/byo-models.md を参照してください。
• デフォルトで永続化 — ライブストアは一時的ですが、自動的にディスクへスナップショットを保存します。 コンテナーを再起動しても、完全な状態で起動します。
• 追記専用のアーティファクト — 書き込みのたびに .md ファイルも保存されます。 ベクトルストアが消失しても、アーティファクトから reindex で再構築できます。
• forget はソフトアーカイブ — ポリシーとして後付けするのではなく、OSS コード自体に ガードレールを組み込んでいます。削除したメモリは復元できます。

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他との違い

	Recall	Mem0 / Letta / Zep
ライセンス（コア）	MIT	さまざま。SaaS 優先
セルフホスト	docker run を 1 回	さまざま。多くの場合、容易ではない
BYO 埋め込みモデル	default / OpenAI / Ollama（環境変数）	通常は固定
BYO LLM	noop / OpenAI / Ollama（環境変数）	通常は固定
ストレージモデル	追記専用アーティファクト + ベクトルインデックス。再構築可能	ライブ DB のみ
delete	設計上、ソフトアーカイブ	完全削除
ツールの範囲	特化型ツール 13 個（メモリ + ワークフロー）	埋め込み + 検索の基本機能
MCP ネイティブ	はい。プレーンな HTTP にも対応	部分的／ラッパー経由
運用モデル	単一バイナリ、単一コンテナー	複数サービスのスタック

マネージドサービスをお探しの場合は、以下の Recall Cloud をご覧ください。すべてを完全に所有できる脳をお求めの場合は、この OSS コアで十分です。

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リポジトリの構成

パス	内容
src/recall/	OSS サーバー（MIT）
src/recall/tools/	ツールごとのモジュール
src/recall/transport/	HTTP + MCP/SSE アダプター
docker/single-tenant/	Dockerfile と compose のリファレンス
tests/	pytest スイート（Docker 不要）
docs/	クイックスタート、規約、アーキテクチャ
enterprise/	マルチテナント、SSO、コントロールプレーン（BSL）

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規約

ツールを活用するための 実践方法 です。必要に応じて選んでください。

• コールドスタートの手順 — 各セッションで実行する 開始時のプロトコルです。
• ブランディング — どのエージェントがいつどのファイルを変更したかを 追跡できる、署名付き編集ヘッダーです。

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ステータス

アルファ版です。src/recall/ のコードは、数千のセッションに提供してきたホスト型の本番環境の脳から 抽出したものです。その後、組織固有のパス、拡張機能、テナントデータを除去しています。1.0 までに 破壊的変更が入る可能性があります。イメージタグを固定してください。

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コントリビューション

ぜひご協力ください — まず CONTRIBUTING.md をお読みください。バグ修正、 新しい Store バックエンド、ドキュメントの改善、アンチパターンの追加を受け付けています。 事前の議論なしにアーキテクチャを書き換える変更は受け付けていません。

セキュリティに関する問題については、SECURITY.md をご覧ください。

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ライセンス

• src/recall/、clients/、docker/single-tenant/、docs/、examples/ — MIT（LICENSE）
• enterprise/ — BSL 1.1、追加利用許諾は5席分、3年後にMITへ移行（LICENSE-COMMERCIAL.md）

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Recall オープンソース版と Recall Pro、ホステッド版の比較

機能	OSS（このリポジトリ）	Recall Pro	Recall Cloud
シングルテナントのDockerイメージ	✅	✅	n/a（ホステッド）
13個のメモリーツール、MCP + HTTP	✅	✅	✅
BYOエンベッダー + LLM	✅	✅	✅
追記専用アーティファクト + 自動スナップショット	✅	✅	✅
マルチテナント、SSO、RBAC	—	✅	✅
監査ログ + 保持ポリシー	—	✅	✅
セッションをまたぐエンティティグラフ	—	✅	✅
PIIサニタイズパイプライン	—	✅	✅
スナップショットのレプリケーション / DR	—	✅	✅
ベンダーサポート + SLA	コミュニティ	営業時間内	24×7
当社のインフラでホステッド	—	—	✅
料金	無料	ノードあたり月額99ドルから	1,000ツールあたり0.10ドルから

Recall ProはBusiness Source Licenseに基づきenterprise/ツリーから提供されます。ソースコードは公開されており、5席分の無料追加利用許諾が付属し、3年後にMITへ移行します。ライセンスを購入すると、OSS環境にenterprise/モジュールが追加されます。

Recall Cloudはホステッド型のマルチテナント版です。同じツールを、インフラ管理なしで利用できます。早期アクセスの料金についてはお問い合わせください。

➡️ 営業へのお問い合わせ：[email protected] · 20分の製品紹介を予約：https://recall.works/demo

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Recallを基盤とする業界特化型ビルド

Recallはエンジンです。その上に、すぐに使える業界特化型のナレッジシステムを構築して提供しています。

• IceWhisperer — ICE Mortgage Technology / Encompassを利用する企業向けのメモリー + ワークフロー用ナレッジシステムです。SDKインデックス、設定レシピ、プラグイン監査、ドリフト検出があらかじめ用意されています。パイロット版は月額250ドルからです。

お客様の業界向けのナレッジシステムをご希望の場合は、当社で構築します。[email protected]までメールでお問い合わせください。

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メンテナー

メンテナーへの連絡先は[email protected]です。GitHubでのIssueやPRも歓迎します。