Memory Bank MCP With Remote SSH Support 🧠

リモート SSH 対応の Memory Bank MCP 🧠

Memory Bank を管理するための Model Context Protocol（MCP）サーバーです。AI アシスタントがセッションをまたいで情報を保存、取得できます。リモートサーバーにも対応しました！

概要 📋

Memory Bank Server は、AI アシスタントが Memory Bank を操作するためのツールとリソースを提供します。Memory Bank は、複数のセッションをまたいでコンテキストを維持し、進捗を追跡するのに役立つ、構造化された情報のリポジトリです。

機能 ✨

• Memory Bank の管理：Memory Bank の初期化、検索、管理
• ファイル操作：Memory Bank 内のファイルの読み取りと書き込み
• 進捗の追跡：進捗を追跡し、Memory Bank のファイルを更新
• 意思決定の記録：重要な決定を、その背景や代替案とともに記録
• アクティブコンテキストの管理：アクティブなコンテキスト情報を維持、更新
• モードのサポート：モード固有の動作のために .clinerules ファイルを検出して使用
• UMB コマンド：UMB コマンドで Memory Bank のファイルを一時的に更新
• 堅牢なエラー処理：可能な場合はエラーを適切に処理し、動作を継続
• ステータスプレフィックスシステム：Memory Bank の動作状態をすぐに確認可能
• リモートサーバーのサポート：SSH を使用してリモートサーバーに Memory Bank を保存

ディレクトリ構成 📁

デフォルトでは、Memory Bank はプロジェクトのルートにある memory-bank ディレクトリを使用します。--path オプションでプロジェクトのパスを指定すると、Memory Bank は <project_path>/memory-bank に作成またはアクセスされます。

--folder オプションを使って、Memory Bank フォルダーの名前をカスタマイズできます。たとえば、--folder custom-memory を設定すると、Memory Bank は <project_path>/custom-memory に作成またはアクセスされます。

フォルダー名のカスタマイズについて詳しくは、カスタム Memory Bank フォルダー名を参照してください。

最近の改善 🛠️

• リモートサーバーのサポート：SSH 経由でリモートサーバーに Memory Bank を保存
• フォルダー名のカスタマイズ：Memory Bank にカスタムフォルダー名を指定できるようになりました
• 一貫したディレクトリ構成：Memory Bank は常に、プロジェクトのルートに設定済みのフォルダー名を使用するようになりました
• 初期化の強化：.clinerules ファイルが存在しない場合でも Memory Bank が動作するようになりました
• パス処理の改善：絶対パスと相対パスの処理を改善
• ディレクトリ検出の改善：既存の memory-bank ディレクトリの検出を改善
• より堅牢なエラー処理：.clinerules ファイルに関連するエラーを適切に処理

詳しくは、Memory Bank のバグ修正を参照してください。

インストール 🚀

Smithery 経由でのインストール

Smithery 経由で Memory Bank を Claude Desktop に自動インストールするには：

npx -y @smithery/cli install @aakarsh-sasi/memory-bank-mcp --client claude

手動インストール

# Install from npm
npm install @aakarsh-sasi/memory-bank-mcp

# Or install globally
npm install -g @aakarsh-sasi/memory-bank-mcp

# Or run directly with npx (no installation required)
npx @aakarsh-sasi/memory-bank-mcp

npx での使用 💻

インストールせずに npx を使って Memory Bank MCP を直接実行できます：

# Run with default settings
npx @aakarsh-sasi/memory-bank-mcp

# Run with specific mode
npx @aakarsh-sasi/memory-bank-mcp --mode code

# Run with custom project path
npx @aakarsh-sasi/memory-bank-mcp --path /path/to/project

# Run with custom folder name
npx @aakarsh-sasi/memory-bank-mcp --folder custom-memory-bank

# Run with remote server
npx @aakarsh-sasi/memory-bank-mcp --remote --remote-user username --remote-host example.host.com --remote-path /home/username/memory-bank

