Aimemo

aimemo

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AI エージェント向けの依存関係ゼロの MCP メモリサーバー — 永続的で検索可能、ローカルファーストのシングルバイナリです。

$ claude "let's keep working on the payment service"

  ╭─ memory_context ──────────────────────────────────────────────────╮
  │ [project: payment-service]                                        │
  │                                                                   │
  │ Last session (3 days ago):                                        │
  │  • Stripe webhook signature verification — DONE                   │
  │  • Idempotency key refactor — IN PROGRESS                         │
  │  • Blocked: race condition in concurrent refund handler           │
  │                                                                   │
  │ Related: Redis connection pool, pkg/payments/refund.go            │
  ╰───────────────────────────────────────────────────────────────────╯

  Picking up where we left off. The race condition in the refund
  handler looks like a missing mutex around the in-flight map.
  Let me check pkg/payments/refund.go ...

  [... Claude works through the fix ...]

  ╭─ memory_store (journal) ──────────────────────────────────────────╮
  │ Resolved refund race — added sync.Mutex around inFlightRefunds.   │
  │ Tests passing. Next: load test with k6 at 500 rps.               │
  ╰───────────────────────────────────────────────────────────────────╯

🧠 aimemo を選ぶ理由

• 面倒なインフラ管理は不要です。 Go のシングルバイナリです。Docker、Node.js ランタイム、クラウドアカウント、API キーは不要です。brew install で 30 秒で導入できます。
• メモリはプロジェクトと一緒に保管されます。 コードの隣にある .aimemo/ に保存されます。git にコミットすることも、.gitignore に追加することもできます。ブランチを切り替えても、メモリはディレクトリに付いてきます。
• Claude は中断したところから正確に再開できます。 memory_context が各セッション開始時に自動的に実行されます。Claude は、何をしていたか、何がブロックされていたか、どのような決定がなされたかを確認できます。同じ説明を繰り返す必要がなくなります。
• 適切な順位付けを行う全文検索です。 FTS5 と BM25 のスコアリングを、情報の新しさとアクセス頻度で重み付けします。関連性の高いメモリが先に表示され、古い情報は自然に目立たなくなります。
• 複数のセッションを同時に実行しても、破損しません。 SQLite の WAL モードにより、複数の Claude ウィンドウが互いをロックせずに同時に書き込めます。
• 主導権は常にあなたにあります。 Claude が使えるすべてのツールを、ターミナルからも利用できます。確認、編集、取り消し、エクスポートが可能です。メモリは読みやすい Markdown または JSON 形式で保存され、独自形式に閉じ込められることはありません。

⚡ クイックスタート

# 1. Install
# Linux/macOS (one-line install):
curl -sSL https://raw.githubusercontent.com/MyAgentHubs/aimemo/main/install.sh | bash

# Or macOS via Homebrew:
brew install MyAgentHubs/tap/aimemo

# 2. Initialize memory for your project (run from project root)
aimemo init

# 3. Register with Claude Code
claude mcp add-json aimemo-memory '{"command":"aimemo","args":["serve"]}'

Claude Code を再起動してください。次のセッションで、Claude はプロジェクトのコンテキストを自動的に読み込みます。

OpenClaw のクイックスタート

OpenClaw スキルを使用している場合は、スキルごとにメモリを分離する方法について、以下のOpenClaw との連携セクションをご覧ください。

🔧 仕組み

aimemo serve は stdio MCP サーバーとして実行されます。プロセスのライフサイクルは Claude Code が管理するため、自分でプロセスを起動し続ける必要はありません。Claude はセッション開始時に memory_context を呼び出して関連する以前のコンテキストを読み込み、作業中には memory_store と memory_link を呼び出して決定事項や関連性を記録します。ターミナルからいつでも aimemo search、aimemo list、aimemo get を呼び出して、同じデータを読み取ったり編集したりできます。すべてのデータは .aimemo/ 内の SQLite データベースに保存され、現在のディレクトリから上位へたどって検索されます。Git が .git/ を見つけるのと同じ方法です。

🛠 MCP ツール

ツール	説明	Claude が呼び出すタイミング
memory_context	現在のプロジェクトに関する、順位付けされた最近の記録を返します	セッション開始時 — 自動
memory_store	記録（事実、決定事項、日誌、TODO）を保存します	タスクの完了後、または決定を行った後
memory_search	すべての記録を対象に全文検索し、BM25 で順位付けします	特定の情報を思い出す必要があるとき
memory_forget	ID を指定して記録を論理削除します	情報を破棄するよう指示されたとき
memory_link	2 つの記録の間に名前付きの関連性を作成します	依存関係やつながりを特定したとき

