Mnemoverse Memory

Mnemoverse Memory

MCP 経由で AI エージェントに永続メモリを提供します。 呼び出されたメモリが役立ったか誤らせたかを伝えると、次回以降に返される内容のランキングが変わります。共有ルームを使えば、複数のエージェントが 1 つのメモリから作業できます。Claude Code、Cursor、VS Code、ChatGPT 全体で 1 つのキーまたは OAuth が使えます。

@mnemoverse/mcp-memory-server は、ホスト型の Mnemoverse メモリエンジン向けの MIT ライセンスの MCP サーバーです。

Mnemoverse Memory とは？

Mnemoverse は、AI エージェント向けのホスト型メモリエンジンで、Model Context Protocol 経由でアクセスします。Mnemoverse はエージェントが学習した内容 — 意思決定、好み、教訓 — を保存し、接続されたあらゆるツールでそれを返すため、1 つのアカウントで 1 つのメモリが Claude Code、Cursor、VS Code、ChatGPT 全体を追いかけます。認証は、ローカル設定に API キーを置くか、ホスト型エンドポイントでの OAuth サインインです。Mnemoverse は結果に基づいて想起のランキングを更新します。呼び出されたメモリが役立ったと報告すれば、予測誤差に対する Rescorla-Wagner 更新によってその順位が上がり、誤らせたと報告すれば下がります — これは類似度スコアリングとは異なる仕組みで、併用も可能です。

ここで何がオープンソースで、何がそうでないか。 このリポジトリ、つまり MCP サーバーは MIT ライセンスで、Python SDK も同様です。これらが通信するメモリエンジンは、無料枠のあるホスト型サービスです。エンジンのセルフホストは、セキュリティやコンプライアンス要件が必要とする場合に、契約に基づいて Enterprise プランで利用できます。既定では、私たちがお客様に代わって運用します。

他の選択肢との比較

今日のエージェントメモリのほとんどは、次の 3 つのいずれかに存在します。ツールごとの指示ファイル — CLAUDE.md、.cursorrules、AGENTS.md — はバージョン管理され可読ですが、各コピーは 1 つのリポジトリと 1 つのツールに属し、次のウィンドウにまでは付いてきません。RAG の背後にあるベクトルストアは類似度で検索しますが、助言が役立ったか誤らせたかによって類似度が変わることはありません。ローカルファーストのメモリサーバーはプライバシーとレイテンシの面で優れますが、インフラストラクチャを自分で実行・更新する必要があります。Mnemoverse は、その状況におけるマネージドでクロスツールな選択肢です。デプロイするものは何もなく、1 つのアカウントがどこでも使え、報告された結果に応じてランキングが動きます。自社の境界内にメモリが必要なら、ローカルファーストのサーバーのほうが適しています。これは既定ではホスト型で、Enterprise のセルフホストは契約に基づきます。

エンジンの統合段階 — 際立ったメモリが平均に吸収されないようにする、Von Restorff 保護を伴う HDBSCAN クラスタリング — は設計に含まれていますが、現在ホスト型サービスではオフになっています。私たちのドキュメントはそれを隠さずに明記しています。

⭐ Mnemoverse がエージェントにコンテキストを再説明する手間を省いてくれるなら、リポジトリにスターを付けてください。他の開発者がそれを見つける助けになります。

クイックスタート

キーなし: ホスト型エンドポイント

クライアントが OAuth でサインインする場合、キーはまったく必要ありません。console.mnemoverse.com で無料アカウントを作成し(クレジットカード不要)、ホスト型エンドポイントに接続してください。

Claude Code:

claude mcp add -s user --transport http mnemoverse https://mcp.mnemoverse.com/mcp

その後、セッションで /mcp を実行し、mnemoverse を選択して Authenticate を選びます。

Cursor の場合、.cursor/mcp.json に記述します:

{ "mcpServers": { "mnemoverse": { "url": "https://mcp.mnemoverse.com/mcp" } } }

Claude Desktop、Devin Desktop(旧 Windsurf)、VS Code、ChatGPT: リモート MCP のセットアップ。以下のローカルサーバーはもう一つの方法です。これはお使いのマシン上で動作し、API キーを読み取ります。

