Remember Me

Remember Me

MCP ベースの言語モデルアプリケーションで、会話のコンテキストとルールを維持するための永続化フレームワークです。

概要

Remember Me は、チャットの成果物とルールを永続化するために設計された MCP サーバーです。さまざまな種類の永続リソースを保存、取得、管理するための堅牢なフレームワークを提供します。

• ルール：対話の振る舞いに関する制約とガイドラインを定義します
• スニペット：再利用可能なコードやテキストを保存します
• 要約：会話で重要なコンテキスト情報を保持します

システムは永続化に SQLite を使用し、さまざまなコンテキストにわたってこれらのリソースを管理するための包括的な API を提供します。

アーキテクチャ

コアコンポーネント

• MyContext：すべての永続化操作を管理する中央コンポーネント
• PersistentResource：保存可能なすべてのリソースの基底クラス
  • Rule：許容される対話のパラメーターを定義する指示
  • Snippet：参照可能なコードやテキストの断片
  • Summary：会話に関するコンテキスト情報
• Backup：コンテキストの状態を作成および復元するシステム

データモデル

リソースは次の属性とともに保存されます。

• Context：リソースの名前空間（例：「me」はグローバルリソース）
• Key：コンテキスト内での一意の識別子
• Content：保存される実際のデータ
• Type/MIME Type：適切な取り扱いのための形式情報

ルールシステム

ルールでは、次の構造化されたポリシーフレームワークを使用します。

• MUST：絶対的な要件
• MUST NOT：絶対的な禁止事項
• SHOULD：推奨されるプラクティス
• SHOULD NOT：推奨されないプラクティス
• MAY：任意の検討事項

API

コンテキスト管理

• my_context()：追加のコンテキストを指定して、現在のコンテキストを読み込みます
• my_context_backup_create()：現在の状態のバックアップを作成します
• my_context_backup_restore()：以前のバックアップから復元します
• my_context_backup_list()：利用可能なバックアップを表示します
• my_context_backup_remove()：指定したバックアップを削除します
• my_context_backup_clear()：すべてのバックアップを削除します

ルール管理

• my_context_rule_list()：コンテキストのすべてのルールを一覧表示します
• my_context_rule_set()：ルールを作成または更新します
• my_context_rule_remove()：ルールを削除します

スニペット管理

• my_context_snippet_list()：コンテキストのスニペットを一覧表示します
• my_context_snippet_get()：指定したスニペットを取得します
• my_context_snippet_set()：スニペットを作成または更新します
• my_context_snippet_remove()：スニペットを削除します

要約管理

• my_context_summary_list()：コンテキストの要約を一覧表示します
• my_context_summary_get()：指定した要約を取得します
• my_context_summary_set()：要約を作成または更新します
• my_context_summary_remove()：要約を削除します

LLM での使用

「me」コンテキスト

「me」コンテキストは、常に利用できる特別なデフォルトコンテキストです。すべての会話に適用されるグローバルルール、スニペット、要約が含まれます。コンテキストを読み込む際、「me」コンテキストは常に含まれます。

コンテキストの読み込み

LLM は会話の開始時にコンテキストを読み込む必要があります。これにより、「me」コンテキストのすべてのルール、スニペット、要約が取得されます。その後、LLM は返されたルールに従う必要があります。

追加コンテキスト

extra_context パラメーターに指定することで、「me」以外のコンテキストも読み込めます。これにより、会話やタスクの種類ごとに異なるルール、スニペット、要約を整理できます。

たとえば、次のようなコンテキストを用意できます。

• プログラミング関連のスニペットを含む「coding」コンテキスト
• 文章作成用のプロンプトを含む「creative」コンテキスト
• 専門知識を含む「technical」コンテキスト

必要に応じて、これらをデフォルトの「me」コンテキストと合わせて読み込めます。

LLM のワークフロー例

1. 会話を開始する：コンテキストを読み込みます
2. リソースにアクセスする：必要に応じてスニペットや要約を取得します
3. ルールに従う：コンテキストから返されたルールを遵守します
4. リソースを追加／更新する：会話に基づいて、新しいスニペットや要約を保存します
5. バックアップを作成する：大きな変更を行う前に、重要な状態を保存します

サーバーの実行

MCP Inspector を使用する場合

1. パッケージをインストールします：

   pip install -e .
   

2. MCP サーバーを実行します：

   python -m mcp.server.run remember_me_mcp_server.server
   

3. MCP Inspector を使用してサーバーに接続し、API エンドポイントをテストして操作します

LLM を使用する場合

1. 上記の説明に従ってサーバーが実行中であることを確認します

2. LLM プラットフォームが MCP サーバーに接続し、必要なツールを公開するよう設定します

3. 会話では、LLM が最初にコンテキストを読み込み、その後に返されたルールに従うようにします