MCP Server for Zep Cloud について
MCP Server for Zep Cloud は、AI エージェントアプリケーションを Zep Cloud のメモリ機能とグラフ機能に接続します。会話コンテキスト、グラフデータ、プロジェクトリソースを管理するツールを提供します。
主な機能
- 01会話スレッドへのメッセージ追加
- 02ユーザー向けコンテキストの取得
- 03ナレッジグラフデータの追加と検索
- 04ユーザー、スレッド、グラフの管理
- 05グラフ構造とデータの確認
- 06コンテキストテンプレートの設定
活用シーン
- 01後からコンテキストとして使う会話メッセージの保存
- 02グラフ内の事実、エンティティ、エピソードの検索
- 03取り込んだコンテンツ間の関係の確認
- 04Zep のユーザー、グラフ、コンテキストテンプレートの管理
MCP 対応
この MCP サーバーは Zep Cloud のメモリ機能と管理操作をツールとして公開します。ZEP_TOOLSETS で有効にするツールグループを選択できます。
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。
ツール
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
zep-mcp
Zep Cloud API 用の MCP サーバーです。AI エージェントのメモリを実現するコンテキストエンジニアリングプラットフォームです。FastMCP と zep-cloud Python SDK を使用して構築されています。
📖 開発の経緯
このプロジェクトは、プログラミングを学び始めたばかりの2025年初頭に作りました。動きました!……技術的には。以前のバージョンには、API が停止しているときに 偽の成功レスポンス を返すフォールバッククライアント 😅、あらゆるプラットフォーム向けのラッパースクリプト、そして将来の自分が見たら恥ずかしくなるほどの冗長なコードがありました。
1年後、少しは学んだこともあります。そこで全部を壊して、書き直しました。
- 以前: 絡み合ったクライアント層が2つ、ツールが8つ、嘘をつくフォールバックモード、約4,000行 💀
- 現在: シンプルなサーバーのエントリーポイントが1つ、Zep Cloud API 全体をカバーするツールが13個、約770行
ちょっと面白いので、古い Git 履歴は残しています(笑)
ユースケース
私は自分のコンテンツにこのツールを使っています。動画の台本や視聴者のコメントを Zep のナレッジグラフに取り込み、これまでに扱った内容、視聴者の関心、次に作るべきコンテンツを把握します。
コンテンツのナレッジグラフを作成する — 台本や視聴者のコメントを取り込みます。Zep は、公開したすべてのコンテンツからトピック、エンティティ(人物、グループ、アイデアなど)、それらの関係を自動的に抽出します。

関連するトピックのまとまりを確認する — 特定のエンティティがコンテンツやトピックとどうつながっているかを調べます。青いノードは実際のコンテンツで、周囲のトピックからは、それらの動画に現れるテーマや、コメント投稿者がそのエンティティと関連付けている内容がわかります。

コンテンツの不足を見つける — 多くのトピックやエンティティとつながっている一方で、リンクされたコンテンツノードがないエンティティを検索します。こうしたトピックは、視聴者がすでに考え、話題にしているものの、まだ動画にしていない内容です。

セットアップ
python3 -m venv venv
source venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
.env.example を .env にコピーし、Zep Cloud API キーを設定します。
cp .env.example .env
シークレットを誤ってコミットしないように、pre-commit フックをインストールします。
cp scripts/pre-commit .git/hooks/pre-commit
サーバーの起動
source venv/bin/activate
python server.py
または、FastMCP の開発モードで起動します。
fastmcp dev server.py
設定
| 変数 | 必須 | 説明 |
|---|---|---|
ZEP_API_KEY | はい | Zep Cloud API キー |
ZEP_TOOLSETS | いいえ | 有効にするツールグループをカンマ区切りで指定します。指定できる値:memory、admin。デフォルトは memory,admin(すべてのツール)です。 |
ツール
用途別に整理された13個のツール:
メモリツール(memory):
add_messages— 会話スレッドにメッセージを追加しますget_context— ユーザー用に組み立てられたコンテキストブロックを取得しますadd_graph_data— ナレッジグラフにデータ(テキスト、JSON、メッセージ、トリプル)を追加しますsearch_graph— ナレッジグラフから事実、エンティティ、エピソードを検索しますget_task— 非同期 Zep 操作のステータスを確認します
管理ツール(admin):
manage_user— ユーザーの CRUD(作成、取得、更新、削除、一覧表示、ウォームアップ)manage_user_instructions— ユーザーの要約指示を管理しますmanage_thread— スレッドの CRUD(作成、取得、削除、一覧表示)manage_graph— グラフのライフサイクル管理(作成、取得、更新、削除、一覧表示、複製)manage_graph_structure— グラフのスキーマ、オントロジー、カスタム指示manage_graph_data— ノード、エッジ、エピソードの確認と管理manage_context_templates— コンテキストテンプレートの CRUDproject_info— 現在の Zep Cloud プロジェクト情報を取得します
テストの実行
source venv/bin/activate
python -m pytest tests/
ライセンス
MIT
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。