claude-memory-manager

Claude Memory Manager

Claude Code のセッションをまたいで記憶を保持 — セッション間でコンテキストを失いません。

Claude Memory Manager は、Claude Code のセッションからアーキテクチャ上の決定、コード変更、バグ修正、設定の選択を自動的に記録し、新しいセッションを開始するときに関連するコンテキストをインテリジェントに取得します。

主な機能

Claude Code を使うたびに、価値あるコンテキストが作成されますが、セッションが終了すると失われます。

• 選択したライブラリと、その理由
• バグ修正とその根本原因
• 設定に関する決定
• ファイル構成と命名規則
• エラーの解決方法

Claude Memory Manager は、次の方法でこの問題を解決します。

1. Claude Code のセッションログ（JSONL ファイル）を解析する
2. 重要度を評価しながら、有用な記憶を抽出する
3. 意味検索に備えて記憶を埋め込み処理する
4. すべてを FTS5 を備えたローカルの SQLite データベースに保存する
5. 意味検索とキーワード検索を組み合わせて、関連するコンテキストを取得する
6. MCP プロトコル経由で Claude Desktop にコンテキストを提供する

インストール

pip install claude-memory-manager

ローカルで埋め込みを行う場合（API キーは不要です）。

pip install claude-memory-manager[local]

開発用の場合：

pip install claude-memory-manager[dev]

クイックスタート

1. データベースを初期化する

claude-memory init

これにより、~/.claude-memory/memory.db に SQLite データベースが作成され、設定ファイルが保存されます。

2. セッションログを取り込む

# Ingest all sessions from the default path (~/.claude/projects/)
claude-memory ingest

# Ingest from a specific path
claude-memory ingest /path/to/sessions

# Watch for new sessions and auto-ingest
claude-memory ingest --watch

3. 記憶を検索する

# Search across all memories
claude-memory search "authentication setup"

# Filter by project
claude-memory search "database schema" --project /path/to/project

# Filter by category
claude-memory search "cors" --category config

4. コンテキストの概要を生成する

# List all indexed projects
claude-memory context

# Generate summary for a specific project
claude-memory context /path/to/project

# With custom token limit
claude-memory context /path/to/project --max-tokens 3000

5. Claude Desktop に接続する（MCP）

Claude Desktop の設定に追加します（MCP の設定を参照）。

{
  "mcpServers": {
    "claude-memory": {
      "command": "claude-memory-mcp",
      "args": []
    }
  }
}

CLI リファレンス

コマンド	説明
claude-memory init	SQLite データベースを初期化する
claude-memory ingest [PATH]	指定したパスからセッションログを取り込む
claude-memory ingest --watch	新しいセッションを監視し、自動的に取り込む
claude-memory search "query"	意味検索とキーワード検索を組み合わせて検索する
claude-memory context [PROJECT]	コンテキストの概要を生成する
claude-memory list	インデックス済みのすべてのセッションを一覧表示する
claude-memory stats	データベースの統計情報を表示する
claude-memory prune --older-than 90d	古い記憶を削除する
claude-memory export	記憶を JSON としてエクスポートする
claude-memory serve	MCP サーバーモードを起動する

グローバルオプション

オプション	説明
--config PATH	カスタム設定ファイルのパス
--verbose / -v	デバッグログを有効にする
--version	バージョンを表示する

検索オプション

オプション	説明
--project / -p	プロジェクトパスで絞り込む
--category / -c	カテゴリで絞り込む
--limit / -n	結果の最大数（デフォルト：5）

カテゴリ

記憶は次のカテゴリに分類されます。

• decision — アーキテクチャおよび設計上の決定
• code_change — 重要なコード変更
• bug_fix — バグの特定と解決
• config — 設定と環境の変更
• error_resolution — 発生したエラーとその解決
• preference — ユーザーの好みと規約
• discussion — 一般的な議論の要約

MCP の設定

Claude Desktop

1. Claude Desktop の設定ファイルを確認します。

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

2. メモリーサーバーを追加します。

{
  "mcpServers": {
    "claude-memory": {
      "command": "claude-memory-mcp",
      "args": []
    }
  }
}

