Remembra

Remembra Relay

あるエージェントが停止しても、次のエージェントはすでに状況を把握しています。
接続されたエージェントのセッションが終了すると、Remembra Relay が引き継ぎ情報を保存します（何もしなかったセッションは何も残しません）。
セッションフックを使い、git の情報と、Claude Code および Codex ではセッションのトランスクリプトから作成します。
MCP 経由で終了するエージェントは、自身の事実を未検証として報告します。
別のマシン、別のベンダーのエージェントでも、あるいは翌週でも、次のエージェントはその情報をもとに作業を開始できます。

ウェブサイト • Relay ガイド • ドキュメント • 変更履歴 • Discord

インストール

まず app.remembra.dev で無料のキーを取得し、次を実行します。

pipx install --force 'remembra[mcp]>=0.16'
remembra-install --all
remembra-relay connect --apply

remembra-install は非表示のプロンプトでキーを求めます（または REMEMBRA_API_KEY を読み込みます）。書き込み前に変更内容が表示されます。 connect --apply はフックを書き込み、各ファイルのバックアップを保持します。書き込まずに変更内容をすべて確認するには、まず remembra-relay connect のみを実行してください。Codex は、フックを信頼した後にのみ実行します。Codex アプリの Settings > Hooks > Trust、または Codex CLI の /hooks で信頼できます。フックのコマンドが変更されると、再度信頼するまで Codex はそのフックをスキップします。 サーバーを自分でホストする場合は、remembra-install に --url <your server> を追加してください。 remembra-relay は remembra 0.16.0 に含まれています。

引き継ぎ情報が届きませんか？ remembra-relay doctor は、このマシンのファイルと作業履歴をもとに、引き継ぎがどこで途切れたかと、問題ごとの修正方法を表示します。読み取りのみを行います。エージェント内では、ローカル MCP サーバーからも同じチェックを読み取り専用ツールとして利用できます。remembra_doctor、このマシンのインストール手順を示す remembra_setup、および remembra_help です。Doctor を参照してください。

次のエージェントに表示される内容

Claude Code がセッションを終え、作業は完了してプッシュ済みだとサマリーに記録しました。Git の結果は異なっていました。次のエージェントの概要には、次の行が含まれます。

Last session: claude-code (key-verified), 12m ago, on feat/pdf-export@a41f2c9: done: a41f2c9 Add PDF export for invoices; 77c01aa Embed fonts in exported PDFs; tests passing: pytest tests/test_pdf.py (12 passed); changed 3 file(s): invoices/pdf.py, invoices/fonts.py, tests/test_pdf.py / NOT done: 2 commit(s) not pushed to origin/feat/pdf-export / failing: none / next (derived from the recorded facts): push 2 commit(s) to origin/feat/pdf-export (facts reported as collected by remembra-relay from git and the session transcript (not checked)) (the agent's summary contradicts these recorded facts)

セッションフックを使い、remembra-relay は完了、未完了、失敗の各セクションを git の情報と、Claude Code および Codex ではセッションのテスト実行結果から作成します。LLM から作成することはありません。サーバーは事実の出所を確認せず、概要には remembra-relay が報告したものと記載されます。エージェント独自のサマリーは任意です。これらの事実と照合され、未検証として表示されるか、ここでのように事実と矛盾することが示されます。close_session MCP ツール経由で書き込まれた引き継ぎ情報には、エージェントが申告した事実が「エージェントによる申告（未確認）」というラベル付きで保存されます。

仕組み

1. 終了時。 セッションが終了すると、remembra-relay close は git からブランチ、コミット、変更済みファイルと未コミットのファイル、プッシュされていないコミットを読み取ります。また、Claude Code と Codex では、ローカルトランスクリプト（Codex の場合は rollout ファイル）からコマンド、テストの実行、未解決の項目も読み取ります。トランスクリプト自体はお使いのマシンに残ります。Remembra のパターンに一致するシークレットは、送信内容から削除されます。
2. 概要。 次のセッションを同じツールまたは別のツールで開始すると、（検証済みのセッションフックが実行する）remembra-relay brief または session_brief MCP ツール（どの MCP エージェントからでも呼び出せます）が、前回作業したエージェント、完了した内容、問題が発生している箇所、次のステップを伝えます。テキストの概要は約 1,500 トークン（6,000 文字）に制限されます。session_brief は compact=true の場合、このテキストのみを返します。デフォルトでは、より大きな完全版の概要も JSON で返します。別のエージェントが記録した内容はすべて、信頼できないデータとして扱われます。
3. 履歴。 すべての引き継ぎは順序どおりに保存されます。remembra-relay trail またはダッシュボードの Trail ページで確認できます。エージェントの git log です。

ノート PC、サーバー、worktree のいずれでも、同じリポジトリは 1 つのプロジェクトとして扱われます。git remote によって識別されるためです。各エージェントに個別のスコープ付きキーを割り当てると、そのエージェントの引き継ぎはキーで検証済みとして表示されます。

