Memory Engine

🧠 Memory Engine MCP

AI アシスタント向けの、ローカルファーストでグラフを活用する長期記憶。
SQLite + セマンティック検索 + ナレッジグラフ + 継続性を必要とするエージェント向けの MCP ツール。

Claude Desktop · Claude Code · Cursor · Cline · Windsurf · OpenClaw · あらゆる MCP クライアントに対応

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Memory Engine が選ばれる理由

ほとんどの MCP メモリーサーバーは、単純なキーと値のストアか、プレーンテキスト検索のラッパーです。

Memory Engine は異なります。メモリーを型付きアトムと、それらを結ぶ型付きボンドとしてモデル化し、次の要素を組み合わせたハイブリッドランキングパイプラインでコンテキストを取得します。

• 全文検索（SQLite FTS5）
• ローカルの Ollama 埋め込みによるセマンティック類似度
• 信頼度、新しさ、重み
• 関連するメモリーからのグラフ展開

目標は単なる保存ではありません。時間の経過とともに想起し、関連付け、減衰し、整理し、学習するメモリーシステムを実現することです。

主な機能

• ローカルファースト — SQLite データベースを使用し、Ollama によるローカル埋め込みも任意で利用できます。クラウド API は必須ではありません。
• MCP ネイティブ — FastMCP を通じて 35 個のツールを公開します。
• グラフを活用した想起 — 双方向のボンドをたどって上位の検索結果を展開し、より豊かなコンテキストを提供します。
• セマンティック検索 — nomic-embed-text による意味ベースの検索です。
• Markdown との共存 — 人が読みやすい形式のメモリーを置き換えることなく、既存のメモを一方向でインポートできます。
• エラーメモリー — 間違いと修正を記憶し、失敗を繰り返すと設定へ自動的に昇格します。
• 認知キュレーター — 圧縮、ボンドの提案、重複の検出、孤立したアトムの分類を行う、非破壊のメンテナンス処理です。
• セッションウォッチャー — OpenClaw の正規 SQLite 取り込み（スキーマ 17）、リセットを考慮したダイジェスト、JSONL のレガシーフォールバックに対応します。
• バックアップと復元 — SQLite の完全なスナップショット、JSON のエクスポート／インポート、自動安全バックアップを伴う検証済み復元に対応します。
• 認証とセキュリティ強化 — API トークン、セキュアなバインド、入力検証、レート制限を任意で利用できます。
• テストスイート — CRUD、ランキング、マイグレーション、認証、バックアップ、並行処理、トランスクリプトの取り込みを網羅する 144 件のテストです。
• ベンチマーク — Precision@K、MRR、レイテンシのパーセンタイルを測定する、CLI による想起品質テストスイートです。

アーキテクチャ

AI assistant / MCP client
        │
        ▼
FastMCP server — 35 tools
        │
        ▼
Memory engine — hybrid ranking, graph recall, decay, learning
        │
        ├── SQLite — atoms, bonds, FTS5, JSON metadata, versions
        ├── Ollama — optional local embeddings
        ├── Curator — conservative maintenance
        └── Session watcher — OpenClaw SQLite + JSONL fallback

MCP ツール

メモリー

ツール	用途
remember	アトムを作成または更新する
recall	グラフ展開を伴うスマートなハイブリッド想起
working_set	タスク指向のコンテキストパックを構築する
semantic_search	セマンティック検索のみを行う
get_atom	ボンドを含めて 1 つのアトムを読み取る
list_atoms	ドメイン／タイプ／ステータス別にアトムを閲覧する
merge_atoms	重複するアトムを統合する
export_atom	1 つのアトムを Markdown としてエクスポートする

ナレッジグラフ

ツール	用途
link / unlink	型付きボンドを作成または削除する
search_graph	1 つのアトムからグラフをたどる
suggest_bonds	1 つのアトムに対するボンドを提案する
suggest_bonds_all	ボンドを一括で提案または作成する

学習とメンテナンス

ツール	目的
curator_run	保守的なキュレーション処理
cognitive_status	グラフとメモリの健全性指標
learning_run	矛盾、弱いアトム、統合候補、ギャップを検出
ask_pending / answer_human	人間参加型の確認
decay_run	減衰サイクルを実行
cleanup_sessions	期限切れのセッションアトムを削除
cleanup_duplicates	重複したセッションアトムを削除
reindex_embeddings	埋め込みを再構築

エラーの記憶と設定

ツール	目的
error_check	タスクを実行する前に過去の失敗を確認
error_log	間違いとその修正を記録
error_list	未解決／解決済みのエラーを確認
preference_search	構造化された設定を検索

インポートとイントロスペクション

ツール	目的
import_markdown	Markdown のメモをアトムにインポート
memory_summary	3 段階の要約：全体 → ドメイン → 詳細
stats	データベースの統計情報
version	サーバーのバージョン
recall_session	1 つの OpenClaw セッションを検索
session_summary	1 つの OpenClaw セッションを要約
memory_contradict	古いアトムを、それと矛盾する新しいアトムで置き換え
list_contradictions	明示的な矛盾／置き換えの記録を一覧表示
classify_memory_tier	3 層の分類（エピソード／意味／手続き）を推定
memory_impact	影響分析：このアトムに依存する項目を確認

バックアップ、復元、エクスポート

ツール	目的
backup_database	SQLite スナップショットを作成、一覧表示、検証、またはクリーンアップ
restore_database	バックアップから復元（自動で安全用バックアップを作成）
export_all	すべてのメモリデータをポータブルな JSON としてエクスポート
import_data	JSON からインポート（マージモードまたは置き換えモード）