すべてのツールスキーマを合わせても 2,000 トークン未満です。各呼び出しには 5 秒の厳格なタイムアウトが設定されており、サーバーがセッションを停滞させることはありません。データがない状態でのクエリは 5 ms 未満で返されます。

📋 CLI リファレンス

セットアップ

コマンド	説明
aimemo init	現在のディレクトリに .aimemo/ を作成します
aimemo serve	MCP stdio サーバーを起動します（Claude Code が自動的に呼び出します）
aimemo doctor	DB の健全性、FTS5 のサポート、WAL モード、MCP の登録を検証します

Memory

コマンド	説明
aimemo add <name> <type> [observations...] [--tag]	1 つ以上の観察事項を含むエンティティを追加します
aimemo observe <entity-name> <observation>	既存のエンティティに新しい観察事項を追加します
aimemo retract <entity-name> <observation>	エンティティから特定の観察事項を削除します
aimemo forget <entity-name> [--permanent]	エンティティを論理削除します（復元可能）。完全に削除するには --permanent を使用します
aimemo search <query>	関連度順の結果を返す全文検索を行います
aimemo get <entity-name>	すべての観察事項と関連を含むエンティティを表示します
aimemo link <from> <relation> <to>	2 つのエンティティ間に型付きの関連を作成します
aimemo append <entity-name> <observation>	エンティティに観察事項を追加します（observe の別名）

Journal

コマンド	説明
aimemo journal	対話形式の日誌エントリを開きます（$EDITOR に従います）
aimemo journal <text>	インラインで簡単な日誌エントリを記録します

Inspect & Export

コマンド	説明
aimemo list	最近の観察事項を一覧表示します
aimemo tags	使用中のすべてのタグを一覧表示します
aimemo stats	DB サイズ、観察事項の数、最終書き込み時刻を表示します
aimemo export --format md	すべてのメモリを Markdown にエクスポートします
aimemo export --format json	すべてのメモリを JSON にエクスポートします
aimemo import <file>	JSONL または JSON のエクスポートファイルからインポートします

すべてのコマンドで --context <name> を指定すると、名前付きコンテキスト（.aimemo/ 内の別個の .db ファイル）を対象にできます。

⚙️ 設定

~/.aimemo/config.toml — グローバルなデフォルト設定。すべて省略可能です。

[defaults]
context = "main"          # default context name
max_results = 20          # observations returned by memory_context

[scoring]
recency_weight = 0.7      # 0–1, weight of recency vs. access frequency

[server]
timeout_ms = 5000         # hard timeout on every MCP call
log_level = "warn"        # "debug" | "info" | "warn" | "error"

プロジェクトごとの設定は、プロジェクトルートにある .aimemo/config.toml に記述します。キーは同じで、プロジェクトの設定がグローバル設定より優先されます。

🤖 Claude Code との統合

マシンごとに一度だけサーバーを登録します。

claude mcp add-json aimemo-memory '{"command":"aimemo","args":["serve"]}'

Claude がメモリを利用できることと、その使い方を把握できるよう、プロジェクトの CLAUDE.md に以下を追加してください。

## Memory

This project uses aimemo for persistent memory across sessions.

- Call `memory_context` at the start of every session to load prior context.
- Call `memory_store` with `type: journal` before ending a session to record
  what was completed, what is still in progress, and any blockers.
- Use `memory_link` to connect related observations (e.g. a bug to its fix,
  a decision to its rationale).
- Do not store secrets, credentials, or PII.

🦞 OpenClaw との統合

aimemo は、スキルごとのメモリ分離とインフラ不要により、OpenClaw の「すべてを記憶するが、何も理解しない」という問題を解決します。

OpenClaw に aimemo を使う理由

問題：

• OpenClaw 標準の Markdown メモリは、使うほど性能が低下します
• スキル間でメモリを共有するため、情報が混在します
• コンテキストの圧縮によって重要な情報が失われます

解決策：

• ✅ 依存関係なし — Go の単一バイナリで、Docker／Node.js／データベースは不要です
• ✅ スキルごとの分離 — 各スキルに専用のメモリデータベースが割り当てられます
• ✅ 実用的に機能 — BM25 検索と重要度スコアリングで重要な情報を見つけます
• ✅ ローカル優先 — すべてのデータはマシン上に保持されます

他のソリューションとの比較：

	aimemo	Cognee	memsearch	Supermemory
依存関係	なし	Neo4j/Kuzu	Milvus	クラウドサービス
インストール	30 秒	複雑	複雑	サインアップが必要
スキルの分離	組み込み	手動	手動	該当なし
Linux 対応	✅ ネイティブ	✅	✅	該当なし

