ZenBrain Memory

@zensation/mcp

ステータス：早期リリースです。 ツールの範囲は意図的に小さくしており、1.0 までに変更される可能性があります。その基盤となるメモリレイヤーは、ZenBrain 論文で説明され、ベンチマークで測定されているものと同じです。

あらゆる MCP クライアント（Claude Desktop、Claude Code、Cursor、または独自のクライアント）に、会話が終わっても保持されるメモリを提供するMCPサーバーです。

5 つのツール、ローカルの SQLite ファイル 1 つ。アカウントもネットワークへの接続も不要です。

ツール	機能
zenbrain_store	長期メモリに情報を保存します。保存先は自動的に判定され、最初に一致したものが使われます。steps、または「How to」「Steps:」「workflow:」といった表現があれば手順になり、感情の重みが 0.5 を超えるとエピソードになり、確信度が 0.9 を超えるとピン留めされたコアメモリになり、それ以外は意味的事実になります。呼び出すたびにメモリが追加されます。同じコアメモリを再度保存すると更新されます。
zenbrain_recall	クエリに関連する情報を、エピソード、意味的事実、手順、コアの各レイヤーから検索します。ワーキングメモリは、名前を指定した場合にのみ検索します。結果は 0 から 1 のスコア順に並び、それぞれに ID と保存レイヤーが付いています。一致するものがないレイヤーでは、最近のエピソードや事実、または成功率の高い手順がスコア 0 で返され、該当結果より後ろに並びます。minScore を 0 より大きくすると、これらは除外されます。すべてのコアブロックのスコアは 0.5 または 0.8 です。
zenbrain_forget	zenbrain_recall が返した ID とレイヤーを指定してメモリを完全に削除します。統合によって関連付けられた情報も一緒に削除されます。エピソードを削除すると、そのエピソードから作られた事実も削除されます。そのような事実を削除すると、そこに統合されたすべてのエピソードが削除されます。どちらの場合も、その内容のワーキングメモリ上のコピーが削除されます。一緒に削除された項目は alsoForgotten に一覧表示されます。単独で保存され、統合されていないメモリは、長期メモリのエントリーとして保持されます（duplicates は、検索結果にそのようなコピーがあることを示します）。ワーキングメモリのスロットはコピーにすぎないため、削除する場合はそこではなく、長期メモリの結果を指定してください。メモリを修正するには、いったん削除してから修正した内容を保存します。
zenbrain_consolidate	1 回のメンテナンス処理を行います。最近のエピソード 100 件のうち、感情の重みが 0.5 を超えるものを、それぞれ 1 回だけ意味的事実にします。ワーキングメモリのスロットは減衰し、関連度が 0.01 以下のものは削除されます。長期メモリから削除されるものはありません。
zenbrain_health	各レイヤーの使用状況を表示します。使用中のスロット数、エピソード数、事実の数と確認が必要な件数、手順数、コアブロック数が分かります。

インストール

Node.js 22 以降が必要です。

npm install -g @zensation/mcp

クライアントの設定

{
  "mcpServers": {
    "zenbrain": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@zensation/mcp"],
      "env": {
        "ZENBRAIN_DB": "~/.zenbrain/memory.db"
      }
    }
  }
}

変数	デフォルト	意味
ZENBRAIN_DB	./zenbrain.db	SQLite ファイルへのパスです。先頭の ~/ はホームディレクトリを表します。相対パスは、クライアントがサーバーを起動するディレクトリからの相対パスです。Claude Desktop など一部のクライアントは、書き込みできない / から起動する場合があるため、絶対パスまたは ~/ で始まるパスを指定してください。:memory: を指定すると、プロセスの終了時に破棄されるストアになります。
ZENBRAIN_CONTEXTS	personal,work,learning,creative	コンマ区切りのコンテキストドメインで、コンテキスト横断レイヤーに渡されます。5 つのツールはいずれもまだこのレイヤーを使っていないため、現在、この値は効果がありません。

サーバーは stdio 経由で MCP 通信を行います。標準出力にはプロトコルの通信データのみが出力され、診断情報は標準エラー出力に送られます。

7 つのレイヤー

保存することと分類することは同じではありません。メモリがどのレイヤーに格納されるかによって、取得方法と統合時の処理が決まります。5 つのツールが扱うのは、ワーキングメモリ、エピソード記憶、意味記憶、手続き記憶、コアメモリです。短期記憶は zenbrain_health のカウンターとしてのみ表示され、コンテキスト横断メモリはどのツールにも接続されていません。

	レイヤー	格納する内容
7	コンテキスト横断メモリ	異なるドメインのエンティティ間のリンク（実験段階。使用するツールはありません）
6	コアメモリ	ピン留めされた事実
5	手続き記憶	「X の方法」— スキルとワークフロー
4	長期意味記憶	FSRS によるスケジューリングが行われる事実
3	エピソード記憶	具体的な経験や出来事
2	短期記憶／セッション	現在の会話コンテキスト
1	ワーキングメモリ	アクティブなタスクへの集中、7±2 項目

