Ratary Memory Mcp

Name: Ratary Memory Mcp
Author: ontorata

ローカル

github.comメモリ・ナレッジ111 週間前に更新

リポジトリ公式サイト

Ratary Memory Mcp について

Ratary Memory MCP は、AI アシスタントがセッションをまたいで使えるコーディングメモリを提供します。ローカルとリモートの構成に対応し、メモリ検索、トークン効率のよいコンテキスト生成、ナレッジグラフ探索、複数クライアント間の同期が可能です。

主な機能

01メモリの保存・更新・検索・取得
02ハイブリッド検索と精度モード
03トークン効率のよいコンテキストとプロンプトの生成
04ナレッジグラフの関係を探索
05エージェントとワークスペースの管理
06オプションの複数クライアント同期

活用シーン

01セッションをまたいでコーディングコンテキストを保持
02プロジェクトや関係性からメモリを検索
03エージェント向けに簡潔なコンテキストを作成
04複数クライアント間でメモリを同期

MCP 対応

ローカル stdio、ホスト型 REST プロキシ、またはオプションのリモート Streamable HTTP を通じて、メモリ、コンテキスト、グラフ、ワークスペース、同期のツールを提供します。

#memory #development #ai-coding-assistant

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": {
    "ontorata": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@ratary/mcp-server"
      ],
      "env": {
        "RATARY_API_KEY": "<RATARY_API_KEY>",
        "RATARY_BASE_URL": "<RATARY_BASE_URL>"
      }
    }
  }
}

起動コマンドnpx -y @ratary/mcp-server

設定が必要な環境変数

RATARY_API_KEYシークレットRatary API key (aic_...)

RATARY_BASE_URLRatary REST base URL (default https://ratary.ontorata.com)

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@ratary/mcp-server1.1.1stdio

ツール

掲載時のツール一覧 · 3 週間前に更新

このツールにパラメーターはありません。

詳細

Ratary — MCP サーバー

カテゴリー： メモリ · トランスポート： stdio（ローカル）＋ Streamable HTTP（リモート、オプトイン）
リポジトリ： github.com/ontorata/ratary
掲載先： https://github.com/ontorata/ratary/tree/main/MCP のリンクを添えて mcpservers.org に申請してください。

AI アシスタント向けの永続的なコーディングメモリです。保存、検索、トークン効率の高いコンテキストの構築、ナレッジグラフの探索、複数クライアント間の同期に対応しています。Cursor、Claude Code、Roo、Cline、Gemini CLI、リモート MCP ホスト（デプロイ時の ChatGPT アプリ URL）で動作します。

エコシステム： Ontorata が開発しています。このドキュメントでは Ratary Memory MCP（ID ratary）について説明します。Ontorata MCP と Ontorata Studio は別のリポジトリです。

npm： ホスト型 REST プロキシ — @ratary/mcp-server（@ratary 組織）。stdio の全機能（30 個のツール）を利用するには、このリポジトリをクローンする必要があります。

サーバーのコードはどこにありますか？

モード	場所	使用する状況
フルサーバー（30 個のツール）	`src/mcp/stdio.ts` → `src/transport/mcp/mcp-server.ts`	リポジトリをクローンする場合。任意の `SQL_PROVIDER`（D1、Postgres、Supabase、MariaDB、…）
npm プロキシ（6 個のツール）	`packages/mcp-server/`（`@ratary/mcp-server`）	`RATARY_API_KEY` を使用してホスト型 REST API に接続する場合
リモート HTTPS	`src/transport/mcp/remote/`	Vercel にデプロイする際に `REMOTE_MCP_ENABLED=true` を設定する場合

ツールレジストリの SSOT：src/capabilities/mcp-tool-names.ts

クイックスタート（ローカル stdio）

まず、SQL メタデータプロバイダーを 1 つ設定してください。CONFIGURATION — SQL メタデータストアを参照してください。

1. 前提条件

git clone https://github.com/ontorata/ratary.git
cd ratary
npm install
cp .env.example .env
# Set SQL_PROVIDER + matching credentials (D1, DATABASE_URL, or MARIADB_CONNECTION_STRING)
npm run db:migrate   # D1 only — use db:apply-postgres-schema for Postgres / Supabase

