Memory OS AI

Memory OS AI

AI エージェント向けの適応型メモリシステム — Claude Code、Codex CLI、VS Code Copilot、ChatGPT など、あらゆる MCP 対応クライアントで使える汎用 MCP サーバーです。

コンセプト

Memory OS AI は、ローカルのドキュメント（PDF、DOCX、画像、音声）を、MCP（Model Context Protocol）を通じてあらゆる AI モデルから検索できるセマンティックメモリに変換します。

┌──────────────────────────────────┐
│  AI Client (any MCP-compatible)  │
│  Claude Code / Codex / Copilot   │
│  ChatGPT / custom agents         │
├──────────────────────────────────┤
│         MCP Protocol             │
│   stdio / SSE / Streamable HTTP  │
├──────────────────────────────────┤
│      Memory OS AI Server         │
│  ┌────────┐  ┌───────────────┐   │
│  │ FAISS  │  │ Chat Extractor│   │
│  │ Index  │  │ (4 sources)   │   │
│  └────────┘  └───────────────┘   │
│  ┌────────────────────────────┐  │
│  │ Cross-Project Linking      │  │
│  └────────────────────────────┘  │
└──────────────────────────────────┘

特長

• メモリ管理、検索、チャットの永続化、プロジェクトのリンク、クラウドストレージに対応する21 個の MCP ツール
• FAISS + SentenceTransformers（all-MiniLM-L6-v2）によるセマンティック検索
• マルチフォーマットの取り込み：PDF、DOCX、TXT、画像（OCR）、音声（Whisper）、PPTX
• チャットの抽出：Claude、ChatGPT、Copilot、ターミナルの履歴を自動検出
• プロジェクト間のリンク：複数のワークスペース間でメモリを共有
• クラウドストレージへの自動退避：Google Drive、iCloud、Dropbox、OneDrive、S3、Azure、Box、B2 に自動バックアップ
• 3 種類のトランスポート：stdio（デフォルト）、SSE（--sse）、Streamable HTTP（--http）
• MCP リソース：memory://documents/*、memory://logs/conversation、memory://linked/*
• ローカル優先：デフォルトではすべてのデータをローカルマシンに保存し、ディスク容量が不足した場合のみクラウドを使用

21 個の MCP ツール

ツール	説明
memory_ingest	ドキュメントのフォルダーを FAISS にインデックス化
memory_search	インデックス化されたすべてのコンテンツをセマンティック検索
memory_search_occurrences	ドキュメント全体でキーワードの出現回数をカウント
memory_get_context	現在のタスクに関連するコンテキストを取得
memory_list_documents	統計情報付きで、インデックス化されたすべてのドキュメントを一覧表示
memory_transcribe	音声ファイルを文字起こし（Whisper）
memory_status	エンジンの状態（インデックスサイズ、モデル、デバイス）
memory_compact	FAISS インデックスを圧縮／重複排除
memory_chat_sync	設定済みのチャットソースからメッセージを同期
memory_chat_source_add	チャットソースを追加（Claude、ChatGPT など）
memory_chat_source_remove	チャットソースを削除
memory_chat_status	すべてのチャットソースの状態
memory_chat_auto_detect	ディスク上のチャットワークスペースを自動検出
memory_session_brief	セッション開始時にメモリの概要をすべて取得
memory_chat_save	会話メッセージをメモリに保存
memory_project_link	別のプロジェクトのメモリをリンク
memory_project_unlink	プロジェクトのリンクを解除
memory_project_list	リンク済みのすべてのプロジェクトを一覧表示
memory_cloud_configure	容量超過時に使用するクラウドストレージのバックエンドを設定
memory_cloud_status	ローカルディスクとクラウドストレージの状態を表示
memory_cloud_sync	ローカルとクラウド間で送信／取得／自動同期

クイックスタート

前提条件

• Python 3.10+
• オプション：tesseract（OCR）、ffmpeg（音声）、antiword（旧形式の .doc）

# macOS
brew install tesseract ffmpeg antiword

# Ubuntu/Debian
sudo apt-get install tesseract-ocr ffmpeg antiword

インストール

git clone https://github.com/romainsantoli-web/Memory-os-ai.git
cd Memory-os-ai
pip install -e ".[dev,audio]"

自動セットアップ（推奨）

# Setup for your AI client:
memory-os-ai setup claude-code    # Claude Code
memory-os-ai setup codex          # Codex CLI
memory-os-ai setup vscode         # VS Code Copilot
memory-os-ai setup claude-desktop # Claude Desktop
memory-os-ai setup chatgpt        # ChatGPT (manual bridge)
memory-os-ai setup all            # All of the above