1. 無料の API キーを取得する

console.mnemoverse.com でサインアップしてください — 30 秒で完了し、クレジットカードは不要です。

設定に記入する前にキーを確認してください。 どちらの形式もマスクされたプロンプトでキーの入力を求め、コマンド引数として渡すことは一切ないため、シェルの履歴にもプロセス一覧にも残りません。

macOS、Linux、Git Bash:

printf 'Mnemoverse API key: '; read -rs KEY; echo
printf 'X-Api-Key: %s\n' "$KEY" | curl -s -H @- https://core.mnemoverse.com/api/v1/memory/stats; unset KEY

Windows PowerShell 5.1 および PowerShell 7:

$k = [Net.NetworkCredential]::new('', (Read-Host 'Mnemoverse API key' -AsSecureString)).Password
try { (Invoke-WebRequest https://core.mnemoverse.com/api/v1/memory/stats -Headers @{ 'X-Api-Key' = $k } -UseBasicParsing).Content }
catch { if ($_.ErrorDetails.Message) { $_.ErrorDetails.Message } else { (New-Object IO.StreamReader($_.Exception.Response.GetResponseStream())).ReadToEnd() } }; Remove-Variable k

JSON では、reason は details オブジェクトの内部(details.reason)にあり、キーが作成されるコンソールページである details.keys_url の隣に位置します。

2. AI ツールに接続する

代表的な 2 つのセットアップ、Claude Code と Cursor です。どちらもキーを一度だけ、ユーザースコープで、すべてのプロジェクトを対象に書き込みます。この用途でプロジェクトごとの設定ファイルは避けてください。それはリポジトリ内に置かれ、そのままコミットされる可能性があり、キーは外部に置くべきです。

Claude Code — CLI で追加します:

claude mcp add mnemoverse -s user \
  -e MNEMOVERSE_API_KEY=mk_live_YOUR_KEY \
  -e MNEMOVERSE_API_URL=https://core.mnemoverse.com/api/v1 \
  -- npx -y @mnemoverse/mcp-memory-server@latest

Windows (PowerShell) では、同じコマンドを 1 行で貼り付けてください。PowerShell は \ による行継続を解釈しません:

claude mcp add mnemoverse -s user -e MNEMOVERSE_API_KEY=mk_live_YOUR_KEY -e MNEMOVERSE_API_URL=https://core.mnemoverse.com/api/v1 -- npx -y @mnemoverse/mcp-memory-server@latest

Cursor — クリックしてインストールするか、以下の JSON を ~/.cursor/mcp.json に追加します。これはすべてのプロジェクトを対象とするグローバル設定です。プロジェクトレベルの .cursor/mcp.json には置かないでください。そのファイルはリポジトリ内にあり、除外しない限りコミットされてしまい、この設定にはキーが含まれます。

インストールボタンにはあなたのキーではなく、プレースホルダーのキー mk_live_YOUR_KEY が含まれています。そのため最短の方法はボタンを使わず、以下の JSON を ~/.cursor/mcp.json に追加し、すでにあるサーバーとマージして、自分のキーを設定することです。キーは console.mnemoverse.com で取得できます。もしボタンをクリックしてしまった場合は、書き込まれた mcp.json 内の同じキーを編集してください。Cursor は MCP の環境変数の値を設定フォームではなく、そのファイルに保持します。キーが本物になるまで、サーバーは起動してツールを一覧表示しますが、すべてのツール呼び出しは拒否されます。

{
  "mcpServers": {
    "mnemoverse": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@mnemoverse/mcp-memory-server@latest"
      ],
      "env": {
        "MNEMOVERSE_API_KEY": "mk_live_YOUR_KEY",
        "MNEMOVERSE_API_URL": "https://core.mnemoverse.com/api/v1"
      }
    }
  }
}