Web UI（任意）

Memory Engine には、グラフの探索、アトムの確認、矛盾の閲覧、影響分析に使える任意の Web UI が含まれています。

# In docker-compose.yml, add:
#   environment:
#     - MEM_UI_PORT=6000
#   expose:
#     - "6000"

または、スタンドアロンで実行します。

python3 web_ui.py
# Open http://localhost:6000

Web UI：インタラクティブなグラフ、アトムの詳細、矛盾ブラウザー、統計ダッシュボード

Docker ですぐに始める

オプション A — ビルド済みイメージを使用（推奨）

# docker-compose.yml
services:
  memory-engine:
    image: ghcr.io/simoneb79/memory-engine-mcp:2.1.0
    ports:
      - "8085:8085"
    volumes:
      - memory-data:/data
    restart: unless-stopped

volumes:
  memory-data:

docker compose up -d

バージョンを固定してください。 本番環境では :1.7.0 のような明示的なタグを使用してください。 :latest は予告なく変更される可能性があるため、使用しないでください。

オプション B — ソースからビルド

git clone https://github.com/SimoneB79/memory-engine-mcp.git
cd memory-engine-mcp
cp docker-compose.yml docker-compose.local.yml
# Edit volume paths in docker-compose.local.yml if needed
docker compose -f docker-compose.local.yml up -d --build

デフォルトのエンドポイント：

http://localhost:8085/sse

MCP クライアントの設定例：

{
  "mcpServers": {
    "memory-engine": {
      "url": "http://localhost:8085/sse",
      "transport": "sse"
    }
  }
}

Docker、ローカル Python、Claude Desktop、Cursor、OpenClaw の例については、docs/INSTALL.md を参照してください。

ローカル Python

python -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
python server.py

設定

主な設定ファイル：config.json

重要な環境変数：

変数	デフォルト	目的
MEMORY_DB_PATH	/data/memory.db	SQLite データベースのパス
MARKDOWN_SOURCE	/workspace/memory	インポート対象の Markdown ディレクトリ
MEMORY_HOST	127.0.0.1	サーバーのバインドアドレス（安全なデフォルト値）
MEMORY_PORT	8085	SSE ポート
MEMORY_API_TOKEN	(なし)	認証用の任意の API トークン（「セキュリティ」を参照）
OPENCLAW_AGENT_DB	(なし)	エージェントごとの優先 OpenClaw SQLite DB（スキーマ 17）
OPENCLAW_SESSIONS_DIR	/sessions	エージェント DB が設定されていない場合の従来形式の JSONL フォールバック
SESSION_DIGEST_DIR	/data/session_digests	任意のセッションダイジェスト出力先

SQLite のマウント、WAL/SHM の処理、フィルタリング、セキュリティ境界については、 OpenClaw のトランスクリプト取り込みを参照してください。

セマンティック検索には、コンテナまたはホストからアクセスできる Ollama が必要です。デフォルト：

{
  "ollama": {
    "enabled": true,
    "host": "http://ollama:11434",
    "model": "nomic-embed-text"
  }
}

Ollama を使用しない場合は、ollama.enabled を false に設定してください。FTS による検索は引き続き利用できます。

メモリモデル

アトムには次の項目があります。

• title
• body
• type：fact、decision、event、preference、log、procedure、note など
• domain：プロジェクトまたはトピックの名前空間
• confidence
• weight
• tags
• オプションの TTL

ボンドは、次の関係タイプでアトムを接続します。

is_a · part_of · depends_on · contradicts · refines · derived_from · detail_of · related_to

使用例

remember(
    title="Use PostgreSQL for analytics",
    body="SQLite is kept for local memory, PostgreSQL is used for multi-user analytics.",
    type="decision",
    domain="project:analytics",
    confidence=0.9,
    tags=["database", "architecture"]
)

recall(query="what database did we choose for analytics?", limit=5)

working_set(
    query="continue the analytics backend work",
    domain="project:analytics",
    limit=8,
    graph_depth=1
)

セキュリティ

デフォルトでは、Memory Engine はオープンモード（認証なし）で動作します。stdio または信頼できるローカル環境で安全に使用できます。

API トークン認証を有効にするには、次のようにします。

// config.json
{
  "security": {
    "api_token": "your-secret-token",
    "allow_remote": false
  }
}

または、環境変数で設定します。

MEMORY_API_TOKEN=your-secret-token

認証が有効な場合：

• MCP SSE リクエストには Authorization: Bearer <token> が必要です
• Web UI の API エンドポイントには ?token=<token> または Bearer ヘッダーが必要です
• allow_remote: true でない限り、サーバーは 127.0.0.1 にバインドされます
• 入力検証（タイトル／本文のサイズ制限）とレート制限は常に有効です

セキュリティ機能の全一覧については、CHANGELOG.md を参照してください。

公開とレジストリ

このリポジトリは MCP の検出に対応しています。

• MCP レジストリ名：io.github.simoneb79/memory-engine-mcp
• レジストリのメタデータ：server.json
• Docker/OCI 検証ラベル：Dockerfile に含まれています
• クライアント設定の例：mcp.json

公開チェックリストについては、docs/PUBLISHING.md を参照してください。

リポジトリの状態

• GitHub の公開リポジトリ：https://github.com/SimoneB79/memory-engine-mcp
• 既存の掲載ページ：https://mcpmarket.com/server/memory-engine
• ライセンス：MIT

ライセンス

MIT — LICENSE を参照してください。

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🧠 とともに制作：SimoneB79