# Show help
npx @aakarsh-sasi/memory-bank-mcp --help

npx の使用方法について詳しくは、npx-usage.md を参照してください。

リモートサーバーモードの使用 🌐

Memory Bank MCP は、SSH を介して Memory Bank をリモートサーバーに保存できるようになりました。これにより、次のことが可能になります。

1. Memory Bank を一元管理する：プロジェクトのすべてのメモリを 1 か所にまとめて保持できます
2. Memory Bank を共有する：複数のユーザーが同じ Memory Bank にアクセスできます
3. 永続ストレージ：ローカルマシンが消去されても、Memory Bank は保持されます

リモートサーバーの要件

• リモートサーバーへの SSH アクセス
• SSH キー認証が設定されていること（パスワード認証はサポートされていません）
• 指定したディレクトリ内でファイルを作成・変更するための十分な権限

SSH キーの設定

リモートサーバーで SSH キー認証を設定するには、次の手順に従います。

1. 新しい SSH キーペアを生成します（まだ持っていない場合）：

   # Using modern Ed25519 algorithm (recommended)
   ssh-keygen -t ed25519 -C "[email protected]"
   
   # OR using RSA if required for compatibility
   ssh-keygen -t rsa -b 4096 -C "[email protected]"
   

2. SSH エージェントを起動し、キーを追加します：

   # Start the agent
   eval "$(ssh-agent -s)"
   
   # Add your key
   ssh-add ~/.ssh/id_ed25519  # or ~/.ssh/id_rsa if you used RSA
   

3. 公開鍵をリモートサーバーにコピーします：

   # Easiest method (if available)
   ssh-copy-id [email protected]
   
   # Alternative: manually copy your public key
   cat ~/.ssh/id_ed25519.pub  # copy the output
   

   次に、リモートサーバーの ~/.ssh/authorized_keys ファイルにキーを貼り付けます。

4. 接続をテストします：

   ssh [email protected]
   

   パスワードを入力せずにログインできるはずです。

SSH キーの設定手順について詳しくは、SSH Keys Guide をご覧ください。

リモートサーバーの設定

リモートサーバーモードを使用するには、次のパラメーターを指定する必要があります。

npx @aakarsh-sasi/memory-bank-mcp --remote \
  --ssh-key ~/.ssh/your_ssh_key \
  --remote-user username \
  --remote-host example.host.com \
  --remote-path /home/username/memory-bank

デフォルトでは、SSH キーは ~/.ssh/your_ssh_key にあるものと想定されます。別のキーを指定するには、--ssh-key オプションを使用します。

リモートサーバーの使用例

# Using with a server at example.host.com
npx @aakarsh-sasi/memory-bank-mcp --remote \
  --remote-user username \
  --remote-host example.host.com \
  --remote-path /home/username/memory-bank

Cursor での設定 🖱️

Cursor は、Model Context Protocol（MCP）をサポートする AI 搭載のコードエディターです。Cursor で Memory Bank MCP を設定するには、次の手順に従います。

1. npx で Memory Bank MCP を使用します：

   パッケージをグローバルにインストールする必要はありません。npx を直接使用できます。

   # Verify npx is working correctly
   npx @aakarsh-sasi/memory-bank-mcp --help
   

2. Cursor の設定を開きます：

   • Settings（⚙️）> Extensions > MCP に移動します
   • 「Add MCP Server」をクリックします

3. MCP サーバーを設定します：

   • Name：Memory Bank MCP
   • Command：npx
   • Arguments：@aakarsh-sasi/memory-bank-mcp --mode code（または必要に応じて別のモード）

   リモートサーバーの場合：

   • Arguments：@aakarsh-sasi/memory-bank-mcp --mode code --remote --remote-user username --remote-host example.host.com --remote-path /home/username/memory-bank