{
  "inputs": [
    {
      "type": "promptString",
      "id": "mnemoverse-api-key",
      "description": "Mnemoverse API key (starts with mk_live_). Optional to install and inspect — the server starts and lists its tools without a key; every actual tool call requires one. Get one free in ~30s at https://console.mnemoverse.com",
      "password": true
    }
  ],
  "servers": {
    "mnemoverse": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@mnemoverse/mcp-memory-server@latest"
      ],
      "env": {
        "MNEMOVERSE_API_KEY": "${input:mnemoverse-api-key}",
        "MNEMOVERSE_API_URL": "https://core.mnemoverse.com/api/v1"
      }
    }
  }
}

{
  "mcpServers": {
    "mnemoverse": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@mnemoverse/mcp-memory-server@latest"
      ],
      "env": {
        "MNEMOVERSE_API_KEY": "mk_live_YOUR_KEY",
        "MNEMOVERSE_API_URL": "https://core.mnemoverse.com/api/v1"
      }
    }
  }
}

{
  "context_servers": {
    "mnemoverse": {
      "source": "custom",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@mnemoverse/mcp-memory-server@latest"
      ],
      "env": {
        "MNEMOVERSE_API_KEY": "mk_live_YOUR_KEY",
        "MNEMOVERSE_API_URL": "https://core.mnemoverse.com/api/v1"
      }
    }
  }
}

{
  "mcpServers": {
    "mnemoverse": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@mnemoverse/mcp-memory-server@latest"
      ],
      "env": {
        "MNEMOVERSE_API_KEY": "mk_live_YOUR_KEY",
        "MNEMOVERSE_API_URL": "https://core.mnemoverse.com/api/v1"
      }
    }
  }
}

{
  "mcpServers": {
    "mnemoverse": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@mnemoverse/mcp-memory-server@latest"
      ],
      "env": {
        "MNEMOVERSE_API_KEY": "mk_live_YOUR_KEY",
        "MNEMOVERSE_API_URL": "https://core.mnemoverse.com/api/v1"
      }
    }
  }
}

⚠️ 設定を編集した後は、AI クライアントを再起動してください。MCP サーバーはクライアントの起動時にのみ読み込まれます。

3. 試してみる — 30 秒で動作を確認

AI チャットに以下を貼り付けてください:

「私のお気に入りの TypeScript フレームワークは Hono だということを覚えておいて、memory_write を呼び出して保存してください。」

エージェントは memory_write を呼び出し、メモリが保存されたことを確認するはずです。

次に、新しいチャット / 新しいセッションを開き(ここが要点です — メモリは再起動後も残ります)、こう尋ねてください:

「私のお気に入りの TypeScript フレームワークは何ですか?」

エージェントは memory_read を呼び出し、エントリを見つけて「Hono」と答えるはずです。そうなれば、セットアップは完了です。あとは好きなことを書き込んでください。

覚えていない場合は、クライアントが完全に再起動されたこと、および設定にプレースホルダーではなく実際の mk_live_... キーが入っていることを確認してください。

⭐ 2 回目のセッションが覚えていたら、リポジトリにスターを付けてください。他の開発者が見つけやすくなります。

4. 習慣にする

上記のテストが機能するのは、エージェントにツールを呼び出すよう指示したからです。通常の作業では、いつメモリを読み、いつ保存するかを定めた常設の指示がない限り、エージェントは呼び出しません。setup_memory プロンプトは、Claude Code、Claude、Cursor、Codex 向けのそれらのルールを書き出し、Make Your Agent Use Memory では、それらをどこに置くか、および最初にツールが機能することをどう確認するかを説明しています。

ツール

プロンプト

MCP プロンプトをコマンドとして表示するクライアント向けの 4 つの名前付きプロンプトです(Claude Code では /mcp__mnemoverse__<name>)。いずれも API 自体を呼び出しません。3 つは上記のツールを使用するようモデルに依頼し、setup_memory は自分のエージェント向けのルールを渡します。

リソース

memory://item/{memory_id} は、保存された 1 つのメモリをその id(memory_read の結果の id: 行)で開きます。これは MCP リソースをアタッチするクライアント向けです。メモリの memory_id、content、domain を JSON として返します。読み取るのは自分のストアのみです。共有ルームから読み取ったメモリは id で開くことはできません。

