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Tephra

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リモート
obsidian-metrics.comメモリ・ナレッジ02 日前に更新
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Tephra について

Tephraは、ユーザーのAIツールがアカウント単位のメモリーと公開ナレッジライブラリを共有できるホスト型MCPサーバーです。意味検索とキーワード検索、再ランキング、関連メモリーの探索を組み合わせて想起します。

主な機能

  1. 01共有メモリーの想起と検索
  2. 02アカウント単位のメモリー保存
  3. 03意味検索とキーワード検索の併用
  4. 04公開共有ライブラリからの想起
  5. 05キー、編集履歴、データエクスポートの管理

活用シーン

  1. 01接続したAIツール間で保存済みの文脈を取得
  2. 02後の会話に使う重要な事実を保存
  3. 03個人メモリーと公開情報を合わせて検索

MCP 対応

Tephraはホスト型Streamable HTTP MCPサーバーを通じて、想起、検索、記憶保存のツールを提供します。対応クライアントはOAuthで接続でき、それ以外では個人用AIキーを利用します。

設定

リモートサーバーはインストール不要です。クライアントを選んで設定をコピーするか、ワンクリックで導入できます。

エンドポイントhttps://tephra.obsidian-metrics.com/mcp
インストールコマンドをコピー
Claude CodeTerminal
Cursor.cursor/mcp.json
VS Code.vscode/mcp.json
Claude Desktopclaude_desktop_config.json
Windsurf~/.codeium/windsurf/mcp_config.json

コマンドはターミナルで実行し、JSON は各クライアントの MCP 設定に貼り付けて再起動します。認可が必要なサーバーは初回接続時にログインを求めます。

ツール

詳細

Tephra MCP

Tephra はホスト型のリモート MCP サーバーです。アカウントに紐づいた、AI ツール間で共有できるひとつのメモリーを提供します。接続したツールはそこから情報を呼び出し、情報を追加できます。このリポジトリにはソースコードは含まれていません。Tephra は Obsidian Metrics が提供する有料のホスト型サービスです。

  • サーバー URL(Streamable HTTP):https://tephra.obsidian-metrics.com/mcp
  • 接続方法:サーバー URL を追加します。MCP OAuth に対応しているクライアントでは、クライアントから Obsidian アカウントにサインインします。それ以外のクライアントでは、個人用 AI キー(tpk_...)を使用します。サインインへの対応状況はクライアントによって異なるため、お使いのクライアントの接続ガイドを確認してください。
  • 接続ガイド:CONNECT.md および https://tephra.obsidian-metrics.com/connect
  • レジストリのメタデータ:server.json;クライアント設定例:mcp-config-examples.json

