suma-memory

SUMA Memory MCP

新しいチャットを始めるたびに、Claude にプロジェクトを説明し直すのはもうやめましょう。

リポジトリに永続的なメモリーが備わります。SUMA は、MCP 互換のあらゆる AI クライアント（Claude Code、Cursor、Devin）に、アーキテクチャ上の決定、バグの根本原因、プロジェクトのルールを記憶する永続的なナレッジグラフを提供します。セッションをまたいで、マシンをまたいで、チーム全体で利用できます。

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インストール（30 秒）

sumapro.quadframe.work で API キーを取得してください。無料プランも利用できます。

.mcp.json に追加します。

{
  "mcpServers": {
    "suma-memory": {
      "url": "https://sumapro.quadframe.work/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer sk_live_your_key_here"
      }
    }
  }
}

これで完了です。ローカルサーバーも、Docker も、npm のインストールも必要ありません。SUMA は Cloud Run 上で動作し、ステートレスで自動スケーリングされ、常に利用できます。

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プロジェクトのオンボーディング（2 分）

インストール後、永続的なコンテキストを登録するため、リポジトリごとに一度だけ実行します。

suma_ingest(text="Project: [name]. Framework: [Next.js / Flask / etc].
Auth lives in: [path/to/auth.py]. Database: [PostgreSQL / SQLite / etc].
Rules never to break: [e.g. never store plaintext keys, all routes require org_id filter].
Deployment target: [Cloud Run / Vercel / etc].")

以降、新しいセッションのたびにこのコンテキストが引き継がれます。もう説明し直す必要はありません。

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仕組み

SUMA は知識を重み付きグラフに保存します。各ノードには、次の 4 つの軸で重力スコアが付与されます。

• 新しさ — 新しい情報ほど優先して表示されます
• 密度 — 関連性の高い情報につながっている事実は、孤立した事実より優先されます
• 意味的類似性 — クエリとのベクトル距離です
• 感情的な重み — 重要度の高い情報は、時間とともに強化されます

sumа_search を呼び出すと、K-WIL 重力アルゴリズムがグラフをたどり、関連性の最も高いコンテキストを返します。単なるチャンクの一覧でも、生の埋め込みの一致結果でもなく、今の作業に実際に必要な事実が返されます。

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コアツール

ツール	機能
suma_ping	ヘルスチェック — 接続と API キーを確認します
suma_ingest	グラフに知識を追加します（アーキテクチャ上の決定、バグ修正、ルール）
suma_search	自然言語のクエリで関連するコンテキストを取得します
suma_talk	1 回の呼び出しで検索と学習を実行します — コンテキストを取得し、グラフを更新します
suma_correct	誤った情報を修正します — 元の情報を置き換え、修正版をキューに追加します
suma_clean	検索結果にノイズを混入させるノードを削除します

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3 つのユースケース

1. アーキテクチャの永続的なメモリー

# After finalizing a decision:
suma_ingest(text="We chose REST over GraphQL. Root cause: GraphQL N+1 queries
            caused 3x latency on /search. Architect ruling Apr 10 2026.")

# Next session, cold start — full context in one call:
suma_search(query="why did we switch to REST?")
# → Returns ruling with full context. No re-explaining.

2. バグの根本原因アーカイブ

# After fixing a hard bug:
suma_ingest(text="Cloud Run WebSocket bug: asyncio.run() in daemon thread killed
            by Cloud Run recycling. Fix: use asyncio.get_event_loop() instead.
            Never use asyncio.run() in long-lived Cloud Run services.")

# Six months later, same error:
suma_search(query="asyncio cloud run daemon thread crash")
# → Root cause retrieved instantly. Hours saved.

3. 複数エージェント間の知識統合

アーキテクト、開発者、QA エージェントは、それぞれ独自のセッションを使って SUMA に書き込みます。各エージェントの知識は、1 つの共有組織グラフに統合されます。QA が「認証について、アーキテクトは何を決定しましたか？」と尋ねると、明示的な引き継ぎを一切必要とせず、アーキテクトの決定を取得できます。

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エンタープライズ向けの安全性

過剰な書き込みの防止： 各ソースマシンの書き込みは、60 秒あたり 5 回に制限されます。暴走したエージェントのループは適切に停止され、6 回目のリクエストはクラッシュやグラフの破損を引き起こすことなく、{"status": "throttled"} を返します。

マルチテナントの分離： すべてのノードは、データベース層で org_id によってスコープが設定されます。同じ Cloud Run インスタンス上の 2 つの組織が互いのデータにアクセスすることはできません。これはアプリケーションロジックではなく、SQL によって強制されます。

変更不可の監査証跡： suma_correct と suma_clean はデータを削除しません。ノードは置き換えられて API から見えなくなりますが、コンプライアンス対応のためストレージには保持されます。

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主要指標（本番環境の実績 — 2026 年 4 月）

指標	値
圧縮率	94.7% — 801 個のノードで 1,520 万トークンを置き換え
組織あたりのコスト削減額	538 件のクエリで $14.47
K-WIL の再現率	96.3% — 5 ノードのグラフから 27 件中 26 件の事実を復元可能
自動テスト	118 件（Playwright E2E 102 件 + pytest 16 件）

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料金

プラン	月間クエリ数	料金
スターター	20,000	無料
デベロッパー	100,000	$4.99/月
チーム	500,000	$29/月
エンタープライズ	無制限	お問い合わせ

キーを取得する：sumapro.quadframe.work

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