ツールサーフェスの安定性

tools/list はリリースされたバージョンごとに固定されているため、クライアントは自分が見たリストを保存し、サーバーが今日提供するものとバージョンごとに差分を取ることができます。

• PATCH 内 (x.y.Z) では、ツール名、引数スキーマ、およびすべてのツールの annotations オブジェクト (title、readOnlyHint、destructiveHint、 idempotentHint、openWorldHint) は変更されません。変更される可能性があるのはテキストのみです。 すなわち、CHANGELOG のルールが述べるとおり、説明とツールが返す内容です。
• MINOR 内 (x.Y.0) では、ツールおよびアノテーションフィールドを追加できますが、削除や 名前変更は決してできず、宣言されたアノテーションフィールドが消えたり、暗黙に 反転したりすることもありません。すべての追加には、そのバージョンの下に CHANGELOG の行があります。 MINOR は、出力スキーマを持たなかったツールに出力スキーマ (outputSchema、 同じテキストとともに返される structuredContent を伴う) を 追加することもできます。一度宣言されると、そのスキーマのフィールドはこの 同じルールの下で追加のみ可能です。このサーバーの出力スキーマがホスト型 コネクターのものと意図的に異なる箇所については、CHANGELOG のエントリでその旨を述べています。 現時点では、それはすべての出力スキーマにおける memory_id であり、ここではプレーンな 文字列、あちらでは GUID 検証済みの文字列です (このパッケージの id は不透明です)。 memory_list_recent の next_cursor は、ここでは省略可能 (サービスが このクライアントが引き継がない継続トークンを送信した場合には存在しない) で、 あちらでは必須です。memory_stats は 5 つの省略可能なフィールド (episodes、prototypes、hebbian_edges、avg_valence、 avg_importance) を持ちますが、コネクターのスキーマはこれらを宣言していません。 ルーム関連のツール (memory_create_room、memory_invite_to_room、memory_join_room、 memory_list_rooms) では、コネクターが必須とマークしているいくつかのフィールドが ここでは省略可能です (name、scope、already_member、および招待の code、scope、room_address、expires_at)。なぜなら、コアが 送信しなかった値は、ここではプレースホルダーではなく正直な結果だからです。 また、memory_list_rooms と vault_list は、使用可能な 識別情報を持たない行 (room_id、address、role、alias、context) をデータから除外し、 stderr に一度報告します。必須フィールドに空文字列を出力する代わりにです。
• ツールまたはツールの入力パラメータの削除や名前変更、あるいは宣言されたアノテーション フィールドの削除や名前変更は、1 つの MINOR 前に告知されます。ツール (またはパラメータ) は そのまま残り、その説明には deprecated since x.y, removed in x.z と記載され、変更は告知されたバージョンでのみ 反映され、その CHANGELOG の行が付きます。名前変更されたパラメータは、それまでの間 両方の名前で受け付けられます (0.11 では memory_feedback の atom_ids が memory_ids に名前変更されました。古い名前は 0.13 で削除されました。0.12 が最初の告知で 想定されていたよりも早くリリースされたため、告知どおりになりました)。名前変更は、 古い名前と新しい名前の両方を示すことで告知されます。バージョンのペアだけでは、 クライアントが何を探すべきかを示しません。MINOR はフィールドを追加できますが削除は できないため、名前変更されたアノテーションフィールドは、告知された バージョンまで両方の名前で宣言されます。
• 同じバージョンの 2 つのサーバー間のあらゆる差異はバグです。両方の tools/list 出力を添えて報告してください。1 つの例外は、設定によるものです。/shared エントリポイントで ビルドされたサーバーは、サーバーを名指す 3 つの説明 (以下 wording.serverNoun) で 独自の名詞を要求できます。これにより変更されるのはその 3 つの説明文字列のみで、 それ以外は何も変わりません。ツール名、入力および出力スキーマ、アノテーションは 設定によって決して変わりません。

すべての inputSchema と outputSchema は JSON Schema 2020-12 です。これは、 スキーマがどの方言も指定しない場合に MCP が想定する方言であり、どの方言も指定していません (#189)。

