Memphora

Memphora MCP サーバー

Model Context Protocol（MCP）を使用して、Claude、Cursor、Windsurf などの AI アシスタントに永続的なメモリを追加します。

これは何ですか？

この MCP サーバーは AI アシスタントを Memphora に接続し、次の機能を利用できるようにします。

• 会話をまたいで情報を記憶する
• 個人のナレッジベースを検索する
• 会話からインサイトを自動的に抽出する
• 好み、事実、コンテキストを呼び出す

クイックスタート

1. インストール

# Using pip
pip install memphora-mcp

# Or using uvx (recommended for Claude Desktop)
uvx memphora-mcp

2. API キーを取得する

1. memphora.ai/dashboard にアクセスします
2. アカウントを作成するか、サインインします
3. ダッシュボードから API キーをコピーします

3. Claude Desktop を設定する

Claude Desktop の設定ファイルに追加します。

macOS： ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json Windows： %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "memphora": {
      "command": "uvx",
      "args": ["memphora-mcp"],
      "env": {
        "MEMPHORA_API_KEY": "your_api_key_here",
        "MEMPHORA_USER_ID": "your_unique_user_id"
      }
    }
  }
}

4. Claude Desktop を再起動する

Claude Desktop を終了して再度開きます。Memphora のツールが利用可能になっているはずです。

使用例

メモリを保存する

自分についての情報を Claude に伝えるだけです。

You: "I work at Google as a software engineer"
Claude: [stores memory] "Got it! I'll remember that you work at Google as a software engineer."

You: "My favorite programming language is Python"
Claude: [stores memory] "Noted! I'll remember that Python is your favorite programming language."

メモリを呼び出す

以前 Claude に伝えたことについて質問します。

You: "Where do I work?"
Claude: [searches memories] "You work at Google as a software engineer."

You: "What programming languages do I like?"
Claude: [searches memories] "Your favorite programming language is Python."

コンテキストの自動取得

関連する場合、Claude は自動的にメモリを検索します。

You: "Can you help me with some code?"
Claude: [searches memories for context]
        "Sure! Since you prefer Python and work at Google, I'll write this in Python 
         following Google's style guide..."

利用可能なツール

ツール	説明
memphora_search	関連情報を含むメモリを検索します
memphora_store	後で呼び出せるよう、新しい情報を保存します
memphora_extract_conversation	会話からメモリを抽出します
memphora_list_memories	保存されているすべてのメモリを一覧表示します
memphora_delete	特定のメモリを削除します

設定オプション

環境変数	説明	デフォルト
MEMPHORA_API_KEY	Memphora の API キー	必須
MEMPHORA_USER_ID	メモリを識別する一意の ID	mcp_default_user

他の MCP クライアントでの使用

Cursor

Cursor の設定に追加します。

{
  "mcp": {
    "servers": {
      "memphora": {
        "command": "uvx",
        "args": ["memphora-mcp"],
        "env": {
          "MEMPHORA_API_KEY": "your_api_key_here"
        }
      }
    }
  }
}

Windsurf

Windsurf の MCP 設定に追加します。

{
  "mcpServers": {
    "memphora": {
      "command": "python",
      "args": ["-m", "memphora_mcp"],
      "env": {
        "MEMPHORA_API_KEY": "your_api_key_here"
      }
    }
  }
}

開発

ローカルで実行する

# Clone the repo
git clone https://github.com/Memphora/memphora-mcp.git
cd memphora-mcp

# Install dependencies
pip install -e ".[dev]"

# Set your API key
export MEMPHORA_API_KEY="your_key"

# Run the server
python -m memphora_mcp

テスト

pytest tests/

プライバシーとセキュリティ

• メモリは Memphora のクラウドに安全に保存されます
• ユーザーごとにメモリストレージが分離されています
• API キーはお使いのマシンにローカル保存されます
• すべての通信は HTTPS で暗号化されます

サポート

• ドキュメント：memphora.ai/docs
• 問題：GitHub Issues
• メール：[email protected]

ライセンス

MIT ライセンスです。詳細は LICENSE をご覧ください。