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memori-mcp

memori-mcp

ローカル
github.com/MemoriLabsメモリ・ナレッジ217 週間前に更新
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memori-mcp について

memori-mcpは、MCP対応エージェント向けの永続メモリーサーバーです。セッションをまたぐ事実の検索や、コンテキスト圧縮後の作業再開、エージェントの実行内容に基づく情報保存に対応します。

主な機能

  1. 01セッションをまたぐ永続メモリー
  2. 02関連する事実の検索
  3. 03幅広いメモリー要約
  4. 04コンテキスト圧縮後の作業再開
  5. 05エージェント実行内容の長期保存
  6. 06使用量とクォータの確認

活用シーン

  1. 01後続の対話でユーザーの好みを参照
  2. 02コンテキスト圧縮後に作業を再開
  3. 03プロジェクトやセッションの状態を確認
  4. 04応答後に長期情報を保存

MCP 対応

記憶の検索、要約、圧縮後の復元、拡張、フィードバック、登録、クォータ確認など、7種類のツールをMCPクライアントに公開します。ステートレスなHTTPトランスポートを使用します。

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": {
    "memorilabs-memori": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@memorilabs/memori-mcp"
      ],
      "env": {
        "MEMORI_API_KEY": "<MEMORI_API_KEY>"
      }
    }
  }
}
起動コマンドnpx -y @memorilabs/memori-mcp
設定が必要な環境変数
MEMORI_API_KEYシークレットYour Memori Cloud API key. Get one for free at https://memorilabs.ai/

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@memorilabs/memori-mcp1.0.0

ツール

2

掲載時のツール一覧 · 2 週間前に更新

パラメーター型必須説明
querystringはいメモリを検索するユーザーメッセージまたは検索クエリ

詳細

Memori MCP

MCP 対応のあらゆるエージェントに永続的なAIメモリーを提供します — SDK は不要です。

memori-mcp は、公式の Memori MCP サーバーです。AI エージェントに接続すると、長期記憶を提供できます。関連する事実の想起、広範な状態の概要の取得、コンテキストの圧縮後の作業状態の復元、応答後の永続的な設定の保存、セッションをまたいだコンテキストの維持が可能になります。

Memori MCP を選ぶ理由

Memori は、セッションやワークフローをまたいで機能する構造化された永続メモリーを提供し、ステートレスなエージェントをステートフルなシステムに変えます。

  1. プロンプトを超える永続的な状態 — 多くのエージェントはプロンプトのコンテキストに依存しており、実行のたびに状態が失われます。Memori は、事実、決定、結果を長期にわたって保持できる永続的で構造化されたメモリーを提供します。
  2. 実行からのメモリー（自然言語だけではありません） — 従来のシステムはチャットからメモリーを抽出します。Memori は、ツール呼び出し、決定、結果など、エージェントの実行そのものからメモリーを構築します。これにより、会話の想起だけでなく、真のエージェントネイティブなメモリーが実現します。
  3. コスト削減と精度向上 — プロンプトのコンテキストを拡張する代わりに、Memori は必要な情報だけを取得します。
    • トークン使用量を大幅に削減
    • 応答を高速化
    • 長いコンテキストを使うアプローチと比較して精度を向上
  4. あらゆる MCP クライアントで利用でき、本番環境ですぐに使えます - SDK もコード変更も不要で、設定するだけです

Memori は、本番環境のエージェント向けの状態管理インフラストラクチャです。自然言語とエージェントの実行の両方にわたって、永続的なメモリー、効率的な検索、構造化されたコンテキストを実現します。

LoCoMo ベンチマーク

Memori は長時間の会話におけるメモリーを評価する LoCoMo ベンチマークで評価され、クエリあたり平均 1,294 トークンを使用しながら、全体で 81.95% の精度を達成しました。これはフルコンテキストの使用量のわずか 4.97% であり、あらゆるリクエストに大規模なプロンプトを含めなくても、構造化メモリーによって推論の質を維持できることを示しています。

