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Memra

Memra

リモート
usememra.comメモリ・ナレッジ07 週間前に更新
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Memra について

Memraは、AIエージェントに永続メモリを提供するリモートMCPサーバーです。セマンティック検索と語句検索を組み合わせ、リビジョンに基づいて記憶を管理します。セッションをまたいで情報を保持・検索・管理するエージェント向けです。

主な機能

  1. 01メモリの保存と検索
  2. 02セマンティック検索と語句検索
  3. 03書き込み時の事実の競合検出
  4. 04リビジョンとメモリ履歴の追跡
  5. 05トークン予算に応じた検索
  6. 06名前空間とスコープ付きキー

活用シーン

  1. 01セッションをまたいだ事実や決定の保持
  2. 02意味や識別子によるメモリ検索
  3. 03古い情報の特定と置き換え
  4. 04セッション開始時の優先コンテキスト読み込み

MCP 対応

Streamable HTTP経由で、remember、recall、supersede、history、bootstrapなどのメモリツールをMCPクライアントに提供します。READMEには同じツールを備えるローカル版も記載されています。

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。

エンドポイントhttps://usememra.com/mcp
インストールコマンドをコピー
Claude CodeTerminal
Cursor.cursor/mcp.json
VS Code.vscode/mcp.json
Claude Desktopclaude_desktop_config.json
Windsurf~/.codeium/windsurf/mcp_config.json

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

7
パラメーター型必須説明
maskbooleanいいえ
tagsarrayいいえ
typeenumいいえメモリーの種類です。決定モードでは decision、パターンモードでは pattern を使用します。fact | event | pattern | working | decision | preference | context | entity | reference
stepsarrayいいえパターンモード:順序付きの手順。type=pattern の場合、title と併せて必須です。
titlestringいいえパターンモード:タイトル。type=pattern の場合、steps と併せて必須です。
contentstringいいえ単一/意思決定モード:メモリーの内容。entries[] またはパターンモードを使用しない場合は必須です。
contextstringいいえ意思決定モード:決定の理由/コンテキスト。
entriesarrayいいえ一括モード:メモリーエントリーの配列(最大 25 件)。指定すると、サーバーは一括作成に切り替えます。
gotchasarrayいいえパターンモード:よくある落とし穴。
metadataobjectいいえ
namespacestringいいえテナントの名前空間。単一、意思決定、パターンモードで必須です。
importanceintegerいいえ
project_idstringいいえプロジェクト ID(アカウントに複数のプロジェクトがある場合は必須)
verify_checklistarrayいいえパターンモード:検証チェックリスト。

詳細

Memra MCP サーバー

AI エージェント向けの永続メモリ — リモート MCP サーバーです。EU(ヘルシンキ)でホストされ、プライバシーを最優先し、処理の重要経路に LLM を介さず、決定論的に情報を想起します。

エンドポイント: https://usememra.com/mcp(ストリーミング可能な HTTP) · レジストリ: com.usememra/memra · 無料プラン、クレジットカード不要。

エージェントに提供する機能

  • memra_remember / memra_recall — 事実、決定事項、パターンを保存します。意味検索と語彙検索(BM25)を組み合わせ、正確な識別子やエラーコードにも一致します
  • 書き込み時の矛盾検出 — 既存の知識と矛盾する事実を保存すると、conflicts[] が返されるため、エージェントは古い情報を置き換えられます
  • 書き込み内容の即時読み取り — すべての書き込みで revision トークンが返されます。wait_for_revision を指定した想起は決定論的です
  • memra_supersede + memra_history — メモリは古くなるのではなく、完全な監査履歴を伴って更新されます
  • 陳腐化シグナル — 各結果に staleness_score / last_confirmed が含まれ、何を信頼するかはエージェントが判断します
  • トークン予算に応じた想起 — max_tokens: 2000 を指定すると、コンテキストウィンドウに収まる最適なメモリが返されます
  • memra_bootstrap — セッション開始時に優先コンテキストを取得します
  • マルチテナント名前空間、PII マスキング(EU の 7 言語モデル)、サブエージェント向けの読み取り専用スコープキー

セットアップ

usememra.com で API キーを取得し(無料プラン)、次の手順に進みます。

Claude Code

claude mcp add --transport http memra https://usememra.com/mcp --header "Authorization: Bearer memra_live_YOUR_KEY"

Cursor / Cline / 任意の MCP クライアント(mcp.json)

{
  "mcpServers": {
    "memra": {
      "url": "https://usememra.com/mcp",
      "headers": { "Authorization": "Bearer memra_live_YOUR_KEY" }
    }
  }
}

完全オフラインの代替手段: pip install memra-local — 同じツールを SQLite + ONNX 埋め込みで利用でき、クラウドへの呼び出しは一切ありません。

ドキュメント

SDK:pip install memra-sdk · npm install @usememra/sdk · composer require memra/sdk

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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。