5 分でセットアップ

# 1. Install (Linux amd64/arm64)
curl -sSL https://raw.githubusercontent.com/MyAgentHubs/aimemo/main/install.sh | bash

# 2. Register MCP server with OpenClaw
claude mcp add-json aimemo-memory '{"command":"aimemo","args":["serve"]}'

# Or add to ~/.openclaw/openclaw.json:
# {
#   "mcpServers": {
#     "aimemo-memory": {
#       "command": "/usr/local/bin/aimemo",
#       "args": ["serve"]
#     }
#   }
# }

# 3. Initialize workspace memory
cd ~/.openclaw/workspace
aimemo init

# 4. Restart OpenClaw Gateway
# Linux: systemctl --user restart openclaw-gateway
# macOS: launchctl stop com.openclaw.gateway && launchctl start com.openclaw.gateway

スキルごとのメモリ分離

context パラメーターを使うと、各スキルに専用のメモリを割り当てられます。

SKILL.md 内：

---
name: my-skill
description: A skill with persistent memory
---

# My Skill

## Instructions

When doing work:

1. **Load memory FIRST**:

memory_context({context: "my-skill"})

2. Do your task with loaded context

3. **Store learnings**:

memory_store({ context: "my-skill", entities: [{ name: "preferences", entityType: "config", observations: ["User prefers snake_case"] }] })

**CRITICAL**: Always pass `context: "my-skill"` to prevent memory pollution.

結果：

~/.openclaw/workspace/.aimemo/
├── memory.db                    # Shared/default (no context)
├── memory-skill-a.db            # Skill A's isolated memory
├── memory-skill-b.db            # Skill B's isolated memory
└── memory-skill-c.db            # Skill C's isolated memory

完全な例

次の examples/openclaw-github-pr-reviewer/ では、以下の機能を備えた、実際に動作するスキルの全体をご覧いただけます。

• GitHub PR をレビューします
• コードスタイルの好みを学習します
• セッションをまたいでパターンを記憶します
• 改善に役立てるためのフィードバックを保存します

ドキュメント

• OpenClaw 統合ガイド — セットアップを順を追って説明します
• OpenClaw ワークフロー — アーキテクチャを詳しく解説します
• スキルの例 — 完全な実装

デバッグ

# List a skill's memory
aimemo list --context my-skill

# Search within a skill
aimemo search "keyword" --context my-skill

# Export for inspection
aimemo export --context my-skill --format json > memory.json

# Get database stats
aimemo stats --context my-skill

🖥 クライアントのサポート

aimemo は、MCP 対応のあらゆる AI コーディングクライアントで動作します。サーバーコマンドは常に aimemo serve です。

PATH に関する注意（macOS/Homebrew）： GUI アプリでは、シェルの PATH が引き継がれないことがあります。クライアントが aimemo を見つけられない場合は、代わりに絶対パス /opt/homebrew/bin/aimemo を使用してください。

Claude Code

claude mcp add-json aimemo-memory '{"command":"aimemo","args":["serve"]}'

または、.mcp.json をプロジェクトのルートにコミットしてください（例として、このリポジトリのファイルを参照してください）。

Cursor

プロジェクトローカル（.cursor/mcp.json）またはグローバル（~/.cursor/mcp.json）：

{
  "mcpServers": {
    "aimemo-memory": {
      "command": "aimemo",
      "args": ["serve"]
    }
  }
}

Windsurf

~/.codeium/windsurf/mcp_config.json を編集してください（グローバルのみ）：

{
  "mcpServers": {
    "aimemo-memory": {
      "command": "aimemo",
      "args": ["serve"]
    }
  }
}

OpenAI Codex CLI

プロジェクトローカル（.codex/config.toml）またはグローバル（~/.codex/config.toml）：

[mcp_servers.aimemo-memory]
command = "aimemo"
args    = ["serve"]

Cline（VS Code）

~/Library/Application Support/Code/User/globalStorage/saoudrizwan.claude-dev/settings/cline_mcp_settings.json を編集してください：

{
  "mcpServers": {
    "aimemo-memory": {
      "command": "aimemo",
      "args": ["serve"],
      "disabled": false,
      "alwaysAllow": []
    }
  }
}

Continue（VS Code / JetBrains）

プロジェクトローカル（.continue/mcpServers/aimemo-memory.yaml）：

name: aimemo-memory
version: 0.0.1
schema: v1
mcpServers:
  - name: aimemo-memory
    command: aimemo
    args:
      - serve

または、グローバル設定 ~/.continue/config.yaml の mcpServers: キーの下に追加してください。

Zed

~/.zed/settings.json（グローバル）または .zed/settings.json（プロジェクトローカル）で設定します：

{
  "context_servers": {
    "aimemo-memory": {
      "source": "custom",
      "command": "aimemo",
      "args": ["serve"],
      "env": {}
    }
  }
}

🤝 コントリビューション

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