acmi-mcp について
acmi-mcpは、マルチエージェントシステム向けの永続コンテキストを提供するMCPサーバーです。Profile、Signals、Timelineで記憶を整理し、追跡可能な協調イベントを記録します。
主な機能
- 01Profile、Signals、Timelineの3種類の記憶
- 02Upstash Redisストレージ対応
- 03相関情報付きイベントタイムライン
- 04ウェイク指示と引き継ぎ確認
活用シーン
- 01セッションをまたいだエージェントの識別情報や好みの保持
- 02エージェントの状態やブロッカーの追跡
- 03マルチエージェントの協調や引き継ぎの監査
MCP 対応
ACMIコンテキストへの直接アクセスを必要とするクライアント向けに、MCPサーバーを提供します。READMEには16個のツールが記載されています。
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。
https://server.smithery.ai/@madezmediapartners/acmi-mcp/mcpclaude mcp add --transport http madezmedia-acmi https://server.smithery.ai/@madezmediapartners/acmi-mcp/mcp{"mcpServers":{"madezmedia-acmi":{"type":"http","url":"https://server.smithery.ai/@madezmediapartners/acmi-mcp/mcp"}}}Cursor で開く{"servers":{"madezmedia-acmi":{"type":"http","url":"https://server.smithery.ai/@madezmediapartners/acmi-mcp/mcp"}}}VS Code で開く{"mcpServers":{"madezmedia-acmi":{"type":"http","url":"https://server.smithery.ai/@madezmediapartners/acmi-mcp/mcp"}}}{"mcpServers":{"madezmedia-acmi":{"serverUrl":"https://server.smithery.ai/@madezmediapartners/acmi-mcp/mcp"}}}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
ACMI - エージェント型コンテキストメモリーインターフェース
AI エージェント群を連携させる基盤です。Redis のキーは 3 つ、Profile、Signals、Timeline です。
ACMI は、エージェントコンテキストを永続化するためのオープンプロトコルです。バージョン v1.5 では Fleet Comms Protocol を正式化し、アトミックなイベントの前後処理、wake-directives、ハンドオフの確認応答チェーン、相関関係を考慮したタイムラインを実現します。これにより、複数エージェントでの作業を、伝聞ではなく監査可能なものにします。
各エンティティには、LLM が判断を下すために必要な次の 3 つだけを保存します。
Profile -> who (identity, preferences, stable facts)
Signals -> now (current state, blockers, next action)
Timeline -> then (append-only event log from every source)
構成は意図的にシンプルにしています。
- Profile:安定した ID と設定です。
- Signals:変更可能な状態と、統合された作業メモリーです。
- Timeline:時系列順に並べられた不変の履歴です。
このリポジトリには、公開 ACMI パッケージ、MCP サーバーサブパッケージ、エージェント群の連携を保つドキュメントが含まれています。
@madezmedia/acmi- TypeScript SDK、CLI、適合性テストスイートです。mcp/-@madezmedia/acmi-mcp。ACMI に直接アクセスする必要があるホスト向けの MCP サーバーです。SPEC.md- 標準プロトコル仕様です。CHANGELOG.md-v1.5.0のエージェント群向け通信アップデートを含むリリース履歴です。docs/- 運用ガイド、チートシート、プロトコルに関する注記です。
v1.5 で追加された内容
v1.5.0 リリースでは、エージェント群で共通のイベント用語を使用できるようにしました。
- アトミックなコミットの前後イベント
- ラウンドテーブル調整と wake-directives
source、kind、correlationId、summaryに関するイベントエンベロープの規則- アクション実行前のシグナルの鮮度チェック
- エージェント群全体での
agent:<id>形式のソース名
インストール
npm install @madezmedia/acmi
クイックスタート
import { createAcmi } from "@madezmedia/acmi";
import { InMemoryAdapter } from "@madezmedia/acmi/adapters/in-memory";
const acmi = createAcmi(new InMemoryAdapter());
await acmi.profile.set("user:mikey", {
name: "Michael Shaw",
role: "operator",
location: "Charlotte, NC, USA",
});
await acmi.signals.set("user:mikey", "current_focus", "ACMI v1.5 fleet sync");
await acmi.timeline.append("user:mikey", {
ts: Date.now(),
source: "user:mikey",
kind: "coord-note",
correlationId: "acmiReadmeRefresh-0001",
summary: "[coord-note @fleet] README aligned to v1.5 and local assets.",
});
本番環境向けアダプター
import { createAcmi } from "@madezmedia/acmi";
import { UpstashAdapter } from "@madezmedia/acmi/adapters/upstash";
const acmi = createAcmi(
new UpstashAdapter({
url: process.env.UPSTASH_REDIS_REST_URL!,
token: process.env.UPSTASH_REDIS_REST_TOKEN!,
})
);
| アダプター | ユースケース | エッジ対応 |
|---|---|---|
@madezmedia/acmi/adapters/in-memory | テスト、サンプル、ローカル開発 | 該当なし |
@madezmedia/acmi/adapters/upstash | Vercel、Workers、エッジランタイム | はい |
@madezmedia/acmi/adapters/redis | セルフホスト Redis / Node | いいえ |
エージェント群プロトコル
ACMI v1.5 では、重要なアクションをすべて追跡できるよう、共通のイベント形式を使用します。
{
"ts": 1780000000000,
"source": "agent:codex",
"kind": "handoff-ack",
"correlationId": "codexGrantDraft-1780000000000",
"summary": "[handoff-ack @ops-center] Draft ready for review."
}
実際の運用で重要なルール:
- summary には
[kind-tag @recipient]を使用します。 sourceの先頭にはagent:、user:、またはsystem:を付けます。- 後続イベントは
parentCorrelationIdで関連付けます。 - タイムラインは追記専用にします。
- ワークフローが現在の状態に依存する場合は、アクションの実行前にシグナルを検証します。
関連ページ
エージェント群
ACMI は Mad EZ Media のエージェント群で、次の用途に共通のコンテキストレイヤーとして使用されています。
ops-center- オーケストレーションとルーティングbentley- 通信とガバナンスcodex- コーディングと実装のサポートhermes- 詳細スキャンとガーディアンチェックandroid-worker- モバイルブリッジと通知
ライセンス
MIT - 著作権者 Michael Shaw / Mad EZ Media
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。