collective-memory

Collective Memory

AI セッション間で永続的かつセマンティックなメモリを利用できる MCP サーバーです。コンテキスト、決定事項、学びを保存し、後から自然言語検索で呼び出せます。

理由

AI アシスタントはセッションが変わるとすべてを忘れてしまいます。Collective Memory はその問題を解決します。重要な情報を保存し、意味で検索し、積み重ねていけるコンテキストを構築します。

機能

• セマンティック検索 — キーワードではなく意味でメモリを検索します（OpenAI の埋め込み表現＋LanceDB）
• 自動重複排除 — 類似度が 95％を超えるほぼ同一の情報は保存しません
• プロジェクトごとの分類 — プロジェクト単位でメモリを整理します
• 種類の分類 — decision、milestone、context、learning、session_summary に分類します
• 設定不要のストレージ — 組み込みベクトルデータベースを使用するため、サーバーは不要です

インストール

npm install -g collective-memory

または、クローンしてビルドします。

git clone https://github.com/Hustada/collective-memory.git
cd collective-memory
npm install
npm run build

セットアップ

1. OpenAI API キーを取得する

埋め込み表現の生成に必要です。platform.openai.com で取得してください。

2. Claude Code に追加する

~/.claude/settings.json の mcpServers に追加します。

{
  "mcpServers": {
    "collective-memory": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": ["collective-memory"],
      "env": {
        "OPENAI_API_KEY": "sk-..."
      }
    }
  }
}

ソースからインストールした場合は、次のように追加します。

{
  "mcpServers": {
    "collective-memory": {
      "type": "stdio",
      "command": "node",
      "args": ["/path/to/collective-memory/dist/index.js"],
      "env": {
        "OPENAI_API_KEY": "sk-..."
      }
    }
  }
}

3. CLAUDE.md に使用方法の指示を追加する

グローバルな ~/.claude/CLAUDE.md に追加します。

## Memory

Collective Memory is active. Two tools:

- `remember(content, project?, type?, tags?)` — Persist important context
- `recall(query, project?, type?, limit?)` — Search memory

**On session start**: Run `recall("recent decisions and context")` to load relevant memory.

When to remember: after decisions, milestones, completed work, learned patterns.
When to recall: session start, context switches, referencing past work.

Types: decision, milestone, context, learning, session_summary.

ツール

remember

セマンティック埋め込み表現とともにメモリを保存します。

パラメーター	型	必須	説明
content	string	はい	保存するメモリです。具体的で、それだけで意味が通じる内容にしてください
project	string	いいえ	プロジェクトのコンテキスト（例：「myapp」、「client-x」）
type	string	いいえ	次のいずれか：decision、milestone、context、learning、session_summary
tags	string[]	いいえ	分類用のタグ

保存したメモリの ID を返します。重複排除された場合は既存の ID を返します。

recall

セマンティック類似度でメモリを検索します。

パラメーター	型	必須	説明
query	string	はい	自然言語による検索クエリ
project	string	いいえ	特定のプロジェクトに絞り込みます
type	string	いいえ	特定のメモリの種類に絞り込みます
limit	number	いいえ	結果の最大件数（デフォルト：10）

類似度スコア付きの、一致するメモリの配列を返します。

CLI

コマンドラインからも使用できます。

# Store a memory
collective-memory remember --content "Decided to use PostgreSQL for the auth service"

# Search memories
collective-memory recall --query "database decisions" --limit 5

# Pipe content from stdin
echo "Long content here" | collective-memory remember --content-stdin --project myapp

設定

環境変数	デフォルト	説明
OPENAI_API_KEY	(必須)	埋め込み表現の生成に使用する OpenAI API キー
COLLECTIVE_MEMORY_PATH	~/.collective-memory/data	ストレージの保存場所

動作の仕組み

1. 保存：OpenAI の text-embedding-3-small（768 次元）を使用してコンテンツを埋め込みます
2. 重複排除：保存前に、類似度が 95％を超える既存のメモリがないか確認します
3. インデックス作成：組み込みベクトルデータベースの LanceDB に保存します
4. 検索：クエリを埋め込み、コサイン類似度で照合します

データ

メモリはローカルの ~/.collective-memory/data（または COLLECTIVE_MEMORY_PATH）に保存されます。LanceDB データベースのため、持ち運び可能で、サーバープロセスも不要です。

メモリをエクスポートするには：

npm run export  # Outputs to viz/memories.json

可視化するには：

npm run dash    # Opens UMAP visualization at localhost:3333

ライセンス

MIT

クレジット

The Victor Collective が開発しました。