Basic Memory について
Basic Memory は、AI との会話に永続的なメモリを提供する MCP サーバーです。ナレッジは Markdown ファイルとしてローカルまたはクラウドに保存され、ユーザーと AI の両方が読み書きや検索を行えます。セッションをまたいでプロジェクトの文脈を保持したい方に向いています。
主な機能
- 01Markdown ファイルによるローカルファーストのナレッジ保存
- 02AI と人間による双方向の読み書きと同期
- 03観察事項とウィキリンクで構築されるナレッジグラフ
- 04キーワードでなく意味に基づくノート検索
- 05読み取り専用や破壊的操作を示すツールのヒント
- 06クロスデバイス同期を備えた任意のクラウドホスティング
活用シーン
- 01セッションをまたいでプロジェクトの背景を保持し、説明を繰り返さない
- 02学習メモや作業ログを記録して後から検索
- 03Obsidian などのツールで AI が書いたノートを閲覧
MCP 対応
Basic Memory は MCP サーバーとして動作し、Claude、Cursor、VS Code などの MCP クライアントにノートの読み取り、書き込み、検索のツールを提供します。
設定
ローカルサーバーの設定はどのクライアントでも共通です。コピーしてクライアントの MCP 設定ファイルに貼り付けてください。
ツール
21掲載時のツール一覧 · 3 週間前に更新
このツールにパラメーターはありません。
詳細
インストール不要 — Basic Memory をクラウドでお試しください
Claude、Codex、または Cursor に30秒で接続できます。Python も JSON もターミナルも不要です。月額15.00ドルで、ずっと同じ価格(年払いなら月額12.50ドル)。7日間の無料トライアル — 合わない場合は7日目までにいつでも解約できます。ベータ価格のため、今登録すれば料金が値上がりすることはありません。OSS ユーザーは、コード BMFOSS で3か月間さらに20%割引になります。
Basic Memory Teams が利用可能になりました!
チームで共有できるクラウドワークスペースを利用できます。ナレッジは一人だけのものではありません — チームメンバーが書いた内容は、すぐに他の全員とその AI アシスタントが利用できます。 メモをリアルタイムで共同編集し、人間とエージェントの間で作業を引き継ぎ、散在したコピーではなく、つながったひとつのナレッジベースを構築できます。料金は同じです。まずは1ユーザーで始め、必要に応じて追加できます。
Basic Memory
AI がもう忘れることはありません。
Claude、Codex、Cursor、ChatGPT、または MCP に対応するあらゆる環境で、中断したところからすぐに再開できます。ナレッジは Markdown ファイルとして保存され、自分も AI も読み書きや検索ができます。
- ローカル優先。 ディスク上のプレーンテキスト。ずっとそのままです。
- 双方向。 AI と人間が同じファイルに書き込み、同期によって内容を一致させます。
- 本格的なナレッジグラフ。 観察事項とウィキリンクが積み重なり、コンテキストを生み出します。
- セマンティック検索。 キーワードだけでなく意味からメモを見つけられます。高品質なベクトル検索やハイブリッド検索を実現する、クロスエンコーダーによる再ランキングもオプションで利用できます。
- MCP ネイティブ。 主要な AI クライアントや IDE すべてで動作します。
- 段階的なツール検出。 すべてのツールに動作のヒント(読み取り専用、破壊的、冪等)が付いているため、エージェントは動作を試して確認するためにコンテキストを無駄にすることなく、必要に応じて適切なツールを選べます。
- クラウドは任意。 必要に応じてデバイス間で同期できます。必須ではありません。
はじめに
ご自身に合った方法をお選びください。どちらも同じ Markdown で同じ製品を利用できます。
| ☁️ クラウド | 💻 ローカルインストール |
|---|---|
|
30 秒で完了。 サインアップして、AI クライアントを接続すれば完了です。
月額 $15.00 でずっと固定 · 7 日間の無料トライアル · いつでもキャンセル可能 |
2 分で完了。 インストールして、AI クライアントを設定し、実行します。
セマンティックベクトルを Milvus に保存する Postgres デプロイメントでは、ファーストパーティのオプション追加機能を代わりにインストールしてください。
|
利用者の声
Basic Memory のおかげで、LLM との付き合い方がすっかり変わりました。この連携をきっかけに、GPT と Gemini から Claude と Claude Code 専用に切り替え、会社の業務プロセス全体を Basic Memory のワークフローに合わせて全面的に見直しています。
— Alex、TrainerDay
Basic Memory は、AI チャットボットに足りなかった「すごさ」をもたらしてくれます。今では Claude や Claude Code なしの環境は想像できません。
