Amem

amem

AI コーディングツールのためのメモリレイヤー。
_{AI に一度伝えれば、どこでも覚えています。}

クイックスタート · 仕組み · ベンチマーク · ツール · ダッシュボード · アーキテクチャ

💡 問題点

すべての AI ツールは毎回、すべてのセッションで、すべてのツールにおいて、ゼロから始まります。

- You: "Don't use 'any' in TypeScript"     → told Claude 3 times. Copilot still doesn't know.
- You: "We chose PostgreSQL over MongoDB"   → explained in Cursor. Claude has no idea.
+ With amem: tell it once, every AI tool remembers — forever.

You (in Claude Code):  "Don't use any type in TypeScript"
  └─ amem stores this as a correction (priority 1.0, confidence 100%)

You (switch to Copilot): starts coding
  └─ Copilot already knows — amem feeds it the same correction

You (open Cursor): "What do you remember about TypeScript?"
  └─ Instantly recalls: "Don't use any type" + all related preferences

クラウド不要。API キー不要。SQLite ファイルが 1 つ。すべてがあなたのマシンに保存されます。

🚀 クイックスタート

/plugin marketplace add amanasmuei/amem
/plugin install amem

copilot plugin marketplace add amanasmuei/amem
copilot plugin install amem

npm install -g @aman_asmuei/amem
amem-cli init      # Detects & configures all installed AI tools
amem-cli rules     # Generates extraction rules for proactive memory use

{
  "mcpServers": {
    "amem": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@aman_asmuei/amem"]
    }
  }
}

動作を確認する：

amem-cli stats     # Should show "0 memories" initially

💬 AI に伝えます：「覚えておいてください：常に strict TypeScript を使い、any 型は絶対に使わないでください」

🔄 新しいセッションを開始して、*「TypeScript について何を覚えていますか？」*と尋ねます。すぐに思い出します。

🧬 amem-core を搭載

amem は MCP サーバーです。検索エンジンは @aman_asmuei/amem-core にあります。

     Claude Code / Copilot / Cursor / any MCP client
                        │
                        │ MCP (stdio)
                        ▼
        ┌──────────────────────────────────┐
        │  @aman_asmuei/amem  (this pkg)   │
        │  33 Tools · 7 Resources · 2 Prompts
        │  CLI · Hooks · Dashboard         │
        └───────────────┬──────────────────┘
                        │ imports
                        ▼
        ┌──────────────────────────────────┐
        │  @aman_asmuei/amem-core          │
        │  Embeddings · HNSW · Recall      │
        │  Knowledge Graph · Reflection    │
        │  97.8% R@5 on LongMemEval-S      │
        └───────────────┬──────────────────┘
                        ▼
              ┌────────────────────┐
              │  SQLite + WAL      │
              │  ~/.amem/memory.db │
              └────────────────────┘

⚙️ 仕組み

amem は 3 つのレイヤーで知識を取り込みます。完全自動から完全手動まで対応しています。

メモリーの種類

修正は常に最初に表示されます。これらは AI にとっての厳守すべき制約です。

memory_reflect → Analyzes your entire memory graph
  │
  ├─ Clusters related memories (HNSW neighbor graph)
  ├─ Detects contradictions (negation pairs, numerical, low-overlap)
  ├─ Identifies synthesis candidates
  ├─ Surfaces knowledge gaps (topics with sparse recall)
  └─ Returns a structured report with suggested actions

# Memory Reflection Report
Analyzed 127 memories in 12ms
Health Score: 68/100

## Stats
- Clusters: 8 (avg size: 4.2)
- Clustered: 34 | Orphans: 93
- Contradictions: 2
- Synthesis candidates: 3
- Knowledge gaps: 4

## Contradictions Found
⚠ Opposing language detected (23d apart, 87% similar)
  A: a1b2c3d4 "Always use semicolons in JavaScript..."
  B: e5f6g7h8 "Never use semicolons in JavaScript..."
  → Expire older memory a1b2c3d4 — newer supersedes it

## Synthesis Candidates
### cluster-0 (4 patterns)
  "These 4 related memories form a cluster about 'typescript, types':
  [patterns]:
    - 'Always use strict TypeScript types'
    - 'Prefer strict null checks'
    - 'Use unknown instead of any'
    - 'Enable strictNullChecks in tsconfig'

  Synthesize into a higher-order principle..."

