hot-memory-mcp

問題点

新しいチャットは毎回ゼロから始まります。アーキテクチャをまた説明し、同じパターンをまた貼り付けます。コンテキストウィンドウは繰り返しで膨れ上がります。

ほかのメモリソリューションも役立ちますが、検索のたびにツール呼び出しが必要なため、遅延が増え、Claude の思考に使える予算も消費します。

Memory MCP は、2 層アーキテクチャでこの問題を解決します。

1. ホットキャッシュ（0ms） — 頻繁に使う知識を、Claude が考え始める前に、プラグインの SessionStart と UserPromptSubmit フックがコンテキストに出力します。Claude Code はフックの標準出力を会話に追加するため、ツール呼び出しは不要です。
2. コールドストレージ（約50ms） — それ以外の情報はすべて、意味の類似性に基づく検索が可能です。

システムは使われている情報を学習し、自動的に昇格させます。最も価値の高い知識をすぐに利用できるようになります。手動で整理する必要はありません。

導入前と導入後

インストール

# Install package
uv tool install hot-memory-mcp   # or: pip install hot-memory-mcp

# Add plugin (recommended)
claude plugins add michael-denyer/memory-mcp

プラグインを使うと、フックとスラッシュコマンドが自動設定されます。埋め込みは Apple Silicon を含むすべてのプラットフォームで sentence-transformers を使って実行されます。

{
  "mcpServers": {
    "memory": {
      "command": "memory-mcp"
    }
  }
}

Claude Code を再起動します。memory-mcp-cli bootstrap を一度実行して、プロジェクトのドキュメントからメモリを取り込みます。フックは昇格した情報を注入しますが、何も自動で取り込まれることはありません。

初回実行時：埋め込みモデル（約90MB）が自動でダウンロードされます。所要時間は初回のみ30～60秒です。

仕組み

flowchart LR
    subgraph LLM["Claude"]
        REQ((Request))
    end

    subgraph Hot["HOT CACHE · 0ms"]
        HC[Session context]
        PM[(Promoted memories)]
    end

    subgraph Cold["COLD STORAGE · ~50ms"]
        VS[(Vector search)]
        KG[(Knowledge graph)]
    end

    REQ -->|"hook stdout"| HC
    HC -.->|"draws from"| PM
    REQ -->|"recall()"| VS
    VS <-->|"related"| KG

ホットキャッシュ（約10項目）は、2 つのプラグインフックを通じて Claude に届きます。SessionStart は memory-mcp-cli hot-cache --force を実行し、UserPromptSubmit は memory-mcp-cli hot-cache を実行します。Claude Code は各コマンドの標準出力を会話に追加します。コマンドは、出力内容がセッションで最後に確認されたものから変わった場合にのみ表示されるため、項目が安定している間は処理が軽く、内容が変わると全体を再出力します。このセットには、最近呼び出されたメモリ、次に使われると予測されたメモリ、昇格済みの上位項目が含まれます。昇格済みメモリ（約20項目）は、頻繁に使われるメモリの保存先です。3 回以上使われたメモリは自動的に昇格し、使われなかったメモリは14日後に降格します。

他との違い

多くのメモリシステムでは、検索のたびにツール呼び出しのコストがかかります。Memory MCP の ホットキャッシュはこれを完全に回避します。フックが Claude の思考開始前に、最もよく使われる知識を会話に出力します。

Engram の洞察：人間の記憶は検索しません。よく使われるパターンは、すでにそこにあります。ホットキャッシュは Claude に対してこれを実現します。

クイックリファレンス

10 個すべてのスラッシュコマンドとツール API の全容については、リファレンスをご覧ください。

ダッシュボード

memory-mcp-cli dashboard    # Opens at http://localhost:8765

メモリ、ホットキャッシュ、注入履歴、セッション、ナレッジグラフを閲覧できます。

使い方

Memory MCP は、相互に補完する次の 3 つのコンポーネントとして動作するよう設計されています。

ほとんどのユーザーにはプラグインをおすすめします。MCP サーバーを自動設定し、生産性向上機能を追加します。保存されている内容を確認したい場合は、ダッシュボードを併用してください。

ドキュメント

ライセンス

MIT