— Caleb、Caleb Picker Consulting
もう Basic Memory なしではコーディングしません。今取り組んでいないプロジェクトを参照したり、学んだことや ProTips の記録を継続して残したりできるので、本当に時間の節約になります。
— @groksrc、開発者
詳しくは basicmemory.com をご覧ください。
Basic Memory Cloud
Basic Memory のホスト版です。同じ製品、同じ Markdown ファイル、同じ MCP ツールを利用できます。データベースのホスティングと同期を当社が行い、スマートフォンでも使えるようにしています。
利用できる機能
- どのデバイスでも同じナレッジ。 ウェブ、モバイル、デスクトップでナレッジグラフを利用できます。デバイス間でコピー&ペーストする必要はありません。
- あらゆる MCP クライアントを接続。 Claude Desktop、Claude Code、Codex、Cursor、ChatGPT(カスタム GPT)、VS Code などに、ウェブアプリからワンクリックで接続できます。
- ローカルとの双方向同期。 スマートフォンで編集すると、ノートパソコンの Obsidian に反映されます。rclone を利用し、競合を解決します。
- スナップショットとバックアップ。 特定時点の状態に復元できます。履歴を確認でき、ノートを失うことはありません。
- ロックインなし。 ノートはプレーンな Markdown です。いつでもローカルの Markdown にエクスポートできます。同じファイル、同じ形式、同じウィキリンクを維持できます。いつでもキャンセルでき、データは引き続きご自身のものです。
WorkOS AuthKit、Neon Postgres、Tigris S3 を基盤に構築されています。
料金
月額 $15.00 で、サブスクリプションを続ける限り価格は固定です(通常価格は $19)。ベータ期間中にサインアップすると、料金はずっと上がりません。サブスクリプションを継続する限り、同じ価格で利用できます。プランは 1 種類のみで、ティア分けや予告のないアップグレードはありません。ノート数、プロジェクト数、機能はすべて無制限です。
- 7 日間の無料トライアル。ご希望に合わない場合は、7 日目までいつでもキャンセルできます。
- その後もいつでもキャンセルでき、ノートは好きなときにエクスポートできます。
- OSS ユーザー:コード
BMFOSSを使うと、さらに 20% オフで 3 か月間利用できます(月額約 $11.40)。
クラウドとローカル
| クラウド | ローカル | |
|---|---|---|
| セットアップ時間 | 30 秒 | 2 分(Python が必要です) |
| 料金 | 月額 15.00 ドル、生涯固定(7 日間のトライアル) | 無料 |
| ストレージ | ホスティング(Tigris S3) | お使いのディスク |
| デバイス間の同期 | 組み込み | 手動(Git、Syncthing など) |
| モバイルアクセス | はい(ウェブ+アプリ) | いいえ |
| エアギャップ環境 | いいえ | はい |
| データは常に自分のもの | はい — いつでもエクスポート可能です | はい — すでに手元にあります |
| ソースコード | AGPL-3.0 | AGPL-3.0 |
| スナップショットとバックアップ | 組み込み | ご自身で用意 |
どちらの方法でも、同じ OSS エンジンと同じ Markdown ファイルを使用します。どちらにもロックインされないため、必要に応じて切り替えられます。
すでにお使いのツールと連携
| クライアント | トランスポート | 備考 |
|---|---|---|
| クラウドウェブアプリ | https | basicmemory.com にサインイン — インストール不要 |
| Claude Desktop | stdio/https | macOS / Windows / Linux |
| Claude Code | stdio/https | claude mcp add |
| Codex | stdio/https | OpenAI のコーディングエージェント |
| Cursor | stdio/https | .cursor/mcp.json |
| VS Code | stdio/https | MCP のネイティブサポート |
| ChatGPT | https | カスタム GPT アクション(search / fetch) |
| Obsidian | — | 同じ Markdown を直接読み書きします |
| MCP 対応ツール | stdio/https | MCP に対応していれば使用できます |
公式エージェントパッケージ
このリポジトリは、Basic Memory のホストネイティブなエージェントパッケージの正式な配布元でもあります。コアの Python パッケージ、Claude Code プラグイン、共有スキル、Hermes プラグイン、OpenClaw プラグインは、すべて同じソースツリーから提供されます。
メンテナーはリポジトリのルートから、統合されたすべての内容を検証できます。