## Knowledge Gaps
- "kubernetes deployment" — asked 3x, avg 25% confidence
- "database migration strategy" — asked 2x, avg 0% confidence

"Remember: we use PostgreSQL, not MongoDB"
"Store a correction: never use console.log in production"
"Note that the auth module is in src/auth/"

memory_store({
  content: "Never use 'any' — define proper interfaces",
  type: "correction",
  tags: ["typescript"],
  confidence: 1.0
})

// Step 1: Compact index — ~50-100 tokens (default)
memory_recall({ query: "auth decisions", limit: 5 })
// -> a1b2c3d4 [decision] Auth service uses JWT tokens... (92%)
// -> e5f6g7h8 [correction] Never store tokens in localStorage... (100%)

// Step 2: Full details only for what you need
memory_detail({ ids: ["a1b2c3d4", "e5f6g7h8"] })

// Multi-strategy: semantic + FTS5 + graph + temporal
memory_multi_recall({
  query: "authentication architecture",
  limit: 10,
  weights: { semantic: 0.4, fts: 0.3, graph: 0.15, temporal: 0.15 }
})

// Exact keyword search (FTS5 syntax)
memory_search({ query: "OAuth PKCE" })
memory_search({ query: '"event sourcing"' })     // phrase match
memory_search({ query: "auth* NOT legacy" })      // boolean

// Surgical edit with auto-snapshot for rollback
memory_patch({ id: "a1b2c3d4", field: "content", value: "Updated text", reason: "clarified" })

// View edit history / restore
memory_versions({ memory_id: "a1b2c3d4" })

// Expire (preserve for history, exclude from recall)
memory_expire({ id: "a1b2c3d4", reason: "Migrated to GraphQL" })

// Promote to core tier (always loaded at session start)
memory_tier({ id: "a1b2c3d4", tier: "core" })

// Link related memories (graph builds itself, but you can add manual links)
memory_relate({ action: "relate", from_id: "abc", to_id: "xyz", relation_type: "supports" })

reminder_set({ content: "Review PR #42", due_at: 1743033600000, scope: "global" })

reminder_check({})
// -> [OVERDUE] Review PR #42
// -> [TODAY] Deploy auth service
// -> [upcoming] Write quarterly report

reminder_complete({ id: "a1b2c3d4" })

// Private blocks stripped before storage
memory_store({
  content: "DB password is <private>hunter2</private>, connect to prod at db.example.com",
  type: "topology", tags: ["database"]
})
// Stored: "DB password is [REDACTED], connect to prod at db.example.com"

// API keys, tokens, passwords auto-redacted by pattern matching
// Configure patterns in ~/.amem/config.json

🌐 プラットフォームの互換性

Claude Code は最も深く統合されています（プラグイン＋フック＋自動メモリー同期）。Copilot CLI はそれに次ぐ統合を備えています。その他の MCP クライアントは、手動設定で 33 ツールを備えたサーバーをすべて利用できます。

AI スキル

🔄 Claude Code の自動メモリ機能との併用

amem は Claude の組み込み自動メモリ機能を補完するものであり、置き換えるものではありません。

推奨： 両方を有効にしておきます。amem-cli sync を実行して Claude のメモリを amem にインポートすると、統合された構造的なアクセスが可能になります。

amem-cli sync              # Import all projects
amem-cli sync --dry-run    # Preview what would be imported
amem-cli sync --project myapp  # Import specific project

amem-cli sync --to copilot              # Export to current project
amem-cli sync --to copilot --dry-run    # Preview without writing
amem-cli sync --to copilot --project /path/to/repo

Claude Code → amem sync → amem DB → amem sync --to copilot → copilot-instructions.md

📊 ダッシュボードとナレッジグラフ

amem-cli dashboard              # Opens at localhost:3333
amem-cli dashboard --port=8080  # Custom port

以下の機能を備えた高機能な Web ダッシュボードです。

• 🔍 メモリブラウザー — 検索、タイプ／階層／ソースによる絞り込み、インライン操作（昇格、降格、期限切れ）
• 🕸️ インタラクティブなナレッジグラフ — ズーム、パン、クリックによるフォーカスと近傍のハイライト表示、詳細パネル、検索、方向付きエッジ
• 📈 分析 — 確信度の分布、タイプ別の内訳、セッションのタイムライン
• ⏰ リマインダー — セッションをまたぐタスクの表示と管理
• 📋 Copilot プレビュー — copilot-instructions.md にエクスポートされる内容を確認