4. 保存して有効にします：

   • 「Save」をクリックします
   • 切り替えをオンにして MCP サーバーを有効にします

5. 接続を確認します：

   • Cursor でプロジェクトを開きます
   • Memory Bank MCP が有効になり、AI とのやり取りで利用できるようになります

Cursor の詳細な手順と高度な使い方については、cursor-integration.md をご覧ください。

Cursor での使用 🤖

設定が完了すると、AI コマンドを使って Cursor で Memory Bank MCP とやり取りできます。

• Memory Bank を初期化する：/mcp memory-bank-mcp initialize_memory_bank path=./memory-bank
• 進捗を記録する：/mcp memory-bank-mcp track_progress action="Feature Implementation" description="Implemented feature X"
• 決定事項を記録する：/mcp memory-bank-mcp log_decision title="API Design" context="..." decision="..."
• モードを切り替える：/mcp memory-bank-mcp switch_mode mode=code

MCP モードとその用途 🔄

Memory Bank MCP は、特定のタスクに合わせて AI とのやり取りを最適化するため、さまざまな動作モードをサポートしています。

利用可能なモード

1. コードモード 👨‍💻

   • 焦点：コードの実装と開発
   • 使用方法：npx @aakarsh-sasi/memory-bank-mcp --mode code
   • 最適な用途：コードの作成、リファクタリング、最適化

2. アーキテクトモード 🏗️

   • 焦点：システム設計とアーキテクチャ
   • 使用方法：npx @aakarsh-sasi/memory-bank-mcp --mode architect
   • 最適な用途：プロジェクト構造の計画、コンポーネントの設計、アーキテクチャに関する意思決定

3. 質問モード ❓

   • 焦点：質問への回答と情報の提供
   • 使用方法：npx @aakarsh-sasi/memory-bank-mcp --mode ask
   • 最適な用途：説明、補足、情報の取得

4. デバッグモード 🐛

   • 焦点：トラブルシューティングと問題解決
   • 使用方法：npx @aakarsh-sasi/memory-bank-mcp --mode debug
   • 最適な用途：バグの発見と修正、問題の分析

5. テストモード ✅

   • 焦点：テストと品質保証
   • 使用方法：npx @aakarsh-sasi/memory-bank-mcp --mode test
   • 最適な用途：テストの作成、テスト駆動開発

モードの切り替え

モードは次のいくつかの方法で切り替えられます。

1. サーバーの起動時：

   npx @aakarsh-sasi/memory-bank-mcp --mode architect
   

2. セッション中：

   memory-bank-mcp switch_mode mode=debug
   

3. Cursor 内：

   /mcp memory-bank-mcp switch_mode mode=test
   

4. .clinerules ファイルを使用： プロジェクト内に .clinerules-[mode] ファイルを作成すると、そのファイルが検出されたときに該当するモードへ自動的に切り替わります。

Memory Bank MCP の仕組み 🧠

Memory Bank MCP は Model Context Protocol（MCP）上に構築されており、AI アシスタントが外部のツールやリソースとやり取りできるようにします。仕組みは次のとおりです。

コアコンポーネント 🧩

1. Memory Bank：Markdown ファイルとして保存される、構造化された情報リポジトリです。

   • product-context.md：プロジェクト全体の情報と目標
   • active-context.md：現在の状態、進行中のタスク、次のステップ
   • progress.md：プロジェクトの更新履歴とマイルストーン
   • decision-log.md：重要な意思決定の記録と、その背景および根拠
   • system-patterns.md：プロジェクトで使用されるアーキテクチャとコードのパターン

2. MCP サーバー：AI アシスタントが Memory Bank とやり取りするためのツールとリソースを提供します。

   • スタンドアロンプロセスとして実行されます
   • MCP プロトコルを通じて AI アシスタントと通信します
   • Memory Bank を管理するためのツール一式を提供します

3. モードシステム：さまざまな動作モードに対応しています。

   • code：コードの実装に重点を置きます
   • ask：質問への回答に重点を置きます
   • architect：システム設計に重点を置きます
   • debug：問題のデバッグに重点を置きます
   • test：テストに重点を置きます