just package-check
各ホスト内で作業する場合は、パッケージごとの justfile も利用できます。
just package-check-claude-code
just package-check-skills
just package-check-hermes
just package-check-openclaw
Claude Code プラグイン
Claude Code プラグインは、Claude の作業メモリと Basic Memory をつなぐものです。セッション開始時のブリーフィング、コンパクション前のチェックポイント、オプトイン方式のキャプチャ出力スタイル、/basic-memory:bm-setup · :remember · :share · :status を提供します。
まず Basic Memory MCP サーバーに接続してください — AI クライアントを接続するを参照してください。プラグインのフックとスキルは MCP サーバーを呼び出すため、接続は必須です。その後、プラグインをインストールします。
bm install claude-code
これにより、マーケットプレイスが登録され、Claude Code 経由でプラグインがインストールされます。チーム向けにリポジトリの設定へ両方を登録するには --scope project を追加します。また、実行せずに基盤となる claude plugin コマンドを確認するには --dry-run を追加します。
ソース:plugins/claude-code。
共有スキル
フレームワークに依存しない SKILL.md ファイルは skills/ にあります。お使いの Skills CLI がリポジトリのサブディレクトリをソースとしてサポートしている場合:
npx skills add basicmachines-co/basic-memory/skills -g
Claude と ChatGPT では、skills-latest リリースから basic-memory.zip または basic-memory-chatgpt.zip をアップロードしてください。インストール方法については、skills/README.mdを参照してください。
インストール済みの Skills CLI がそのソースを読み込めない場合は、CLI を更新するか、skills/ 内の memory-* ディレクトリをエージェントのスキルディレクトリにコピーしてください。
Hermes
Hermes は integrations/hermes 内で、ネイティブなプラグイン形式を維持しています。
hermes plugins install basicmachines-co/basic-memory/integrations/hermes
Hermes はプラグインの Python 依存関係をインストールしないため、Hermes の venv に mcp パッケージも追加してください。手順とサポート対象の Hermes リリースについては、プラグインの READMEを参照してください。
OpenClaw
OpenClaw はパッケージネイティブの形式を維持し、integrations/openclaw から公開されています。
openclaw plugins install @basicmemory/openclaw-basic-memory
前回の続きから再開
https://github.com/user-attachments/assets/a55d8238-8dd0-454a-be4c-8860dbbd0ddc
AI クライアントを接続する
クラウドを選んだ場合、ウェブアプリがクライアントの接続手順を案内します。以下の設定例はローカルインストール向けです。
Claude Desktop
~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json を編集します。
{
"mcpServers": {
"basic-memory": {
"command": "uvx",
"args": ["--prerelease=allow", "basic-memory", "mcp"]
}
}
}
Claude Desktop を再起動します。デフォルトでは、ノートは ~/basic-memory に保存されます。
Claude Code、Codex CLI、Cursor、VS Code、ChatGPT、Obsidian
Claude Code
claude mcp add basic-memory -- uvx --prerelease=allow basic-memory mcp
セッションのブリーフィング、コンパクション前のチェックポイント、
/basic-memory:* コマンドを含むメモリブリッジをフルに利用するには、
これに加えて Claude Code
プラグインもインストールしてください。
Codex CLI
~/.codex/config.toml に追加します。
[mcp_servers.basic-memory]
command = "uvx"
args = ["--prerelease=allow", "basic-memory", "mcp"]
