Evermemos Mcp

evermemos-mcp

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AI コーディングアシスタントのための長期記憶。一度覚えれば、いつでも思い出せます。

アーキテクチャや命名規則、MongoDB をやめた理由を説明するのに 30 分かけたのに、次のセッションでは忘れられてしまう。また最初からすべて説明し直すことになります。

evermemos-mcp がこの問題を解決します。remember を 1 回呼び出せば保存され、briefing を 1 回呼び出せば、どのセッション、どのクライアントでも呼び戻せます。

ベンチマーク：想起率 60/60（ベースラインは 0/60）。帰属エラーはゼロ。P95 は 2 秒未満です。（エビデンス）

紹介動画： Bilibili で視聴

デモ動画： Bilibili で視聴

クイックスタート

EverMemOS Cloud で API キーを取得し、MCP クライアントの設定に追加してください。

{
  "mcpServers": {
    "evermemos-mcp": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": ["evermemos-mcp@latest"],
      "env": {
        "EVERMEMOS_API_KEY": "your-key-here"
      }
    }
  }
}

または、直接実行します。

uvx evermemos-mcp@latest

Claude Code、Cursor、Cline、Cherry Studio、OpenClaw、Gemini CLI、Aider など、MCP 互換のクライアントやエージェントで利用できます。クライアントごとの設定については、docs/05-client-integrations.md を参照してください。

git clone https://github.com/tt-a1i/everos-mcp.git
cd everos-mcp
cp .env.example .env   # set EVERMEMOS_API_KEY
uv run evermemos-mcp

{
  "mcpServers": {
    "evermemos-mcp": {
      "type": "stdio",
      "command": "uv",
      "args": ["run", "--directory", "/path/to/evermemos-mcp", "evermemos-mcp"],
      "env": { "EVERMEMOS_API_KEY": "your-key-here" }
    }
  }
}

利用できる機能

7 つのツール

主な機能

• スペースの分離 — coding:my-app、chat:preferences、study:ml-notes のように指定でき、プロジェクト間で記憶が混ざりません
• 複数スペース検索 — 1 回の recall 呼び出しで最大 10 個のスペースを検索し、ソースを自動的に割り当てます
• 機密情報の保護 — 保存前に API キー、パスワード、トークン、秘密鍵をブロックし、ユーザーに確認を求めます
• 記憶の競合検出 — chat:* スペース内の類似した記憶を自動確認します。競合を提示し、エージェントが判断できるようにします
• ライフサイクルの追跡 — すべてのツールで、各結果に queued、provisional、fallback、または searchable のラベルを付けます
• 追跡可能な引用情報 — すべての結果に memory_type、snippet、timestamp、score、source_message_id を含めます
• Git の自動検出 — space_id を省略すると、Git のリモートから coding:<repo-name> を推定します
• 堅牢なエラー処理 — バックオフ付きで再試行（429/5xx）します。従来の v0 GET ボディー用プロキシ／WAF フォールバックに対応します（デフォルトの v1 fetch/search は POST ボディーを使用）。構造化されたエラーコードを返します

ユースケース

永続的なアーキテクチャのコンテキスト：

You: remember we chose PostgreSQL because our data is highly relational
     [space_id: coding:my-saas]

-- next day, new session --

You: what database did we choose and why?
     → "Chose PostgreSQL — highly relational data model"

ずっと保持される個人設定：

You: remember I prefer dark mode, vim keybindings, and concise responses
     [space_id: chat:preferences]

-- any future session --

You: recall my UI preferences
     → "dark mode, vim keybindings, concise responses"

セッションをまたいで使える学習メモ：

You: remember bias-variance tradeoff — high bias = underfitting, high variance = overfitting
     [space_id: study:ml-notes]

-- later --

You: briefing for study:ml-notes
     → profile + recent episodes + key facts + foresights

evermemos-mcp を選ぶ理由

ほかにもメモリ MCP サーバーはあります。evermemos-mcp の違いは次のとおりです。

ベンチマーク

コーディング、チャット、学習の各スペースにわたる、固定された 60 個のクエリセットでテストしました。

エビデンス：

• benchmark_summary.json
• benchmark_report.md
• runs.jsonl（リリース）

仕組み

MCP Client (Claude Code / Cursor / Cline / Cherry Studio / OpenClaw / any agent)
        │
        │  MCP stdio
        ▼
┌─────────────────────────────┐
│     evermemos-mcp server    │
│  ┌───────────────────────┐  │
│  │   7 Tool Handlers     │  │
│  └──────────┬────────────┘  │
│  ┌──────────▼────────────┐  │
│  │   Memory Service      │  │  Content guard → Conflict check → Cloud write → Lifecycle tracking
│  └──────────┬────────────┘  │
│  ┌──────────▼────────────┐  │
│  │ Space Catalog Service │  │  Space registry, metadata sync, cross-session recovery
│  └──────────┬────────────┘  │
│  ┌──────────▼────────────┐  │
│  │  EverMemOS HTTP Client│  │  Auth, retries, rate-limit backoff, error normalization
│  └──────────┬────────────┘  │
└─────────────┼───────────────┘
              │  HTTPS
              ▼
       EverMemOS Cloud API

• クラウド優先 — すべてのメモリは EverMemOS Cloud に保存されます。失われる可能性のあるローカル状態はありません。
• 非同期抽出 — remember はコンテンツを AI 抽出用のキューに追加します。進行状況を追跡するには request_status を使用します。
• 薄いラッパーではありません — フォールバック階層、複数手法による検索結果のマージ、ID のミラーリング、一部失敗からの復旧など、2500 行を超えるオーケストレーションを備えています。

スペーステンプレート

ツールの使い分け

設定

開発

uv sync --group dev       # Install dev dependencies
uv run ruff check         # Lint
uv run pytest             # Tests (285 pass)

ドキュメント

こちらもご覧ください

MCO — エージェントオーケストレーション用 CLI です。メインのエージェント（Claude Code、Cursor、Aider）から複数のコーディングエージェントへ、並行してタスクを割り当てられます。evermemos-mcp との併用に適しており、MCO が並列実行を担い、evermemos-mcp が永続メモリを担います。

ライセンス

MIT