機能

  • AI ツール間で共有できるひとつのメモリー。 接続ページでは、Claude(claude.ai、Desktop、モバイル)、ChatGPT、VS Code(GitHub Copilot)、Cursor、Claude Code、Gemini CLI、Windsurf、Zed、Mistral Le Chat、Perplexity、およびリモート MCP サーバーを追加できるその他のアプリ向けの手順を案内しています。接続した各ツールは、同じメモリーから情報を呼び出し、そこに情報を追加できます。
  • 3 つの MCP ツール(読み取り専用キーで使えるのは最初の 2 つのみです):
    • tephra_recall:メモリーと共有ライブラリを対象に、順位付けされた情報を呼び出します。query は最大 4000 文字、limit は 1~50(デフォルトは 10)です。省略可能な keywords(キーワード検索用の完全一致語句を最大 20 個)、mode(semantic、keyword、hybrid のいずれか)、および reader_order: "chronological"(同じ行を古い順に表示し、それぞれに日付を付与)も指定できます。
    • tephra_search:同じメモリーを対象に、tephra_recall の順位付け機能を使わず、通常のセマンティック検索を行います。query は最大 4000 文字、limit は 1~100(デフォルトは 10)です。
    • tephra_remember:共有ライブラリではなく、自分のアカウントにメモリーをひとつ保存します。text は最大 8000 文字です。省略可能な region(省略すると Tephra が分類します)、最大 10 個の tags、importance(1~5、デフォルトは 3)を指定できます。Tephra は via-ai-key タグを追加し、そのメモリーがすでに保存されていた場合はその旨を報告します。
  • MCP に関する Tephra の指示: recall、search、remember の結果には、Tephra の REST API が返すものと同じガイダンスを含む <tephra_directions> ブロックが含まれる場合があります。内容は、呼び出し後に保存するよう促す指示、最近の呼び出しがない状態で保存した場合の警告(blocked としてフラグ付け)、完全性に関する注記、サマリーシート、「見落としている可能性がある情報」のリストです。サマリーシート、見落としている可能性がある情報のリスト、アラートは、保存済みレコードを参照するもので、フェンスで囲まれ、指示ではなくデータとしてラベル付けされています。サーバーの initialize 指示は、保存済みのコンテキストに依存する可能性のある質問に答える前に tephra_recall を呼び出し、長期的に保持すべき事実を保存するために tephra_remember を呼び出すよう AI に求めます。ただし、ツールを呼び出すタイミングは引き続き AI が判断します。
  • ハイブリッド検索: bge-m3 のセマンティック検索とキーワード検索を相互順位融合で統合し、クロスエンコーダーで再順位付けしたうえで、リンクされたメモリーを対象に最大 2 ホップの範囲で探索します。
  • デフォルトでアカウント単位に分離: 各メンバーはそれぞれ独立したテナントです。メンバーが保存するデータはすべてそのアカウントに紐づき、他のメンバーには表示されません。
  • 共有ライブラリ: メンバーのデータを含まない公開ナレッジです。arXiv、PubMed、Federal Register、Crossref/OpenAlex などのソースから毎時情報が追加されます。検索では自分のメモリーと併せて共有ライブラリも利用します。
  • 管理と監査: 最大 10 個の有効な AI キーを作成でき、それぞれを個別に失効させたり、読み取り専用にしたりできます。各キーには個別のアクティビティログがあります。また、OAuth アプリの接続を解除する接続済みアプリのパネル、編集履歴、メモリーの編集・削除・異議申し立て、データのエクスポート(アプリ)も利用できます。
  • プロンプトインジェクション対策(キー/MCP の結果):不可視文字を除去し、レコードを 4000 文字までに制限し、結果を指示ではなく注記として囲みます。
  • Cloudflare Workers でホストされる、リモートのストリーミング対応 HTTP MCP。 インストールもセルフホストも不要です。

制限

  • Tephra は有料製品で、無料プランはありません。アクセス方法は、Premium(Obsidian Metrics コミュニティ経由のメンバー料金で月額 $19、直接契約では月額 $29)か、サブスクリプション不要の Tephra シートの買い切り($399)です。使用量の計測はありません。メンバーシップが失効すると、キーと接続は一時停止されます。
  • レート制限:AI キーまたは接続済みアプリごとに毎分 60 リクエスト、さらにメンバー全体で毎分 120 リクエストの上限があります。
  • AI は tephra_remember を呼び出す必要があります。Tephra はチャットを自動で取り込まず、Gmail/Slack/Drive のコネクターもありません。
  • 画像や音声は取り込めません。メンバーは共有ライブラリに公開できません。

ベンチマーク

LongMemEval-S の全 500 問を対象に、top-10 検索、gpt-4o-2024-08-06 を評価者として 1 回実行した結果:gpt-4o の読み取りモデルでは 85.2%、Claude Opus 5.5 の読み取りモデルでは 95.2%(Claude Code のサブエージェント経由で実行)。検索結果は同一でした。470 件中 467 件で、必要なセッションが少なくとも 1 つ top 10 に含まれ、435 件では必要なセッションがすべて含まれていました。ランキングではありません。

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MCP は初めてですか?

プロトコルの概要から最初のサーバーの導入まで、よくある疑問にまとめて答えます。

AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。