データフロー 🔄

1. 初期化：AI アシスタントが MCP サーバーに接続し、Memory Bank を初期化します
2. ツールの呼び出し：AI アシスタントが MCP サーバーから提供されるツールを呼び出し、Memory Bank のファイルを読み書きします
3. コンテキストの維持：Memory Bank はセッションをまたいでコンテキストを維持し、AI が以前の意思決定や進捗を呼び戻せるようにします

Memory Bank の構造 📂

Memory Bank では、標準化された構造を使用して情報を整理します。

• 製品コンテキスト：プロジェクトの概要、目標、テクノロジー、アーキテクチャ
• アクティブコンテキスト：現在の状態、進行中のタスク、既知の問題、次のステップ
• 進捗：プロジェクトの更新履歴とマイルストーンを時系列で記録
• 意思決定ログ：重要な意思決定の記録と、その背景、代替案、結果
• システムパターン：アーキテクチャ、コード、ドキュメントのパターン

高度な機能 🚀

• UMB コマンド：変更をコミットせずに、セッション中に Memory Bank ファイルを一時的に更新します
• モード検出：ユーザー入力に基づいてモードを自動的に検出して切り替えます
• ファイル移行：異なるファイル命名規則間で移行するためのツール
• 言語の標準化：一貫性を保つため、すべての Memory Bank ファイルは英語で生成されます

バージョン管理 📌

このプロジェクトでは、Semantic Versioningに従い、コミットメッセージにConventional Commitsを使用します。変更がメインブランチにマージされると、コミットメッセージに基づいてバージョンが自動的に更新され、変更履歴が生成されます。

• メジャーバージョンは、破壊的変更がある場合に更新されます（BREAKING CHANGEまたは!:を含むコミットメッセージ）
• マイナーバージョンは、新機能が追加された場合に更新されます（feat:またはfeat(scope):を含むコミットメッセージ）
• パッチバージョンは、それ以外のすべての変更（バグ修正、ドキュメントなど）で更新されます

変更の全履歴については、CHANGELOG.mdファイルをご覧ください。

使用方法 📝

コマンドラインツールとして 💻

# Initialize a Memory Bank
memory-bank-mcp initialize_memory_bank path=./memory-bank

# Track progress
memory-bank-mcp track_progress action="Feature Implementation" description="Implemented feature X"

# Log a decision
memory-bank-mcp log_decision title="API Design" context="..." decision="..."

# Switch mode
memory-bank-mcp switch_mode mode=code

ライブラリとして 📚

import { MemoryBankServer } from "@aakarsh-sasi/memory-bank-mcp";

// Create a new server instance
const server = new MemoryBankServer();

// Start the server
server.run().catch(console.error);

コントリビューション 👥

行動規範およびプルリクエストの提出手順については、CONTRIBUTING.mdをご覧ください。

ライセンス 📄

このプロジェクトはMITライセンスの下で公開されています。詳細については、LICENSEファイルをご覧ください。

Memory Bank のステータスシステム 🚦

Memory Bank MCP は、Memory Bank の稼働状態をすぐに把握できるステータスプレフィックスシステムを実装しています。

ステータスインジケーター

Memory Bank MCP を使用する AI アシスタントからのすべての応答は、次のいずれかのステータスインジケーターで始まります。

• [MEMORY BANK: ACTIVE]：Memory Bank が利用可能で、コンテキストを考慮した応答の提供に使用されています
• [MEMORY BANK: INACTIVE]：Memory Bank が利用できないか、適切に設定されていません
• [MEMORY BANK: UPDATING]：Memory Bank は現在更新中です（UMB コマンドの実行中）

このシステムにより、AI アシスタントが十分なコンテキストを把握している状態で動作しているのか、限られた情報で動作しているのかを、ユーザーが常に確認できます。

メリット

• 透明性：AI がプロジェクトの完全なコンテキストにアクセスできるかどうかを、ユーザーが常に把握できます
• トラブルシューティング：Memory Bank が適切に設定されていない場合、すぐにわかります
• コンテキストの把握：応答によって過去のコンテキストが不足することがある理由を、ユーザーが理解するのに役立ちます

詳細については、Memory Bank ステータスプレフィックスシステムをご覧ください。