💻 CLI リファレンス

# Setup
amem-cli init                          # Auto-configure AI tools
amem-cli rules                         # Generate extraction rules
amem-cli hooks                         # Install hooks for Claude Code
amem-cli hooks --target copilot        # Install hooks for GitHub Copilot CLI
amem-cli hooks --uninstall             # Remove hooks
amem-cli sync                          # Import Claude auto-memory → amem
amem-cli sync --to copilot             # Export amem → copilot-instructions.md
amem-cli doctor                        # Health diagnostics
amem-cli repair                        # Repair corrupted database from backups

# Dashboard
amem-cli dashboard                     # Web dashboard (localhost:3333)

# Memory operations
amem-cli recall "authentication"       # Semantic search
amem-cli stats                         # Statistics
amem-cli list --type correction        # List by type
amem-cli export --file memories.md     # Export to file
amem-cli forget abc12345               # Delete by short ID
amem-cli reset --confirm               # Wipe all data

🏗 アーキテクチャ

                        Your AI Tool
           Claude Code / Copilot CLI / any MCP client
                    │                │
                    │ MCP (stdio)    │ Lifecycle Hooks
                    ▼                ▼
          ┌─────────────────────────────────┐
          │   @aman_asmuei/amem             │  ← this package
          │                                 │
          │  33 Tools · 7 Resources · 2 Prompts
          │  Slash commands · CLI · Hooks   │
          │  Config: ~/.amem/config.json    │
          └────────────────┬────────────────┘
                           │ imports
                           ▼
          ┌─────────────────────────────────┐
          │   @aman_asmuei/amem-core        │  ← the engine
          │                                 │
          │  Multi-Strategy Retrieval       │
          │  [HNSW] + [FTS5] + [Graph] + [Temporal]
          │       + query expansion         │
          │       + cross-encoder reranker   │
          │                                 │
          │  Self-Evolving Reflection       │
          │  [Clustering] + [Contradictions]│
          │  + [Synthesis] + [Gap Detection]│
          │                                 │
          │  Embeddings: bge-small-en-v1.5  │
          │  Reranker: ms-marco-MiniLM int8 │
          │  97.8% R@5 on LongMemEval-S     │
          └────────────────┬────────────────┘
                           │
                           ▼
          ┌─────────────────────────────────┐
          │   SQLite + WAL + FTS5           │
          │   ~/.amem/memory.db             │
          │                                 │
          │   memories       (tiered)       │
          │   conversation_log (raw)        │
          │   memory_versions (history)     │
          │   memory_relations (graph)      │
          │   synthesis_lineage             │
          │   knowledge_gaps                │
          │   session_summaries             │
          │   reminders                     │
          └─────────────────────────────────┘

amem MCP サーバーは amem-core を囲む薄いラッパーです。 検索エンジン、埋め込み、ナレッジグラフ、リフレクションはすべて amem-core に実装されており、独立してバージョン管理されています。MCP の接続処理に不具合があれば、amem を再公開します。想起機能を改善する場合は、amem-core を再公開します。互いに依存しません。

ランキング式

score = relevance x 0.45 + recency x 0.2 + confidence x 0.2 + importance x 0.15

加算方式のスコアリングにより、単一の低い要素によってランキング全体が損なわれることはありません。

⚙️ 設定

{
  "retrieval": {
    "semanticWeight": 0.4,
    "ftsWeight": 0.3,
    "graphWeight": 0.15,
    "temporalWeight": 0.15,
    "rerankerEnabled": true
  },
  "privacy": {
    "enablePrivateTags": true,
    "redactPatterns": ["..."]
  },
  "tiers": {
    "coreMaxTokens": 500,
    "workingMaxTokens": 2000
  },
  "hooks": {
    "enabled": true,
    "captureToolUse": true,
    "captureSessionEnd": true
  }
}

🧰 技術スタック

🤝 コントリビューション

git clone https://github.com/amanasmuei/amem.git
cd amem && npm install
npm run build   # zero TS errors
npm test        # 281 tests pass

PR はマージ前に CI を通過する必要があります。未対応のタスクについてはIssuesをご覧ください。

_{🇲🇾 マレーシアで Aman Asmuei が ❤️ を込めて開発しました。Aman Asmuei}

_{MIT ライセンス · amem が AI の健忘を防いでくれたら ⭐ を付けてください}