エージェント

Claude Code と Codex のセッションフックは検証済みです（Codex はプレリリース版の codex-cli 0.155.0-alpha.16.4 で検証済みで、安定版 0.157.1 でも同じテストに合格しています）。Gemini CLI、Qwen Code、Kimi Code のフックも検証済みです。それぞれ表に記載されたバージョンの実際のツールで、モデルのローカル代替を使って実行し、モデルのリクエストに概要を含め、引き継ぎを投稿することを確認しました。それ以外のバージョンでは実行していません。Cursor のフックは未検証です。Cursor 独自のフックランナーでは実行しましたが、ログイン済みの Cursor セッションではまだ実行していません。connect は --include-unverified を追加しない限り、Cursor のフックを除外します。テストが完了するまでは、Cursor は Remembra の MCP ツールを使って概要を読み取り、引き継ぎを書き込みます。他の MCP エージェントも同様です。

Crew モード

1 つのリポジトリで複数のエージェントを同時に動かしても、互いの作業を取り消すことはありません。リポジトリ内の領域を .remembra/zones.yml に記載し、デフォルトブランチにコミットします：

version: 1
zones:
  api:
    include: ["src/api/**"]
  web:
    include: ["src/web/**"]

次に、ターミナルで実行します（すべての変更が表示され、書き込み前に確認を求められます）：

remembra-crew connect --apply                 # Claude Code
remembra-crew connect --agent codex --include-unverified --apply
remembra-crew verify --agent codex            # one round trip on your machine; Codex then enforces

ゾーンに最初に書き込んだエージェントが、そのゾーンを保持します。別のエージェントがそこに書き込もうとすると、書き込みが実行前に停止され、保持しているエージェントが通知されます。そのエージェントは crew_say で引き継ぎを依頼するか、ダッシュボードから引き継ぎを行うことができます。

Git フック（connect --git-hooks）も、どのエージェントであっても、保持中のゾーンに触れるコミットやプッシュを停止します。正直なところ、これらのローカルレイヤーが防ぐのは協調しているエージェントのミスであり、同じマシン上の悪意あるエージェントを意図的に止めることはできません。Crew モードには、それを実行するサーバーが必要です（REMEMBRA_CREW_MODE。Remembra Cloud では有効です）。ガイド：Crew モード。

比較

claude-mem、agentmemory、ローカル引き継ぎツール、Claude Code 独自の機能について、出典と日付を含む詳細はこちらです：Remembra とその他の引き継ぎツール。claude-mem と agentmemory は、セッション間でメモリも引き継ぐ、より大規模なプロジェクトです。比較では、それぞれがより適した選択肢となる場面を説明しています。

料金

引き継ぎ、ブリーフ、受信トレイ、履歴、検索は、すべてのプランで無料です。Remembra Cloud：Free、Solo 月額 $12、Pro 月額 $29、Team 1 席あたり月額 $15（料金）。セルフホストは MIT ライセンスのもとで無料です。

その基盤となるメモリ API

Remembra Relay は Remembra のメモリレイヤー上で動作します。このレイヤーは直接利用することもできます。事実を保存し、意味に基づいて呼び出し、そこに含まれる人物、プロジェクト、関係性を抽出できます。

from remembra import Memory

memory = Memory(user_id="user_123")
memory.store("Had a meeting with Sarah from Acme Corp. She prefers email over Slack.")
result = memory.recall("How should I contact Sarah?")
print(result.context)
# "Sarah from Acme Corp prefers email over Slack."

v0.16.0 以降、メモリレイヤーは事実の導出元となった正確なテキストも保持し、各事実をそのテキストに結び付けます。デフォルトでは、出典と一致しない事実は保存されません。保存レスポンスでは dropped_facts の下に一覧表示されます。REMEMBRA_GROUNDING_ACTION=flag を設定すると、そのような事実も保存され、未検証としてマークされます。

サーバーのセルフホスト

ワンコマンドインストール

curl -sSL https://raw.githubusercontent.com/remembra-ai/remembra/main/quickstart.sh | bash

これにより、Remembra、Qdrant、Ollama がローカルで起動します。認証はオフ、埋め込みはローカルで行うため、サーバーに API キーは必要ありません。初回起動時にはイメージと埋め込みモデルがダウンロードされるため、所要時間は接続環境によって異なります。

または、Docker Compose を直接使用する場合：

git clone https://github.com/remembra-ai/remembra && cd remembra
docker compose -f docker-compose.quickstart.yml up -d

試してみる：

# Store a memory
curl -X POST http://localhost:8787/api/v1/memories \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"content": "Alice is CEO of Acme Corp", "user_id": "demo"}'

# Recall it
curl -X POST http://localhost:8787/api/v1/memories/recall \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"query": "Who runs Acme?", "user_id": "demo"}'