REST 開発サーバー： npm run dev → http://localhost:9876（Swagger /docs）。.env の PORT で変更できます。

2. MCP 設定を生成する

npm run setup

.cursor/mcp.json と .mcp.json が自動的に書き込まれます。

3. 手動設定（任意の IDE）

docs/examples/mcp/cursor.mcp.json.example を参照し、REPO_PATH をクローン先のパスに置き換えてください。

{
  "mcpServers": {
    "ratary": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "tsx", "REPO_PATH/src/mcp/stdio.ts"],
      "cwd": "REPO_PATH"
    }
  }
}

IDE で MCP を再読み込みしてください。D1 の直接モードを使用する場合、Cursor では API キーは不要です。

リモート／ホスト型 API（npm パッケージ）

デプロイ済みの Ratary REST エンドポイントをチームで利用する場合：

npm install -g @ratary/mcp-server
export RATARY_BASE_URL=https://ratary.ontorata.com
export RATARY_API_KEY=aic_...
ratary-mcp

設定例：docs/examples/mcp/remote-api.mcp.json.example

リモート MCP URL（ChatGPT／ウェブクライアント）

以下を設定してデプロイしてください：

REMOTE_MCP_ENABLED=true

エンドポイント：https://your-host/mcp（Bearer aic_...、または有効化されている場合は OAuth）。
CI スモークテスト：tests/transport/remote-mcp-chatgpt-smoke.test.ts（ChatGPT 形式の初期化ペイロード）。
詳細：GUIDE — ChatGPT · CONFIGURATION — Tier 4

ツール（フルサーバー — 28）

ツール	目的
`save_memory`、`update_memory`、`delete_memory`	CRUD
`get_memory`、`get_memory_by_codename`、`get_memory_by_path`、`search_memory`	読み取りと検索（`PRECISION_SEARCH_ENABLED=true` の場合は精度モード）
`get_context`、`build_prompt`	トークン効率の高いコンテキスト（デフォルトで約85％削減）
`list_projects`、`list_tags`	ナビゲーション
`link_memories`、`list_relations`、`traverse_relations`、`get_graph_capabilities`	ナレッジグラフ
`list_workspaces`、`list_agents`、`register_agent`	マルチAIワークスペース
`get_capabilities`、`negotiate_capabilities`	エージェントの検出
`submit_signal`	品質フィードバック（ランキングの適応）
`run_stewardship`、`get_compression_status`	メンテナンス
`sync_pull`、`sync_push`、`sync_status`	マルチクライアント同期（オプトイン）
`toggle_favorite`、`archive_memory`	ライフサイクル

エラー契約（`{error, retryable}`）

ツールの失敗がMCPプロトコルエラーとして表面化することはありません。ハンドラーの例外、および無効または不足している引数はすべて、テキストが解析可能なJSONである構造化ツール結果（isError: true）を返します。

{ "error": "<message>", "retryable": false }

retryable は、現在の実装について述べるものではなく、クライアントの動作に関するヒントです。

retryable: true — 冪等な読み取り（search_memory、get_memory*、get_context、build_prompt、list_*、traverse_relations、get_capabilities、negotiate_capabilities、get_compression_status、sync_pull、sync_status）が一時的に失敗した場合です。短い上限付きバックオフで再試行します（2～3回）。
retryable: false — すべての変更操作（save_memory、update_memory、delete_memory、link_memories、toggle_favorite、archive_memory、register_agent、submit_signal、sync_push）に加え、run_stewardship（1回の実行でサブステージの一部だけが成功する場合があり、自動再試行するとメンテナンスが二重に行われるおそれがあります）。また、すべてのツールにおける決定的な失敗（検証エラー、見つからない場合、認証エラー）も該当します。同じ入力で再試行しても成功しません。

クライアント向けガイダンス：

タイムアウトの結果が不明な場合、書き込みを無条件に再試行しないでください — 成功が通知されないまま再試行すると、重複が発生します。request_id（下記）を渡して再試行を安全にするか、次のターンでsearch_memoryや想起を使って状態を照合してください。
メモリは必須の依存関係ではなく、ベストエフォートのコンテキストとして扱ってください。 呼び出しに失敗した場合は、すでに得ているコンテキストを使って続行し、次のターンでもう一度試してください。書き込みの失敗は復旧できますが、エージェントのターンがクラッシュすると復旧できません。
分類の正確な情報源：src/transport/mcp/mcp-tool-retry-classification.ts · 契約のリグレッションテストスイート：tests/mcp-error-contract/。

