Mem0 General

Mem0 MCP Server

AI アシスタントを Mem0.ai の永続メモリシステムと連携させるための、Model Context Protocol（MCP）サーバーです。

概要

このサーバーは、互換性のある AI アシスタントが Mem0 に保存された永続メモリにアクセスし、管理するための MCP 対応ツールを提供します。AI モデルと Mem0 メモリシステムの橋渡しとして機能し、アシスタントは次のことができます。

• メモリの保存と取得
• 意味的類似性によるメモリの検索
• さまざまなメモリタイプ（エピソード記憶、意味記憶、手続き記憶）の管理
• 会話のコンテキストに短期メモリを活用
• 選択的メモリパターンの適用
• メモリからナレッジグラフを作成

プロジェクト構成

プロジェクトコードは src/mcp_mem0_general/ ディレクトリ内にあります。

インストール方法

方法 1：DXT 拡張機能（推奨）

この MCP サーバーを最も簡単にインストールするには、Claude Desktop で DXT 拡張機能形式を使用します。

ダウンロード：mem0-mcp-server-0.1.0.dxt

DXT の詳しいインストール手順については、CLAUDE_DESKTOP_INSTALL.md を参照してください。

方法 2：直接インストール（現在の方法）

このサーバーは、リポジトリをクローンしたりローカルにインストールしたりせずに、uvx を使って GitHub から直接実行できます。

サーバーの実行

uv がインストールされていることを確認してください（pipx install uv または brew install uv）。

ターミナルでサーバーを直接テストできます。

# Make sure MEM0_API_KEY is set in your environment
export MEM0_API_KEY="your-mem0-api-key-here"

# Run the server using uvx
uvx git+https://github.com/ryaker/mcp-mem0-general.git mcp-mem0-general

サーバーが起動し、初期化の手順がログに記録されます。

方法 3：Claude Desktop/Cursor での手動設定

1. uvx のパスを確認する： Claude Desktop などの GUI アプリケーションでは、ターミナルと同じ PATH が使用されないことがよくあります。ターミナルで次のコマンドを実行し、uvx 実行ファイルのフルパスを確認してください。

   which uvx
   

   出力されたパス（例：/Users/yourname/.local/bin/uvx または /opt/homebrew/bin/uvx）をコピーします。

2. MCP を設定する： 次の設定を MCP 設定ファイルに追加し、/full/path/to/uvx を手順 1 で確認した実際のパスに置き換えます。

   • Cursor： ~/.cursor/mcp.json に追加または更新します。
   • Claude Desktop： 設定に同様の設定を追加または更新します。

   "mem0-memory-general": {
     "command": "/full/path/to/uvx", # <-- IMPORTANT: Use the full path from 'which uvx'
     "args": [
       "git+https://github.com/ryaker/mcp-mem0-general.git",
       "mcp-mem0-general"
     ],
     "env": {
       "MEM0_API_KEY": "your-mem0-api-key-here"
     }
   }
   

3. 再起動： 変更を反映するため、Cursor または Claude Desktop を再起動します。これでアプリケーション内でサーバーが正しく起動するはずです。

Claude Desktop の詳しいインストール手順とトラブルシューティングについては、CLAUDE_DESKTOP_INSTALL.md を参照してください。

mem0ai[neo4j] の警告について

起動時に warning: The package mem0ai==0.1.96 does not have an extra named neo4j のような警告が表示されることがあります。

• マネージド型 Mem0.ai プラットフォームを使用する場合： この警告は無視して問題ありません。必要なグラフ処理は Mem0 プラットフォーム側で実行されます。
• Neo4j を使用して Mem0 をセルフホストする場合： この警告は、該当するバージョンの mem0ai が Neo4j 関連の Python ライブラリ（langchain-neo4j、neo4j）を自動でインストールしなかったことを示します。グラフ機能を使用する場合は、セルフホスト環境にこれらが手動でインストールされていることを確認する必要があります。

使用ガイドをメモリに読み込む（推奨）

AI アシスタントがサーバーの機能を簡単に参照できるように、USAGE_GUIDE.md の内容を Mem0 に読み込ませることができます。次の手順に従ってください。

前提条件： 上記の「はじめに」セクションの説明に従って、Mem0 MCP サーバーが実行中で、AI アシスタント（Claude/Cursor）で正しく設定されていることを確認してください。

1. ガイドの内容をコピーする： USAGE_GUIDE.md ファイルを開きます。テキストの 全体 を選択してコピーします。

2. アシスタントにメモリの追加を依頼する： AI アシスタント（Claude/Cursor）を開き、次のようなプロンプトを使用して、コピーしたガイドの内容を指定の場所に貼り付けます。一貫した user_id（例：「default_user」）を使用してください。

Mem0 MCP サーバーの次の使用ガイドを記憶してください。user_id "default_user" を使用し、メタデータ {"title": "Mem0 MCP Usage Guide", "source": "README Instruction"} を追加してください。

[--- PASTE THE ENTIRE USAGE_GUIDE.md CONTENT HERE ---]

    The assistant should call the `mem0_add_memory` tool.

3.  **Find the Memory ID:** Once the assistant confirms the memory is added, ask it to find the specific ID for that memory:

    ```
Please search my memories for user_id "default_user" using the query "Mem0 MCP Usage Guide" and tell me the exact memory ID of that guide memory you just added.

アシスタントは `mem0_search_memory` ツールを使用し、ID 文字列（例：`76100ac4-896e-488b-90ad-036c0dfaaa80`）を返します。**この ID を控えておいてください！**

4. 後でガイドを取得する： ID があれば、次のようなプロンプトを使って、いつでもアシスタントにガイド全体をすぐに呼び出してもらえます。

```

まず mem0_get_memory_by_id を使用してメモリ ID your-guide-id-here を取得してください。その後、私に制御を戻してください。 ```

（*`your-guide-id-here`* を、手順 3 で控えた実際の ID に置き換えてください）。

メモリの種類

サーバーは、期間と機能に応じて分類されたさまざまな種類のメモリをサポートしています。

短期メモリ

• 会話メモリ：最近のメッセージのやり取りを思い出します
• 作業メモリ：現在使用中の一時的な情報
• 注意メモリ：現在焦点を当てている情報

長期メモリ

• エピソード記憶：具体的な出来事や経験
• 意味記憶：事実、概念、知識
• 手続き記憶：スキルや手順に関する情報

高度な機能

• カスタムカテゴリ：独自のメモリカテゴリを定義して管理します
• メモリの指示：メモリの処理方法に関するガイドラインを設定します
• グラフの関係：エンティティ間のナレッジグラフの関係にアクセスします
• 選択的メモリ：保存前に包含／除外パターンでテキストをフィルタリングします
• フィードバック機構：メモリの品質に関するフィードバックを提供します

使用方法

システム内のすべてのメモリでは、既定の user_id として「default_user」を使用します。

詳しい使用例については、USAGE_GUIDE.md を参照してください。

ドキュメント

• はじめに
• API リファレンス
• メモリの種類
• 高度な機能
• 設定

ライセンス

このプロジェクトは MIT License の下でライセンスされています。詳細については、LICENSE ファイルを参照してください。

謝辞

• 優れたメモリ API を提供している Mem0.ai
• サーバー実装を提供する Model Context Protocol（およびその Python SDK mcp）
• このプロジェクトのすべてのコントリビューター