# Check status:
memory-os-ai setup status

手動起動

# stdio (default — Claude Code, VS Code, Codex)
memory-os-ai

# SSE transport (port 8765)
memory-os-ai --sse

# Streamable HTTP (port 8765)
memory-os-ai --http

プロジェクト構成

Memory-os-ai/
├── src/memory_os_ai/
│   ├── __init__.py          # Public API: MemoryEngine, ChatExtractor, TOOL_MODELS
│   ├── __main__.py          # python -m memory_os_ai entry point
│   ├── server.py            # MCP server — 21 tools, 3 transports, resources
│   ├── engine.py            # FAISS engine — indexing, search, compact, session brief
│   ├── cloud_storage.py     # 8 cloud backends (GDrive, iCloud, Dropbox, OneDrive, S3, Azure, Box, B2)
│   ├── storage_router.py    # Smart routing: local-first with cloud overflow
│   ├── models.py            # 21 Pydantic models + TOOL_MODELS registry
│   ├── chat_extractor.py    # 4 extractors: Claude, ChatGPT, Copilot, terminal
│   ├── instructions.py      # MEMORY_INSTRUCTIONS for AI clients
│   └── setup.py             # Auto-setup CLI for 5 AI clients
├── bridges/
│   ├── claude-code/         # CLAUDE.md with memory rules
│   ├── claude-desktop/      # config.json for Claude Desktop
│   ├── codex/               # AGENTS.md for Codex CLI
│   ├── vscode/              # mcp.json for VS Code
│   └── chatgpt/             # mcp-connection.json for ChatGPT
├── tests/                   # 410+ tests — 96% coverage
│   ├── test_memory.py       # Engine + models (60 tests)
│   ├── test_chat_extractor.py  # Chat extraction (39 tests)
│   ├── test_bridges.py      # Bridge configs (22 tests)
│   ├── test_gaps.py         # Compact, cross-project, resources (34 tests)
│   ├── test_server_dispatch.py # Server dispatch + async (61 tests)
│   ├── test_setup.py        # Setup CLI targets
│   ├── test_z_coverage_boost.py # Coverage boost (35 tests)
│   └── test_zz_full_coverage.py # Full coverage (97 tests)
├── pyproject.toml           # v3.1.0 — deps, scripts, coverage config + cloud optional deps
├── Dockerfile               # Container deployment
└── README.md

クラウドストレージ（v3.1.0）

ローカルディスクの空き容量がデフォルトのしきい値（500 MB）を下回ると、メモリデータは設定済みのクラウドバックエンドに自動的に退避されます。

対応プロバイダー

プロバイダー	インストール	認証情報
Google Drive	pip install memory-os-ai[cloud-gdrive]	credentials_json または token_json + folder_id
iCloud Drive	(macOS 標準機能、追加の依存関係なし)	container 名（デフォルト：memory-os-ai）
Dropbox	pip install memory-os-ai[cloud-dropbox]	access_token + folder
OneDrive	(マウントを自動検出) または Graph API	mount_path または access_token
Amazon S3	pip install memory-os-ai[cloud-s3]	bucket、aws_access_key_id、aws_secret_access_key
Azure Blob	pip install memory-os-ai[cloud-azure]	connection_string + container
Box	pip install memory-os-ai[cloud-box]	access_token + folder_id
Backblaze B2	pip install memory-os-ai[cloud-b2]	application_key_id、application_key、bucket_name
すべてのプロバイダー	pip install memory-os-ai[cloud-all]	—

使用方法

# Configure via environment (auto-activates on server start)
export MEMORY_CLOUD_PROVIDER=icloud
export MEMORY_CLOUD_CONFIG='{"container": "memory-os-ai"}'
memory-os-ai

# Or configure at runtime via MCP tool:
#   memory_cloud_configure(provider="s3", credentials={"bucket": "my-bucket", ...})
#   memory_cloud_status()       → local disk + cloud usage
#   memory_cloud_sync("push")   → backup to cloud
#   memory_cloud_sync("pull")   → restore from cloud
#   memory_cloud_sync("auto")   → offload if disk low

設定

環境変数

変数	デフォルト	説明
MEMORY_CACHE_DIR	~/.memory-os-ai	キャッシュ／FAISS インデックスのディレクトリ
MEMORY_MODEL	all-MiniLM-L6-v2	SentenceTransformer のモデル名
MEMORY_API_KEY	(なし)	SSE/HTTP 認証用の任意の API キー
MEMORY_CLOUD_PROVIDER	(なし)	クラウドプロバイダー名（上の表を参照）
MEMORY_CLOUD_CONFIG	(なし)	JSON 認証情報、または JSON ファイルへのパス
MEMORY_DISK_THRESHOLD	524288000	クラウドへのオーバーフローが発生するまでの空きバイト数（500 MB）

開発

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

# Run tests
python -m pytest tests/ -v

# Run with coverage
python -m pytest tests/ --cov=memory_os_ai --cov-report=term-missing

# Coverage threshold: 80% (enforced in pyproject.toml)

ライセンス

GNU Lesser General Public License v3.0（LGPL-3.0）。詳細は LICENSE をご覧ください。

商用ライセンスについては、[email protected] までお問い合わせください。

OpenClaw エコシステムの一部

Memory OS AI は、OpenClaw エージェントインフラストラクチャと連携して動作するように設計されています。

リポジトリ	説明
setup-vs-agent-firm	AI エージェント企業のファクトリー — 28 の SKILL.md、5 つの SOUL.md、15 の業種
mcp-openclaw-extensions	115 個の MCP ツール — セキュリティ監査、A2A ブリッジ、フリート管理
Memory OS AI (このリポジトリ)	セマンティックメモリ + チャットの永続化 — 汎用 MCP ブリッジ

これらを組み合わせると、メモリ（このリポジトリ）→ スキルとソウル（setup-vs-agent-firm）→ セキュリティとオーケストレーション（mcp-openclaw-extensions）という完全なスタックが構成されます。

貢献

貢献を歓迎します！ガイドラインについては CONTRIBUTING.md をご覧ください。

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