Codex のデフォルトの MCP 承認動作を維持することも、同じテーブルにこのサーバーのスコープに限定した設定を追加して、対象となる Basic Memory ツールを事前承認することもできます。
[mcp_servers.basic-memory]
command = "uvx"
args = ["--prerelease=allow", "basic-memory", "mcp"]
default_tools_approval_mode = "approve"
この設定によって Codex の承認が全体的に無効になったり、サーバーがアクセスできる Basic Memory プロジェクトが拡張されたりすることはありません。Basic Memory の書き込み、編集、削除を含む、破壊的なアノテーションを示すツールについては、引き続き Codex の承認が必要です。Basic Memory の Codex プラグインをインストールした場合は、代わりにプラグインのスコープに限定した設定を使用してください。
Cursor
.cursor/mcp.json(プロジェクト)または ~/.cursor/mcp.json(グローバル)に追加します。
{
"mcpServers": {
"basic-memory": {
"command": "uvx",
"args": ["--prerelease=allow", "basic-memory", "mcp"]
}
}
}
VS Code
ユーザー設定(JSON)に追加します。
{
"mcp": {
"servers": {
"basic-memory": {
"command": "uvx",
"args": ["--prerelease=allow", "basic-memory", "mcp"]
}
}
}
}
ChatGPT
Basic Memory は、カスタム GPT アクション向けに OpenAI 互換の search および fetch ツールを提供します。ChatGPT 統合ガイドを参照してください。
Obsidian
設定は不要です。Obsidian で ~/basic-memory(またはプロジェクトフォルダー)を指定すると、AI が書き込む同じ Wiki リンク、フロントマター、Markdown がグラフビューに表示されます。どちら側で編集しても、あとは同期が処理します。
次のプロンプトを試してください。
"Create a note about our project architecture decisions."
"Find information about JWT auth in my notes."
"What have I been working on this week?"
新機能
- 自動更新。 Basic Memory は
uv toolと Homebrew でインストールした場合、自動的に最新の状態を保ちます。bm updateで手動チェックを実行できます。 - セマンティックベクトル検索。 キーワードだけでなく、意味からノートを検索できます。FastEmbed の埋め込みを使用した全文検索とベクトル検索のハイブリッドランキングに対応し、SQLite または Postgres で利用できます。
- 検索結果の再ランキング(オプション)。 ローカルの FastEmbed クロスエンコーダーまたは LiteLLM ベースのプロバイダーを使って、ベクトル検索とハイブリッド検索で得られた有力な候補を再評価します。
- スキーマシステム。
bm_schema(command="infer")、bm_schema(command="validate")、bm_schema(command="diff")を使って、ナレッジベースの構造を推測、検証、比較できます。 - プロジェクトごとのクラウドルーティング。 API キー(
bm project set-cloud)を使って、個々のプロジェクトをクラウド経由でルーティングし、ほかのプロジェクトはローカルに維持できます。 - 明示的なノート変更。
bm_editは既存のノートを更新し、bm_writeはノートを作成して、誤って上書きするのを防ぎます。 - より充実した検索結果。 一致したチャンクのテキストも含まれるため、LLM はヒットだけでなくコンテキストも取得できます。
- FastMCP 3.0 + ツールアノテーション。 すべてのツールに MCP の動作ヒント(
readOnlyHint、destructiveHint、idempotentHint、openWorldHint)が付属します。これにより、エージェントは推測やトークンの浪費をせず、実行時に機能を段階的に検出できます。 - CLI の全面刷新。 スクリプト向けの
--json出力、ワークスペースを考慮したコマンド、htop に着想を得たプロジェクトダッシュボードを提供します。
v0.18 → v0.20 の詳細は変更履歴を参照してください。
オプションのクロスエンコーダーによる再ランキング
再ランキングは、ベクトル検索またはハイブリッド検索の後に、関連性をもう一度評価します。推論のレイテンシーが増加し、ローカルプロバイダーでは初回実行時にモデルをダウンロードする必要があるため、デフォルトでは無効です。テキスト、タイトル、パーマリンクの検索では、従来のランキングが維持されます。