エージェントを接続する（v0.10.0 以降）

検出されたエージェントを設定してから、セッションフックを追加します：

pipx install --force 'remembra[mcp]>=0.16'
REMEMBRA_API_KEY=local remembra-install --all --url http://localhost:8787
remembra-relay connect --apply

remembra-install にはキーの値が必要です。クイックスタートサーバーは認証が無効で、任意の値を受け付けるため、local はプレースホルダーにすぎません。認証が有効なサーバーでは、REMEMBRA_API_KEY=local を設定せず、非表示のプロンプトに実際のキーを入力してください。Claude Code、Codex CLI、Cursor、Gemini CLI、および macOS の Claude Desktop のみを自動検出して設定します（Windows の設定は検出も書き込みもされません）。Windsurf は未検証です。remembra-install --agent windsurf は設定を書き込みますが、--all は書き込みません。remembra-relay connect --apply は、引き継ぎを保存して読み込むセッションフックを書き込みます。

セットアップを確認します：

remembra-doctor all

{
  "mcpServers": {
    "remembra": {
      "command": "remembra-mcp",
      "env": {
        "REMEMBRA_URL": "http://localhost:8787",
        "REMEMBRA_USER_ID": "default"
      }
    }
  }
}

Claude Code：

claude mcp add remembra -e REMEMBRA_URL=http://localhost:8787 -- remembra-mcp

Cursor — .cursor/mcp.json に追加します：

{
  "mcpServers": {
    "remembra": {
      "command": "remembra-mcp",
      "env": {
        "REMEMBRA_URL": "http://localhost:8787"
      }
    }
  }
}

Claude に「"Alice が Acme Corp の CEO であることを覚えておいて"」と伝え、後で「Acme を率いているのは誰？」と尋ねてみましょう。

Python SDK

pip install remembra

from remembra import Memory

memory = Memory(user_id="user_123")
memory.store("Had a meeting with Sarah from Acme Corp. She prefers email over Slack.")
result = memory.recall("How should I contact Sarah?")
print(result.context)  # "Sarah from Acme Corp prefers email over Slack."

TypeScript SDK

npm install remembra

import { Remembra } from 'remembra';

const memory = new Remembra({ url: 'http://localhost:8787' });
await memory.store('User prefers dark mode');
const result = await memory.recall('preferences');

メモリ機能

🧠 スマート抽出 — LLM を活用した、生テキストからの事実抽出

👥 エンティティ解決 — LLM による照合で、文脈に合った名前の表記ゆれ（「Mr. Smith」と「John Smith」など）を統合します。「私の夫」を名前のある人物に結び付ける処理は、ベストエフォートであり、未検証です

⏱️ 時間的メモリ — TTL、減衰曲線、履歴検索

🔍 ハイブリッド検索 — 意味検索とキーワード検索を組み合わせ、正確な想起を実現します

🔒 セキュリティ — PII の検出とマスキング、秘密情報のマスキング、監査ログ

📊 ダッシュボード — メモリのビジュアルブラウザー、エンティティグラフ、分析機能

📊 ベンチマーク

有効なベンチマーク結果は、まだ公開されていません。2026 年 3 月に LoCoMo の会話 10 件中 1 件（質問 199 件）を実行しましたが、その実行のスコアは無効です。判定器が INCORRECT の判定をすべて正解として数え、回答ではなく生の想起コンテキストを採点していたためです。どちらのバグもランナーで修正済みです（コミット a19fb29）。修正後の実行はまだ行われていません。

自分で実行するには：python benchmarks/locomo_runner.py --data /tmp/locomo/data/locomo10.json

📖 ドキュメント

🛠️ MCP サーバー

MCP 対応のコーディングエージェントに永続的なメモリを与えます。標準的な MCP サーバー（stdio、SSE、streamable HTTP）で、Claude Code、Cursor、VS Code + Copilot、JetBrains、Zed、OpenAI Codex のセットアップガイドを用意しています。MCP 互換のクライアントなら、どれでも動作します。Windsurf のガイドもありますが、未検証です。

pip install remembra[mcp]
claude mcp add remembra -e REMEMBRA_URL=http://localhost:8787 -- remembra-mcp

利用可能なツール（31 個）：

🏗️ アーキテクチャ

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    Your Application                          │
├──────────┬──────────────┬───────────────────────────────────┤
│ Python   │ TypeScript   │ MCP Server (Claude/Cursor)        │
│ SDK      │ SDK          │ remembra-mcp                      │
├──────────┴──────────────┴───────────────────────────────────┤
│                   Remembra REST API                          │
├──────────────┬──────────────┬───────────────┬───────────────┤
│  Extraction  │   Entities   │   Retrieval   │   Security    │
│  (LLM)       │  (Graph)     │ (Hybrid)      │  (PII/Audit)  │
├──────────────┴──────────────┴───────────────┴───────────────┤
│                    Storage Layer                             │
│         Qdrant (vectors) + SQLite (metadata/graph)          │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

🤝 コントリビューション

コントリビューションを歓迎します！ガイドラインについては、CONTRIBUTING.md をご覧ください。

# Clone
git clone https://github.com/remembra-ai/remembra
cd remembra

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

# Run tests
pytest

# Start dev server
remembra-server --reload

📄 ライセンス

MIT License — ご自由にお使いください。

⭐ スター履歴

Remembra が役に立ったら、ぜひリポジトリにスターを付けてください！ほかの人がこのプロジェクトを見つけやすくなります。

❤️ を込めて DolphyTech が開発
remembra.dev • ドキュメント • Twitter • Discord