上記のリストが現在のサーフェスです。11 個のツールがあり、それぞれが 4 つのヒントすべてを宣言しています。 mcp.mnemoverse.com/mcp のホスト型コネクターは同じサーフェスを提供しており、 このパッケージから、それが固定するバージョンで登録されています。リスト自体は tools.json として公開されており、ビルドされたサーバーから生成されます (ツールごとの名前、タイトル、 説明、アノテーション)。テストスイートとリリースワークフローは、サーバーが登録する内容を リストが列挙していない場合に失敗し、.mcpb マニフェストの ツールリストはそこから導出されます。 ホスト型コネクタがあるセッションで応答しなくなった場合。 クライアント上ではコネクタが接続済みと表示され続けていても、そのセッション内のすべての呼び出しが「not connected」で失敗することがあります。claude.ai で再接続しても、すでにスタックしたセッションは復旧しません。代わりにセッション内から再接続してください（Claude Code では /mcp を実行し、再度サインインします）。一方、このローカルサーバーは、クイックスタートと同じアカウントの API キーでセットアップすれば同じメモリに到達でき、そのセッションのサインインに依存しません。

このパッケージ上に 2 つ目の MCP サーバーを構築する

@mnemoverse/mcp-memory-server/shared は、別のサーバーが独自のコピーを保持する代わりに、これらの同じツールを登録するためのエントリポイントです（ADR-025、mnemoverse-core）。これは registerMemoryTools/registerMemoryPrompts/registerMemoryResources、3 つの型付きエラークラス（ApiError、NetworkError、UnreadableBodyError）、MAX_RESULT_CHARS/capResult、そしてホスト型デプロイが独自の表現で話すために注入する 2 つのオプション依存関係をエクスポートします。それは wording（独自のサーバー名詞とエラー語彙。API キーを名指ししない 401 や 403 の説明を含む OAuth モードを含みます）と writeAuthor（書き込みの背後にいるエンドユーザーを保証します）です。完全なコントラクトについては docs/shared.md を参照してください。

ユースケース

最初に効果を発揮するパターンはツール間の継続性です。Claude Code でペア作業中に下した決定が、1 時間後に Cursor を開いたときにもそこにあり、VS Code で述べた好みがその夜の ChatGPT セッションでも有効です。チームは共有ルームも同じように使います。エージェントがコードベースについて学んだ教訓が、席ごとに教え直されるのではなく 1 か所に蓄積される場所です。そして想起はフィードバックから再ランク付けされるため、役立つと証明され続けるメモリが最初に浮上します。これは、ストアが誰かが手作業でキュレーションできる範囲を超えて成長したときに重要になります。

書く価値のある具体的なもの:

• ユーザーの好み: 「私はダークモードを使う」「CSS モジュールより Tailwind が好き」
• プロジェクトのコンテキスト: 「このプロジェクトは PostgreSQL + Prisma を使う」「Railway にデプロイする」
• 学んだ教訓: 「このリポジトリではプッシュ前に必ずテストを実行する」
• 下した決定: 「キャッシュのシンプルさから GraphQL ではなく REST を選んだ」
• 人物と役割: 「Alice はデザイナー、Bob が API を担当」
• 過去の失敗: 「金曜日にデプロイしない — 苦い経験から学んだ」

Universal Memory

同じ API キーがすべてのツールで機能します。Claude Code でメモリを書き込み、Cursor でそれを読み取ります。VS Code で何かを学べば、あなたの GPT Custom Action もそれを知っています。

                    ┌── Claude Code (this MCP server)
                    ├── Cursor (this MCP server)
   Mnemoverse API ──├── VS Code (this MCP server)
   (one memory)     ├── GPT (Custom Actions)
                    ├── Python SDK (pip install mnemoverse)
                    └── REST API (curl)