デフォルトのローカル FastEmbed 再ランカーを有効にします:
export BASIC_MEMORY_RERANKER_ENABLED=true
デフォルトのモデルは jinaai/jina-reranker-v1-tiny-en です。代わりに LiteLLM 経由でホスト型の再ランカーを使用するには、まずオプションの LiteLLM SDK をインストールしてから、設定します:
export BASIC_MEMORY_RERANKER_ENABLED=true
export BASIC_MEMORY_RERANKER_PROVIDER=litellm
export BASIC_MEMORY_RERANKER_MODEL=cohere/rerank-v3.5
export COHERE_API_KEY=...
この機能は無効な設定を検出すると即座にエラーになり、有効なプロバイダーでエラーが発生しても、検索結果の順序に暗黙的にフォールバックすることはありません。プロバイダーの設定、すべての設定項目、調整、ページネーション、エラー時の動作については、セマンティック検索ガイドをご覧ください。
Basic Memory を選ぶ理由
ほとんどの LLM との会話は一時的なものです。質問して回答を得ても、その後はすべて忘れられてしまいます。回避策には限界があります:
- チャット履歴は会話を記録しますが、構造化された知識にはなりません。
- RAGを使うと、LLM はドキュメントを参照できますが、ドキュメントに書き戻すことはできません。
- ベクトルデータベースには複雑なインフラが必要で、通常は他社のクラウド上で運用されます。
- ナレッジグラフの維持には、専用のツールが必要です。
Basic Memory は、よりシンプルな方法を採用しています:人間と LLM の双方が読み書きできる、構造化された Markdown ファイルです。
- すべての知識は、自分で管理できるプレーンファイルに保存されます。
- 人間と LLM の双方が、同じファイルを読み書きします。
- 意味的なパターンを備えた、使い慣れた Markdown を使用します。新しい形式を覚える必要はありません。
- LLM がリンクをたどって移動できるグラフを作成します。
- すでに使っているエディターで動作します(Obsidian、VS Code など)。
- 必要なのはファイルとローカルの SQLite インデックスだけです。サーバーは必要ありません。
仕組み
コーヒーについて、いつものように会話しています:
抽出方法をいろいろ試しています。フレンチプレスよりもプアオーバーのほうが味がすっきりしていて、水温は 205°F が最適なようです。また、挽きたての豆にすると大きな違いが出ます。
LLM に記録するよう頼みます:
「コーヒーの抽出方法についてメモを作成して。」
プロジェクトディレクトリに Markdown ファイルがリアルタイムで作成されます:
---
title: Coffee Brewing Methods
permalink: coffee-brewing-methods
tags: [coffee, brewing]
---
# Coffee Brewing Methods
## Observations
- [method] Pour over highlights subtle flavors over body
- [technique] Water at 205°F (96°C) extracts optimal compounds
- [principle] Freshly ground beans preserve aromatics
## Relations
- relates_to [[Coffee Bean Origins]]
- requires [[Proper Grinding Technique]]
- affects [[Flavor Extraction]]
次のセッションで、LLM は会話の続きを進めます。関連情報をたどって、エチオピア産の豆やバーグラインダーについてすでに知っていることを見つけ、最初からやり直すのではなく、その知識をもとに内容を広げます。Obsidian やエディターでも同じファイルを確認できます。手作業で編集すれば、AI にも変更が反映されます。
人間は Markdown を編集し、LLM は MCP 経由で読み書きし、同期によってすべての一貫性が保たれ、常に自分のファイルが信頼できる唯一の情報源となる、双方向の連携です。
Markdown 形式
各ファイルは Entity です。Entity には、その内容に関する事実である Observations と、ほかのエンティティへのリンクである Relations があります。文法はこれだけです。
フロントマター
---
title: <Entity title>
type: note
permalink: <uri-slug>
tags: [optional, list]
---
観察事項
エンティティに関する事実です。カテゴリは [角括弧] で、タグは # で示し、必要に応じてコンテキストを丸括弧で記載します。
