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Memory MCP

Memory MCP

ローカル
github.com/drdeeメモリ・ナレッジ1181 週間前に更新

Memory MCP について

Memory MCP は、SQLite に記憶を保存・取得する MCP サーバーです。MCP 対応 AI ツールの利用者が、アイデア、プロンプトテンプレート、個人設定を簡単な操作で管理できます。

主な機能

  1. 01タイトルと内容を付けて記憶を保存
  2. 02IDまたはタイトルで記憶を取得
  3. 03保存済み記憶の一覧表示
  4. 04記憶の更新と削除
  5. 05SQLite による保存

活用シーン

  1. 01アイデアを保存して後から取得
  2. 02プロンプトテンプレートを記録
  3. 03個人設定を記録・更新

MCP 対応

MCP クライアント向けに、記憶の保存、取得、一覧表示、更新、削除ツールを公開します。

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。

インストール方法は未掲載です

このサーバーのパッケージやリモートエンドポイントはまだ取得できていません。プロジェクトの README の手順に従ってください。

リポジトリ

ツール

ツール一覧はまだ取得されていません

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

Memory MCP

低レベルの Server 実装と SQLite ストレージを使用して、メモリを保存および取得するための Model Context Protocol サーバーです。

インストール

このプロジェクトでは、依存関係の管理に pip ではなく uv を使用します。uv は高速で信頼性の高い Python パッケージインストーラー兼リゾルバーです。

uv を使用してインストールします:

uv pip install memory-mcp

または、ソースから直接インストールします:

uv pip install .

開発用:

uv pip install -e ".[dev]"

uv がインストールされていない場合は、公式の手順に従ってインストールできます。

使用方法

サーバーの実行
memory-mcp

これにより、メモリを保存および取得できる MCP サーバーが起動します。

利用可能なツール

Memory MCP では、以下のツールを利用できます:

  • remember:タイトルと内容を指定して新しいメモリを保存します
  • get_memory:ID またはタイトルで特定のメモリを取得します
  • list_memories:保存されているすべてのメモリを一覧表示します
  • update_memory:既存のメモリを更新します
  • delete_memory:メモリを削除します

MCP Inspect によるデバッグ

MCP には、MCP サーバーを直接デバッグして操作できる便利なコマンドラインツール mcp inspect があります。

セットアップ
  1. まず、MCP CLI ツールがインストールされていることを確認します:
uv pip install mcp[cli]
  1. 1 つ目のターミナルで Memory MCP サーバーを起動します:
memory-mcp
  1. 別のターミナルで、mcp inspect を使用して実行中のサーバーに接続します:
mcp inspect
MCP Inspect の使用方法

接続すると、以下の操作ができます:

利用可能なツールを一覧表示する
> tools

これにより、Memory MCP サーバーが提供するすべてのツールが表示されます。

ツールを呼び出す

ツールを呼び出すには、call コマンドに続けてツール名と必要な引数を指定します:

> call remember title="Meeting Notes" content="Discussed project timeline and milestones."
> call list_memories
> call get_memory memory_id=1
> call update_memory memory_id=1 title="Updated Title" content="Updated content."
> call delete_memory memory_id=1
デバッグモード

詳細なリクエストとレスポンスの情報を確認するには、デバッグモードを有効にします:

> debug on

これにより、サーバーとの間でどのデータが送受信されているかを正確に把握できます。

ツールのスキーマを確認する

特定のツールのスキーマを表示するには:

> tool remember

ツールの入力スキーマ、必須パラメーター、および説明が表示されます。

トラブルシューティング

問題が発生した場合:

  1. サーバーを実行しているターミナルで、エラーメッセージがないかサーバーログを確認します。
  2. MCP inspect のターミナルで debug on を実行してデバッグモードを有効にし、生のリクエストとレスポンスを確認します。
  3. ツールのパラメーターが想定されるスキーマと一致していることを確認します(tool コマンドで確認してください)。
  4. サーバーがクラッシュした場合は、サーバーのターミナルに捕捉されていない例外がないか確認します。

開発

プロジェクトに貢献するには、開発用の依存関係をインストールします:

uv pip install -e ".[dev]"
依存関係の管理

このプロジェクトでは、依存関係を固定するために uv.lock ファイルを使用します。依存関係を更新するには:

uv pip compile pyproject.toml -o uv.lock
テストの実行
python -m pytest
コードのフォーマット
black memory_mcp tests
リント
ruff check memory_mcp tests
型チェック
mypy memory_mcp

コメント

MCP は初めてですか?

プロトコルの概要から最初のサーバーの導入まで、よくある疑問にまとめて答えます。

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。