設定

背景にある研究

検索モデルは公開されています: arXiv:2603.08965 は IEEE WCCI 2026 の GRAAI ワークショップで採択されており、メモリモデルの基盤となる抽象発見手法を確立しています。この README には、私たちのものであれ他の誰かのものであれ、ベンチマークの数値は一切掲載していません。数値は、責任を持って示せる再現可能な実行とともに提示されるものであり、それより前に出ることはありません。

リンク

セットアップとリファレンス

• ドキュメント
• Cursor · VS Code · Claude Code · ChatGPT
• Python SDK
• API リファレンス
• コンソール（API キーの取得）

背景となる読み物

• メモリ MCP サーバーの比較 — 実運用されている 13 の選択肢を、料金とレジストリへの登録状況とともに紹介します
• メモリ MCP サーバーの選び方 — 候補を絞り込む 5 つの問い
• AI エージェントのメモリとは何か — このカテゴリを解説します
• これはベクトルデータベースなのか？ — メモリレイヤーがどう違うのか
• マルチエージェントシステム向けの共有メモリ — Rooms の仕組みと、どのようなときに使うべきか

そのほかのインストール方法

MCP の設定ブロックよりもプラグインや拡張機能を好むホスト向けに、同じメモリをパッケージ化したものです。それぞれの接続方法と認証方法は異なるため、以下の各行ではすべてを同じフローだと主張せず、どれがどれなのかを記載しています。

• Claude Code プラグイン — OAuth サインインによる MCP 経由のリモートエンドポイントで、キーを貼り付ける必要はありません。agent-memory-discipline スキルを同梱しています

  claude plugin marketplace add mnemoverse/claude-plugin
  claude plugin install mnemoverse@mnemoverse
  

• Cursor プラグイン — 同じリモートエンドポイント、同じサインイン
• Gemini CLI 拡張機能 — 同じリモートエンドポイント。gemini extensions install https://github.com/mnemoverse/gemini-extension
• VS Code 拡張機能（VS Code Marketplace、Open VSX、ソース）— ブラウザー経由でサインインし、キーの貼り付けはフォールバックコマンドとして用意されています
• デスクトップ拡張機能: このリポジトリの manifest.json は MCPB マニフェストです。これは上記の 4 つとは異なります。サーバーをローカルの node プロセスとして実行し、ホストされたエンドポイントを呼び出すのではなく、拡張機能の設定から MNEMOVERSE_API_KEY を読み取ります。パッケージ化された .mcpb は各リリースに同梱されています

このサーバーとは別の、定番のルール

• agent-memory-discipline — エージェントが行動する前にいつ想起し、その後いつ保存すべきか。CC0 で、特定のバックエンドに依存せず、このサーバーに限らずあらゆるメモリストアに対して機能します。.claude-plugin/ 配下に独自の marketplace マニフェスト を含みます。
• awesome-agent-memory — このカテゴリのキュレーションされたインデックスで、CC0。このサーバーが競合するサーバーも含まれています

プロジェクト

• GitHub
• リリース
• MCP レジストリの登録情報
• コントリビューション

プライバシーポリシー

このサーバーは、Mnemoverse API（core.mnemoverse.com）に対して、API キーで認証したうえで、ツール呼び出しが運ぶ内容を送信します。それ以外にサーバーが見られるものは送信しません。AI クライアントの会話履歴、ローカルファイル、および memory_* / vault_* ツールに渡していないものは一切読み取りません。保存されたメモリはあなたのアカウントの下に存在します。Mnemoverse がそれらを販売することはなく、独自に共有することもありません。唯一の共有経路は、あなた自身が作成するものです。誰かを共有ルームに招待すると、その人のアシスタントにそのルームのメモリへのアクセスが付与され、その範囲は招待のスコープによって制限されます。

各ツールが送信する内容:

あなたが明示的に要求していないものが 1 つ送信されます。0.8.1 以降、検索またはフィードが空で返った場合、サーバーは 1 ～ 2 件の認証済み読み取り専用 GET プローブ（/memory/rooms および / または /memory/stats）を送信し、空の回答が何を対象に含めなかったのかを説明できるようにします。プローブはあなたの API キーのみを運び、保存された状態を変更せず、CHANGELOG で開示されています。

ライセンス

MIT © Mnemoverse