- [method] Pour over highlights subtle flavors
- [tip] Grind medium-fine for V60 #brewing
- [fact] Lighter roasts contain more caffeine than dark
- [resource] James Hoffmann's V60 technique on YouTube
- [question] How does temperature affect compound extraction?
関係
グラフを構成する Wiki 形式のリンクです。関係の種類は単一トークンで表すか、複数語の場合は引用符で囲みます。
- pairs_well_with [[Chocolate Desserts]]
- grown_in [[Ethiopia]]
- requires [[Burr Grinder]]
- "pairs well with" [[Dark Chocolate]]
- [[Target]] のような単独のリンクと、- Worth checking out [[Target]] のような文章内のリンクは、links_to としてインデックス化されます。詳しくはドキュメントをご覧ください。
MCP ツール
Basic Memory は、あらゆる MCP クライアントにこれらのツールを公開します。各ツールには MCP の動作ヒント(読み取り専用、破壊的、冪等、オープンワールド)が付与されているため、エージェントは試行錯誤せずに適切なツールを選べます。
- コンテンツ:
bm_write、bm_read、bm_edit、bm_move、bm_delete - 検索と探索:
bm_search、bm_list、bm_find - ナレッジグラフ:
bm_context - プロジェクト:
bm_project(command="list" | "create" | "recent");bm_project_deleteは別のツールで、サーバー側での明示的な有効化が必要です。 - スキーマ:
bm_schema(command="validate" | "infer" | "diff") - マニュアル:
bm_man - クラウドコネクターアダプター:
searchとfetchは Cloud でのみ登録されます。 ローカル診断にはbm doctorを使います。
ほとんどのツールはデフォルトでテキストを返しますが、bm_context はデフォルトで JSON を返します。構造化レスポンスを取得するには、output_format="json" を渡してください。プロジェクトスコープのツールでは、project に名前、workspace/project、または外部 UUID を指定できます。
インストール済みの仕様については bm_man(page="bm-search(3)") を使うか、
ツールガイドを参照してください。CLI コマンドはシェルでの名前を維持します。
CLI の基本
# Projects
basic-memory project list
basic-memory project add research ~/research
basic-memory project set-cloud research # route through cloud
basic-memory project set-local research # revert
# Config
basic-memory config list # all settings, effective values, env overrides
basic-memory config set cli_output_style plain # validated through the config model
basic-memory config unset cli_output_style # revert to default
# Health & maintenance
basic-memory status
basic-memory doctor # report project problems and the commands that fix them
basic-memory tool edit ... # CLI access to MCP tools
basic-memory update # check for and install updates
# Imports
basic-memory import claude conversations
basic-memory import chatgpt
basic-memory import memory-json
ルーティングフラグ(--local / --cloud)を使うと、混在モードでも対象を指定できます。CLI の完全なリファレンスは
ドキュメントをご覧ください。
自動更新
CLI のインストールでは、デフォルトで24時間ごとに更新を確認し、サイレントに適用します(MCP サーバーが応答し続けられるようにするためです)。
- 対応するインストール元:
