MemCell

MemCell MCP サーバー

MemCell の公式 Model Context Protocol（MCP）サーバーおよびレジストリマニフェストです。
AI エージェントのための、生きた永続メモリです。行動する前に情報を想起し、結果を報告することで信頼度を高めます。

MemCell は、あらゆるクライアントハーネスで動作する AI エージェント向けに、永続的で適応型のメモリ、作業スレッドの継続性、ナレッジグラフの探索、根拠に基づくドキュメント RAG を提供します。このリポジトリには、公式 MCP レジストリマニフェスト、Smithery 設定、接続ガイドが含まれています。

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クイックスタート

オプション A：ローカル stdio（推奨）

npx で実行します（memcell CLI がインストール済み、または npm から利用できる必要があります）。

npx -y memcell mcp

オプション B：リモート Streamable HTTP

ホスト型またはセルフホストの MemCell Streamable HTTP エンドポイントに直接接続します。

• エンドポイント：https://memcell.ai/mcp
• ヘッダー：Authorization: Bearer <agent-key>

オプション C：ローカルスタンドアロンサーバー（PGlite）

埋め込み型 PGlite ベクトルストレージを使って、ローカルマシンで MemCell を実行します（キャッシュ済み、または MEMCELL_SERVER_PATH を指定した場合、memcell start はネットワーク接続なしで完全にオフライン実行できます）。

# 1. Start local server in background
memcell start --daemon

# 2. Wire local MCP tools
memcell connect --url http://localhost:3000

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クライアント設定

1. Claude Desktop

claude_desktop_config.json に追加します。

{
  "mcpServers": {
    "memcell": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "memcell", "mcp"]
    }
  }
}

2. Claude Code

次を実行します。

claude mcp add memcell -- npx -y memcell mcp

3. Cursor

.cursor/mcp.json（または ~/.cursor/mcp.json）に追加します。

{
  "mcpServers": {
    "memcell": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "memcell", "mcp"]
    }
  }
}

4. Antigravity

~/.gemini/antigravity/mcp_config.json に追加します。

{
  "mcpServers": {
    "memcell": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "memcell", "mcp"]
    }
  }
}

5. Windsurf / Cline / OpenCode / Goose

MCP サーバーのコマンドを次のように設定します。

• コマンド：npx
• 引数：["-y", "memcell", "mcp"]

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仕組み

MemCell は MCP 経由で、ワークスペースツールを 7 つ公開します。

1. recall：行動を起こす前にメモリを取得する事前確認機能です。関連する指示、決定事項、事実、設定、進行中または再開されたセッションスレッド、1 ホップのナレッジグラフ関係、根拠に基づくワークスペースドキュメントのチャンクを取得します。
2. remember：永続的なメモリストレージです。詳細な運用仕様（content）、影響を受けるリソース（resources）、適用時点（appliesAt）を含む、アトミックな指示、決定事項、事実、設定を、アクティブなワークスペースまたはユーザープロファイルに直接保存します。
3. report：結果フィードバックの調整機能です。想起したメモリが役立ったか、失敗したか、回避されたかを報告し、時間の経過に応じて信頼度を動的に調整します。
4. feedback：特定のメモリ ID を、結果の補足メモとともに直接評価します（worked または failed）。
5. ingest_document：複数形式のドキュメント取り込み機能です。PDF、DOCX、CSV、TSV、HTML、JSON、Markdown ドキュメントを、根拠に基づくワークスペースのチャンクにインデックス化し、必要に応じてアトミックなメモリを抽出します。
6. search_documents：根拠に基づくワークスペースドキュメントのチャンクを、セマンティック検索と全文検索を組み合わせて取得します。
7. get_insights：ワークスペースのリアルタイムテレメトリー、実測による信頼度較正曲線（ECE、Brier スコア、バケットごとの実測成功率）、ガバナンスシールドの指標（適用されたガード、隔離されたユーザースコープのメモリ、降格された項目）を提供します。

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カスタムエージェント SDK との統合

TypeScript または Python でカスタムエージェントを構築していますか？公式のドロップインアダプターは、MCP とともに @memcell/sdk（@memcell/sdk/vercel、@memcell/sdk/openai、@memcell/sdk/langgraph）および Python の memcell.integrations（OpenAI Agents、LangGraph、PydanticAI、CrewAI）に含まれています。

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エコシステム

• DevKit：memcell-ai/devkit の TypeScript SDK、Python SDK、CLI
• Engine：memcell-ai/memcell のコアメモリーサービスのバックエンド
• ドキュメント：memcell.ai/docs

ライセンス

Apache-2.0