mcpField
M
MCP Server: Memory

MCP Server: Memory

ローカル
github.com/kwanLeeFrmViメモリ・ナレッジ282 週間前に更新
リポジトリ

MCP Server: Memory について

MCP Server: Memoryは、ローカル保存のナレッジグラフを通じてAIに永続的な記憶を提供します。対話をまたいでエンティティ情報を作成、関連付け、更新、検索する必要があるMCPクライアント向けです。

主な機能

  1. 01ローカルの永続ナレッジグラフ
  2. 02エンティティの作成と管理
  3. 03エンティティ間の関係定義
  4. 04観察内容や事実の保存
  5. 05グラフ情報の検索と取得

活用シーン

  1. 01会話をまたいだ事実の想起
  2. 02人物、場所、概念の関連付け
  3. 03後で参照する観察内容の保存

MCP 対応

MCPサーバーは、エンティティや関係の管理、観察内容の保存、検索などのナレッジグラフ操作をMCPクライアントに提供します。

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": {
    "memory-kwanleefrmvi": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "mcp-server-memory"
      ],
      "env": {
        "MEMORY_FILE_PATH": "<MEMORY_FILE_PATH>"
      }
    }
  }
}
起動コマンドnpx -y mcp-server-memory
設定が必要な環境変数
MEMORY_FILE_PATH

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
npmmcp-server-memory

ツール

ツール一覧はまだ取得されていません

ローカルサーバーのツールはマシン上で起動して初めて取得できます。メンテナーはまだツール一覧を提供していません。

詳細

MCP サーバー：Memory

NPM Version Bun Version License

このプロジェクトは、元の @modelcontextprotocol/server-memory パッケージを基に、私の特定のニーズに合わせて変更したものです。

ナレッジグラフを通じて、AI モデルに永続的なメモリ機能を提供する MCP（Model Context Protocol）サーバーです。これにより、Claude などのモデルは、やり取りをまたいで情報を保持し、想起できます。

概要

このサーバーは Model Context Protocol を実装し、AI モデルとローカルに保存された永続的なナレッジグラフとの橋渡しをします。モデルは次の操作を行えます。

  • エンティティ（人物、場所、概念など）を作成、管理します。
  • エンティティ間の関係を定義します。
  • エンティティに関連付けられた観察事項や事実を保存します。
  • ナレッジグラフから情報を検索、取得します。

デフォルトでは、ナレッジグラフはサーバーを実行する現在の作業ディレクトリ内の knowledge_graph.json ファイルに保存されます。

Claude Desktop での使用方法

このサーバーは主に、Claude Desktop アプリケーションのような MCP 対応クライアントで使用することを想定しています。クライアントの設定で構成します。

mcpServers の設定例：

{
  "mcpServers": {
    "memory": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "mcp-server-memory"],
      "env": {
        "MEMORY_FILE_PATH": "/path/to/your/custom_memory.json"
      }
    }
  }
}

...[既存のコンテンツの残りは変更されません...]

コメント

Markdown 対応

MCP は初めてですか？

プロトコルの概要から最初のサーバーの導入まで、よくある疑問にまとめて答えます。

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。