長期記憶の内容は、自然に減衰したり削除されたりすることはありません。減衰するのはワーキングメモリのみです。 すべての事実に FSRS のレビュー予定が設定されますが、レビューを報告するツールはないため、このサーバーを通じて予定が進むことはありません。感情的な重みは、振り分け先（0.5 を超える場合はエピソード）と、統合時にエピソードから事実に変換される内容を決定します。アルゴリズムは @zensation/algorithms にあり、1 行ずつ確認できます。

このサーバーでは LLM プロバイダーを一切設定していないため、モデルを呼び出す処理はありません。保存時の振り分けはコンテンツに基づくヒューリスティックで行われ、統合では生成された要約を使いません。

このリリースで対応していないこと

導入前に知っておくべき点です。

• デフォルトでは埋め込みプロバイダーが設定されていないため、想起は意味的ではなく字句的に行われます。 ベクトルがない場合、想起の順位は、正規化したトークンの重複度に基づいて決まります。ウムラウトやアクセント記号は正規化され、出現頻度の低い単語ほど重みが増し、隣接する語句は同じ単語が離れて出現する場合より優先されます。「Kieler Förde」に関するメモから「Kieler Foerde」を見つけることはできますが、「car」と「automobile」を関連付けることはできません。エピソードと事実は、それぞれ直近 500 件から順位付けされ、手続きは成功率が最も高い 500 件から順位付けされます。クエリに一致する内容がないレイヤーでは、直近のエピソードと事実、または最も成功率の高い手続きが score: 0 で返され、すべての一致結果より後に配置されます。すべてのコアブロックには 0.5 または 0.8 が付くため、ブロックが一致度の低い結果より上位になる場合があります。ワーキングメモリを要求した場合も、同じ方法で順位付けされます。真の意味的マッチングを行うには、ライブラリ経由で EmbeddingProvider を渡してください。公開済みのベンチマークでは、この構成を使用しています。
• SQLite の類似検索は全件走査です。 1 人分のメモリには十分ですが、大規模なデータには @zensation/adapter-postgres を使用してください。
• 統合はツールの呼び出しであり、スケジュールではありません。 自動で実行するものはありません。
• ストアは通常のファイルです。 暗号化されていません。ノートを置く場所と同じような場所に保存してください。サーバーの実行中は、SQLite が -wal ファイルと -shm ファイルを同じ場所に保持します。

ライブラリとして使用する

サーバーファクトリーがエクスポートされているため、ZenBrain のツールを独自のサーバーにマウントしたり、テストで実行したりできます。パッケージは ESM です。Node 22.12 以降では require() で読み込めます（22.0～22.11 では import を使用してください）。

import { createZenBrainServer } from '@zensation/mcp/server';
import { MemoryCoordinator } from '@zensation/core';
import { SqliteAdapter } from '@zensation/adapter-sqlite';

const coordinator = new MemoryCoordinator({
  storage: new SqliteAdapter({ filename: './memory.db' }),
});

const server = createZenBrainServer(coordinator);
// connect it to any transport you like — the caller owns the coordinator's lifecycle

依存関係ゼロであることと、その境界

@zensation/algorithms と @zensation/core は、互い以外の依存関係を取り込みません。この主張は、ソースツリーではなく、パッケージ化された tarball を対象に、 プッシュのたびに CI で検証されています。

このパッケージは、意図的にその境界の外に置かれています。 MCP サーバーにはプロトコル SDK が必要なため、このパッケージにはそれが含まれています。別パッケージにしておくことで、コアをクリーンな状態に保てます。@zensation/core をインストールしても MCP SDK は取り込まれず、このパッケージをインストールしても、コアが掲げる主張が損なわれることはありません。

ZenBrain について

ZenBrain は、神経科学に着想を得た LLM エージェント向けの 7 層メモリアーキテクチャです。TypeScript で構築され、Apache-2.0 のもとで公開されています。@zensation/algorithms と @zensation/core にサードパーティー依存関係はありません。ベンチマーク結果と測定時の構成は論文で報告されており、再現用パッケージは Zenodo で公開されています。

埋め込みプロバイダーなしですぐに使用できます。語彙ランキングを採用しているため、追加でインストールするものはありません。論文では、他のシステムと比較する ZenBrain のベンチマーク実行に nomic-embed-text を埋め込みプロバイダーとして使用しました。検索のアブレーション実験では OpenAI の text-embedding-3-small を使用しました。

• ソースと課題：github.com/zensation-ai/zenbrain
• 論文：arXiv:2604.23878 · オープンアクセスアーカイブ：10.5281/zenodo.19353663
• ブラウザーで試す：zensation.ai/en/playground
• モデルカード：huggingface.co/zensation-ai/zenbrain
• パッケージ：@zensation/algorithms · @zensation/core · @zensation/adapter-postgres · @zensation/adapter-sqlite · @zensation/mcp · @zensation/ai-sdk
• レジストリーエントリー：ai.zensation/zenbrain

ライセンス：Apache-2.0