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SelfMemory

SelfMemory

リモート
github.com/SelfMemoryメモリ・ナレッジ3331 週間前に更新
リポジトリ

SelfMemory について

SelfMemoryは、モデルをまたいでAIとの会話やコンテキストを保存・検索するオープンソースのメモリエンジンです。MCP、SDK、ウェブサイトから記憶を追加でき、組織のナレッジ活用も想定しています。

主な機能

  1. 01モデル間で会話の記憶を保存・検索
  2. 02MCP、SDK、ウェブサイトから記憶を追加
  3. 03ユーザーとエージェント向け
  4. 04プロジェクトや組織のコンテキストを想定

活用シーン

  1. 01異なるモデル間で会話のコンテキストを保つ
  2. 02エージェント用の記憶を保存・検索する
  3. 03SDK経由で記憶に内容を書き込む
  4. 04企業AIシステム向けにプロジェクト情報を集約する

MCP 対応

SelfMemoryはMCP経由で記憶を追加できます。READMEには、MCPクライアントに公開する具体的なツールや検索機能は記載されていません。

#memory#rag#agent#long-term-memory

設定

リモートサーバーはインストール不要です。クライアントを選んで設定をコピーするか、ワンクリックで導入できます。

エンドポイントhttps://mcp.selfmemory.com/mcp/
インストールコマンドをコピー
Claude CodeTerminal
Cursor.cursor/mcp.json
VS Code.vscode/mcp.json
Claude Desktopclaude_desktop_config.json
Windsurf~/.codeium/windsurf/mcp_config.json

コマンドはターミナルで実行し、JSON は各クライアントの MCP 設定に貼り付けて再起動します。認可が必要なサーバーは初回接続時にログインを求めます。

ツール

詳細

SelfMemory

CI PyPI Python PyPI downloads npm downloads License codecov

SelfMemory

あなたとあなたのエージェントのために AI の記憶を保存します

これはオープンソースのユニバーサルメモリエンジンであり、ユーザーは異なるモデル間で AI との会話やコンテキストを保存および取得できます。ユーザーは MCP、SDK、または Web サイト selfmemory.com を通じて記憶を追加できます。将来的には、ノート作成機能やチャットボット機能を備えたワンストップのメモリハブへと進化していきます。B2B 向けには、プロジェクトのコンテキスト、組織のナレッジ、ドキュメント、データソースを保存し、全社的な AI システムを支えるナレッジ基盤となります。

🚀 クイックスタート

pip install selfmemory

from selfmemory import SelfMemory

memory = SelfMemory()

# Add memories
memory.add("Can you find the nearest BMW car showroom for me.", user_id="user")

# Search memories
results = memory.search("Can you find a car washing service near me?", user_id="user")
print(results)

📚 完全なドキュメント

完全なドキュメント、ガイド、例については docs.selfmemory.com をご覧ください。

変更履歴: 変更と更新の詳細なリストについては CHANGELOG.md をご覧ください。

🤝 コントリビューション

コントリビューションを歓迎します！ CONTRIBUTING.md。

🔗 リンク

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プロトコルの概要から最初のサーバーの導入まで、よくある疑問にまとめて答えます。

AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。