uv tool、Homebrew uvx(uv が管理する一時的なランタイム)ではスキップされます- 手動での更新:
bm update(確認して適用)またはbm update --check(確認のみ)
~/.basic-memory/config.json で無効にできます。
{ "auto_update": false }
テレメトリー
CLI からクラウドへのコンバージョンファネルを把握するため、匿名の最小限のイベントを収集します。
収集する情報: クラウドのプロモーション表示、クラウドへのログイン試行と結果、プロモーションのオプトアウトイベント。
収集しない情報: ファイルの内容、ノートのタイトル、ナレッジベースのデータ、PII、IP アドレス、コマンドやツールごとの追跡情報。
イベントはバックグラウンドスレッドで、当社のUmami Cloudインスタンス(オープンソースでプライバシーを重視)に送信されます。CLI がブロックされることはありません。
オプトアウトするには:
export BASIC_MEMORY_NO_PROMOS=1
これにより、プロモーションとすべてのテレメトリーが無効になります。
ログ記録
Basic Memory は Loguru を使用します。デフォルトはエントリーポイントによって異なります。
| エントリーポイント | デフォルト | 理由 |
|---|---|---|
| CLI コマンド | ファイルのみ | コマンドの出力に干渉しないため |
| MCP サーバー | ファイルのみ | 標準出力によって JSON-RPC が破損するため |
| API サーバー | ファイル(ローカル)または標準出力(クラウド) | Docker/クラウドでは標準出力を使用するため |
ログファイル:~/.basic-memory/basic-memory.log(10MB ごとにローテーション、保持期間は10日間)。
環境変数
| 変数 | デフォルト | 説明 |
|---|---|---|
BASIC_MEMORY_LOG_LEVEL | INFO | DEBUG / INFO / WARNING / ERROR |
BASIC_MEMORY_CLOUD_MODE | false | API ログを構造化コンテキストとともに標準出力へ出力します |
BASIC_MEMORY_FORCE_LOCAL | false | ローカル API ルーティングを強制します |
BASIC_MEMORY_FORCE_CLOUD | false | クラウド API ルーティングを強制します |
BASIC_MEMORY_EXPLICIT_ROUTING | false | ルートの選択が明示的であることを示します |
BASIC_MEMORY_ENV | dev | テストモードにするには test を設定します(標準エラー出力のみ) |
BASIC_MEMORY_NO_PROMOS | false | クラウドのプロモーションとテレメトリーを無効にします |
BASIC_MEMORY_IMPORT_UPLOAD_MAX_BYTES | 104857600 | アップロードできるインポートの最大サイズ |
BASIC_MEMORY_LOG_LEVEL=DEBUG basic-memory reindex
tail -f ~/.basic-memory/basic-memory.log
開発
Basic Memory は SQLite(デフォルト、高速、Docker 不要)と Postgres(testcontainers 経由、Docker が必要)をサポートしています。
just install # Install with dev dependencies
just test-sqlite # All tests, SQLite
just test-postgres # All tests, Postgres (testcontainers)
just test # Both backends
just fast-check # fix/format/typecheck + impacted tests
just doctor # File <-> DB consistency check (temp config)
just package-check # Claude Code, skills, Hermes, OpenClaw package checks
just lint
just typecheck # Pyright (primary)
just typecheck-ty # ty (supplemental)
just format
just check # All quality checks
just migration "msg" # New Alembic migration
テストでは pytest マーカー windows、benchmark、smoke を使用します。全一覧は
justfileを参照してください。
コントリビューションを歓迎します。CONTRIBUTING.mdをご覧ください。
ライセンス
♥️ Basic Machines が開発しました。
コメント
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。