冪等性のある作成（`request_id`）

save_memory はオプションの request_id（UUID、submit_signal の signal_id と同じ形式）を受け取ります。論理的な作成ごとに 1 つ生成し、その作成の再試行ごとに同じ値を再利用してください。

指定した request_id を使った最初の呼び出しでは、通常どおりメモリーが作成されます。
曖昧なタイムアウトの後を含め、同じ request_id で再試行すると、成功として元のメモリーが返され、"duplicate": true, "replayed": true が追加されます。最初の試行が書き込みの途中でクラッシュした場合でも、2 行目が作成されることはありません。
sync_push の作成項目も、項目の memory_id をキーとして自動的に同じ保護が適用されます。バッチを再送信すると、重複する代わりに以前の結果が再生されます。

冪等性はインテントレコードが存在する間保証されます。 完了したインテントレコードは、クリーンアップ方針に従って WRITE_INTENT_TTL_DAYS（デフォルトは 30 日）の経過後に削除されます。この期間を過ぎて再試行が届いた場合、重複が作成される可能性があります。クリーンアップによって、未解決のインテント（結果がないまま確保された状態）が削除されることはありません。これらは保持され、管理上の調査結果として表示されます。request_id がない場合、動作は従来どおりです。同一の保存操作でも、別々のメモリーが作成されます。

設計：ADR-067 · コントラクトテストスイート：tests/idempotent-writes/。

ディレクトリーへの掲載（Phase 31L）

MCP/submission/ にあるコピー＆ペースト用パックを使って、Ratary Memory MCP を公開ディレクトリーに登録してください。

パックのファイル	ディレクトリー
submission/mcpservers-org.md	mcpservers.org/submit — Memory カテゴリー
submission/official-registry.server.json	公式 MCP Registry
submission/awesome-mcp-servers-entry.md	awesome-mcp-servers の GitHub PR
submission/cursor-marketplace.md	Cursor プラグインマーケットプレイス
submission/claude-marketplace.md	Claude Code プラグインマーケットプレイス
submission/directory-status.md	オペレーターによる進捗管理（Ready → Submitted → Listed）

mcpservers.org（すばやくコピー）

フィールド	値
サーバー名	Ratary
簡単な説明	AI アシスタント向けの永続的なコーディングメモリー — 保存、検索、ハイブリッド検索、ナレッジグラフ、トークン効率の高いコンテキスト。MCP stdio（30 個のツール）、npm プロキシ、またはリモート Streamable HTTP に対応しています。D1、Postgres、Supabase、MariaDB、または Docker でセルフホストできます。
リンク	`https://github.com/ontorata/ratary/tree/main/MCP`
カテゴリー	メモリー
連絡先	[email protected]

Harness マーケットプレイスのマニフェスト

パス	用途
harness/marketplace/ratary-marketplace.json	Claude Code `/plugin marketplace add` のソース
harness/claude-code/plugin.json	プラグインのメタデータスタブ
harness/marketplace/README.md	公開手順

メタデータの SSOT

ツール向けのリポジトリ内メタデータ：server.json（stdio、npm、リモートの各フラグ）。レジストリへの公開には submission/official-registry.server.json を使用します。

対象範囲： Ontorata MCP や Ontorata Studio ではなく、Ratary Memory MCP（ratary）のみを掲載してください。

ドキュメント

ドキュメント	用途
docs/install/README.md	ハーネスごとのインストール（Cursor、Claude、リモートなど）
MCP/submission/README.md	ディレクトリ掲載用の提出パッケージ（31L）
docs/GUIDE.md	セットアップと使用方法
docs/DOCKER.md	コンテナでのセルフホスト
docs/README.md	ドキュメントの目次
docs/examples/	MCP 設定、IDE テンプレート、SDK パターン

License

MIT — see LICENSE in repository root.

Markdown 対応

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基本情報

作者: ontorata
言語: node
バージョン: 1.1.1
トランスポート: stdio
掲載日: 2026年7月6日
最終更新: 11 週間前
公式 Registry: io.github.ontorata/ratary

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