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Claude Memory MCP Server

Claude Memory MCP Server

ローカル
github.com/WhenMoon-afkメモリ・ナレッジ695 週間前に更新

Claude Memory MCP Server について

Mooncite は、コーディングエージェントが Pi、OMP、Claude Code、Codex、ChatGPT の履歴から過去のコンテキストを呼び出せるローカルのメモリ MCP サーバーです。エージェントが結果を使う前に、mooncite_inspect で引用を元のファイルと照合します。

主な機能

  1. 01許可されたローカル履歴を検索
  2. 02引用を現在のソースファイルのバイト列と照合
  3. 03トランスクリプト本文を含まないカバレッジ情報を表示
  4. 04語彙検索とローカル埋め込みの併用

活用シーン

  1. 01過去のセッションのコンテキストを再取得する
  2. 02引用箇所を利用前に元データと照合する

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。

mcp.json · 共通設定
{
"mcpServers": {
"claude-memory": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@whenmoon-afk/memory-mcp"
]
}
}
}
起動コマンドnpx -y @whenmoon-afk/memory-mcp

ローカルサーバーにはマシン上の実行環境(Node.js 18 以上など)が必要です。設定ファイルの場所はクライアントごとに異なります。

パッケージ
npm@whenmoon-afk/memory-mcp

ツール

ツール一覧はまだ取得されていません

ローカルサーバーのツールはマシン上で起動して初めて取得できます。メンテナーはまだツール一覧を提供していません。

詳細

Mooncite

Mooncite を使うと、コーディングエージェントは、もう一度説明してもらわなくても過去のコンテキストを取り戻せます。このマシンに保存された、アクセスが許可されている Pi、OMP、Claude Code、Codex、ChatGPT の履歴を検索します。エージェントが検索結果を利用する前に、mooncite_inspect が元ファイルと照合して引用を確認します。これにより、テキストの出所が確認できます。ただし、そのテキストが現在も正しいことを証明するものではありません。

Mooncite は以前、Claude Memory MCP という名称でした。このリポジトリでは、以前の claude-memory-mcp URL を維持しています。

flowchart LR
    H[Human] -->|installs| M[Mooncite]
    A[Coding agent<br/>Pi, OMP, Codex, Claude Code] -->|recall and inspect| M
    M -->|reads only| S[Local history<br/>Pi, OMP, Claude Code, Codex, ChatGPT]
    M <--> I[(Search index)]
    M -->|cited context| A

インストール

Mooncite の利用には、procfs を備えた Linux、Node.js 24 以降、npm、GitHub へのアクセスが必要です。パッケージ化されたローカル埋め込み機能は Linux x64 のみで利用できます。その他の Linux アーキテクチャでもインストールと字句検索は可能です。

npx --yes github:WhenMoon-afk/claude-memory-mcp#v4.0.7 install

タグ付きの v4.0.7 が現在の安定版リリースです。インストール後、ランチャーを確認してください。その後、登録状態が exact の各クライアントを完全に再起動するか、再読み込みしてください。

"$HOME/.local/bin/mooncite" status

インストーラーは、利用可能な Pi、OMP、Codex、Claude Code のクライアントを設定します。ChatGPT はソースであり、クライアントではありません。ソースの設定、ChatGPT のエクスポート、削除コマンド、簡単な修正方法については、運用ガイドを参照してください。

最初の検索

検索は設定済みのクライアント内で実行します。シェルコマンドではありません。エージェントに特徴的なフレーズを 1 つ指定してください。

"" を指定して mooncite_recall を呼び出してください。最初はスコープを指定せずに検索します。候補が返された場合は、その候補の evidence_id を mooncite_inspect で確認してください。verified は、引用されたテキストが現在もソースファイルと一致していることを示すものとして扱ってください。テキストが正しいことを証明するものではありません。

Mooncite が公開するツールは、次の 3 つのみです。

  • mooncite_recall は、範囲を制限したローカルの証拠を検索します。引用符で囲まれていない 2 語以上のクエリでは、強い字句一致が見つからなかった場合に、ローカルの埋め込み検索結果が追加されることがあります。
  • mooncite_inspect は、現在のソースバイト列とロケーターを照合します。
  • mooncite_status は、トランスクリプトのテキストを表示せずに、カバレッジと健全性を報告します。

次に読む資料

  • エージェントのワークフローでは、いつ検索、範囲の絞り込み、確認、復元を行うかをエージェントに説明します。
  • MCP プロトコルには、ツールの正確な入力と結果が記載されています。
  • 運用ガイドでは、インストール、ソースの設定、状態確認、再構築、無効化、アンインストール、消去を扱います。
  • アーキテクチャでは、エンジン、インデックス、クライアントについて説明します。
  • セキュリティでは、ソースの封じ込め、ローカルデータの取り扱い、削除の制限について説明します。

Mooncite はソース履歴に書き込みを行いません。MCP 経由で返されたテキストはモデルのコンテキストとなり、そのモデルプロバイダーのデータ取り扱いの対象になります。

コメント

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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。