3. Claude Desktop を再起動します。

完全な設定例については、examples/claude-desktop-config.json を参照してください。

MCP ツール

接続すると、Claude Desktop から次のツールを使用できます。

ツール	説明
memory_search	任意のフィルターを指定して、クエリで記憶を検索する
memory_recall	プロジェクトの書式付きコンテキスト概要を取得する
memory_save	新しい記憶を直接保存する
memory_stats	データベースの統計情報を取得する

アーキテクチャ

claude-memory-manager/
  src/claude_memory/
    cli.py              # Click CLI commands
    mcp_server.py       # MCP stdio server
    config.py           # Configuration management
    core/
      extractor.py      # Memory extraction from conversations
      embedder.py       # Embedding generation + caching
      indexer.py         # Pipeline: parse -> extract -> embed -> store
      retriever.py      # Hybrid semantic + keyword search
      summarizer.py     # Context summary generation
    parsers/
      jsonl_parser.py   # Claude Code session log parser
      diff_parser.py    # Unified diff parser
    storage/
      database.py       # SQLite + FTS5 operations
      models.py         # Pydantic data models
      migrations.py     # Schema versioning
    integrations/
      anthropic_embeddings.py  # Voyage AI API
      local_embeddings.py      # sentence-transformers
    utils/
      formatting.py     # CLI output formatting
      license.py        # License validation

データフロー

Session Logs (.jsonl)
        |
  [JSONL Parser] -----> ParsedSession
        |
  [Extractor] --------> Memory objects (categorized, scored)
        |
  [Embedder] ----------> Embeddings (bytes for SQLite BLOB)
        |
  [Indexer] -----------> SQLite DB (with FTS5 index)
        |
  [Retriever] ---------> Search results (hybrid ranked)
        |
  [Summarizer] --------> Context summary (markdown)

設定

設定は次の優先順位で読み込まれます。

1. 環境変数
2. 設定ファイル（~/.claude-memory/config.json）
3. デフォルト値

環境変数

変数	説明	デフォルト
CLAUDE_SESSIONS_PATH	セッションログのパス	~/.claude/projects
CLAUDE_MEMORY_DB_PATH	データベースファイルのパス	~/.claude-memory/memory.db
CLAUDE_MEMORY_EMBEDDING_PROVIDER	anthropic、voyage、または local	local
ANTHROPIC_API_KEY	Anthropic API キー	—
VOYAGE_API_KEY	Voyage AI API キー	—
CLAUDE_MEMORY_MAX_TOKENS	コンテキストの最大トークン数	2000
CLAUDE_MEMORY_LOG_LEVEL	ログレベル	INFO

埋め込みプロバイダー

プロバイダー	次元数	必要なもの
voyage	1024	VOYAGE_API_KEY
anthropic	1024	ANTHROPIC_API_KEY
local	384	pip install claude-memory-manager[local]

利用可能なプロバイダーがない場合は、スタブプロバイダーが使用されます（キーワード検索は引き続き機能しますが、セマンティック検索は無効になります）。

FAQ

メモリはどこに保存されますか？ ~/.claude-memory/memory.db の SQLite データベースに保存されます。すべてのデータはローカルに保管されます。

コードは API に送信されますか？ Voyage または Anthropic の埋め込みプロバイダーを設定した場合に限り、送信されます。その場合、埋め込みの生成に送信されるのはメモリのテキスト内容のみであり、セッションログ全体は送信されません。完全にオフラインで使用するには、local を使用してください。

重複排除はどのように機能しますか？ 各メモリの内容はハッシュ化（SHA-256）されます。同じハッシュのメモリがすでに存在する場合、取り込み時にスキップされます。

ハイブリッド検索はどのように機能しますか？ コサイン類似度によるベクトル検索の結果（重み 70%）を、SQLite FTS5 のキーワード検索結果（重み 30%）と組み合わせます。両方に表示されるメモリは、スコアが統合されます。

メモリをエクスポートできますか？ はい。claude-memory export > memories.json または claude-memory export -o file.json を実行してください。

古いメモリを削除するにはどうすればよいですか？ claude-memory prune --older-than 90d を実行すると、90 日より古いメモリが削除されます。d（日）、w（週）、m（月）、y（年）に対応しています。

開発

# Clone and install in development mode
git clone https://github.com/nyxtools/claude-memory-manager.git
cd claude-memory-manager
pip install -e ".[dev]"

# Run tests
pytest

# Type check
mypy src/

# Lint
ruff check src/ tests/

ライセンス

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