他の検索ベースのメモリーシステムと比較して、Memori は Zep、LangMem、Mem0 を上回り、プロンプトサイズを Zep と比べて約 67% 削減し、コンテキストコストを フルコンテキストのプロンプトと比べて 20 倍以上削減しました。

ベンチマークの概要を読むか、論文をダウンロードしてください。

仕組み

サーバーは 7 つのツールを公開します。

ツール呼び出すタイミング機能
memori_recall各ユーザーターンの開始時ユーザーターンの開始時に関連するメモリーを取得します
memori_recall_summaryセッション開始時、日次概要、状況報告、プロジェクト概要の作成時セッション開始時、日次概要、状況報告、プロジェクト概要向けに、広範なメモリーの状態を取得します
memori_compactionコンテキストの圧縮後圧縮後の構造化された概要を取得し、エージェントが作業を再開できるようにします
memori_advanced_augmentation応答の作成後エージェントが応答を下書きした後、永続的なメモリーを保存します
memori_feedbackユーザーがメモリーの問題を指摘したとき、または結果を評価したとき無関係なメモリー、不足しているメモリー、古いメモリー、または特に有用なメモリーの動作を報告します
memori_signupユーザーが明示的に求め、メールアドレスを提示したときユーザーから明示的な要望があった場合に、Memori アカウントまたは API キーをリクエストします
memori_quotaユーザーが使用状況について尋ねたとき、またはクォータエラーが発生したときユーザーからの質問またはクォータエラーの発生時に、現在のメモリー使用量と上限を確認します
エージェントの処理例

次のユーザーメッセージが与えられたとします：「Python が好みで、依存関係の管理には uv を使っています。」

  1. エージェントはユーザーメッセージを query として memori_recall を呼び出します
  2. エージェントは、返された事実を使って応答を作成します
  3. エージェントは応答をユーザーに送信します
  4. エージェントは user_message と assistant_response を指定して memori_advanced_augmentation を呼び出します

後のターンで 「Hello World のスクリプトを書いて」 と頼まれた場合、エージェントは Python と uv の好みを思い出し、それに合わせて応答を調整します。

前提条件

  • app.memorilabs.ai の Memori API キー
  • エンドユーザーを識別する entity_id（例：user_123）
  • エージェントまたはワークフローを識別する任意の process_id（例：my_agent）

これらをシェルでエクスポートするか、設定内のプレースホルダーを直接置き換えてください。

export MEMORI_API_KEY="your-memori-api-key"
export MEMORI_ENTITY_ID="user_123"
export MEMORI_PROCESS_ID="my_agent"   # optional

サーバーの詳細

プロパティ値
サーバーMemori MCP
エンドポイントhttps://api.memorilabs.ai/mcp/
トランスポートステートレス HTTP
認証リクエストヘッダー経由の API キー
ヘッダー
ヘッダー必須説明
X-Memori-API-Keyはいapp.memorilabs.ai の Memori API キー
X-Memori-Entity-Idはい安定したエンドユーザーまたはエンティティ識別子（例：user_123）
X-Memori-Process-Idいいえメモリを分離するための任意のプロセス、アプリ、またはワークフロー識別子（例：my_agent）

session_id は <entity_id>-<UTC year-month-day:hour> として自動的に導出されます。指定する必要はありません。

接続の確認

クライアントを設定したら、セットアップを確認します。

  • クライアント UI で MCP サーバーが接続済みかつ正常と表示される
  • ツール一覧に memori_recall、memori_recall_summary、memori_compaction、memori_advanced_augmentation が含まれている
  • 呼び出しが 401 以外のレスポンスを返す
  • memori_recall が既知のエンティティのメモリを返す
  • memori_advanced_augmentation が永続的なユーザー／アシスタントのターンデータを受け付ける

401 エラーが発生した場合は、X-Memori-API-Key の値を再確認してください。詳しくはトラブルシューティングガイドをご覧ください。

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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。