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Adaptive Recall

AI アプリケーション向けの適応型メモリシステム。特許出願中です。

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できること

Adaptive Recall は、AI アプリケーション向けの長期メモリを保存、取得、管理するホスト型メモリサーバーです。MCP または REST API 経由で接続できます。

• マルチ戦略検索：4 つの検索戦略（ベクトル類似度、時間的な新しさ、全文キーワード、ナレッジグラフの探索）を並行して実行し、クエリの種類ごとにどの戦略を優先すべきかをシステムが学習します
• 認知スコアリング：認知科学に基づく ACT-R 活性化モデルを使って結果をランク付けし、新しさ、アクセス頻度、エンティティのつながり、検証済みの信頼度を考慮します
• ナレッジグラフ：保存されたメモリからエンティティと関係を自動的に抽出し、テキスト類似度と並ぶ検索経路として使用します
• メモリのライフサイクル：メモリは段階を経て進み、裏付けとなる証拠に応じて信頼度が上昇または低下し、使われないと自然に薄れていきます
• 自己改善：ML モデルは利用パターンから学習します。パラメーターの変更はすべて、採用前に実際のクエリ履歴を使った統計的検証に合格する必要があります
• 検索品質の監視：システムが自身の検索の一貫性を検証し、ナレッジの欠落を特定します

接続

adaptiverecall.com で登録して、サーバー URL と API キーを取得してください。

MCP の設定

MCP クライアントの設定（Claude Code、Codex、Cursor、または MCP 互換ツール）に追加します。

{
  "mcpServers": {
    "adaptive-recall": {
      "type": "url",
      "url": "https://YOUR_SERVER_URL/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY"
      }
    }
  }
}

Claude Code の場合は、プロジェクト内の .mcp.json またはグローバルに利用するための ~/.claude/settings.json に追加します。Gemini CLI の場合は、url の代わりに httpUrl を使用して ~/.gemini/settings.json に追加します。Codex の場合は、Codex の MCP 設定に追加します。

REST API

すべてのアクションは、https://YOUR_SERVER_URL/v1/ の HTTP エンドポイントからも利用できます。すべてのリクエストでは、Authorization ヘッダーに Bearer トークンが必要です。

アクション

アクション	説明
store	新しいメモリを保存します。埋め込みを生成し、エンティティを自動的に抽出します。
recall	認知スコアリングを用いたマルチ戦略検索でメモリを検索します。
update	既存のメモリを変更します。内容が変わると埋め込みを自動的に再生成します。
forget	ID を指定してメモリを削除するか、クエリに最も近いメモリを検索して削除します。
graph	エンティティの関係を名前と深さでたどり、ナレッジグラフを探索します。
status	システムの稼働状況、メモリ数、信頼度の分布、ナレッジの欠落検出を確認します。
snapshot	保存されたメモリを種類別に整理した、書式付きの概要を取得します。
feedback	Adaptive Recall の開発者にフィードバックを直接送信します。

メモリの種類

メモリを保存する際は、メモリの管理方法に影響する種類を割り当てます。

学習型（時間の経過とともに変化し、信頼度が上昇または低下し、ライフサイクルの段階があります）：

• general_knowledge - 事実、観察、参考情報
• user_knowledge - 人々やその好みに関する情報

参照型（静的な参照情報で、ライフサイクルはありません）：

• callable_scripts - ツールやスクリプトの参照
• work_project - プロジェクトの進捗管理、タスク、期限
• cross_reference - 外部情報やリソースへの参照
• learned_procedure - 複数の手順からなるワークフローや手順

料金プラン

Free、Starter、Pro、Business の各プランを利用できます。詳細は adaptiverecall.com をご覧ください。

リンク

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