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repo-memory-mcp

repo-memory-mcp

ローカル
repo-memory-mcp.pages.devメモリ・ナレッジ05 週間前に更新

repo-memory-mcp について

repo-memory-mcpは、MCP対応のコーディングエージェント向けに、リポジトリごとのローカルメモリを提供します。ルールや修正事項、設計判断をSQLiteに保存し、クラウドを使わず次のセッションでも参照できます。

主な機能

  1. 01リポジトリ別のSQLiteメモリ
  2. 02開始時コンテキストの取得と検索
  3. 03ルール・修正・判断の保存
  4. 04古い項目の更新やアーカイブ
  5. 05JSONのインポートとエクスポート
  6. 06機密情報らしい値を既定で拒否

活用シーン

  1. 01セッション開始時にプロジェクト指針を確認
  2. 02繰り返しの修正から得た教訓を保存
  3. 03コード変更時に関連する判断を検索

MCP 対応

リポジトリのメモリを読み込み、検索、保存、更新、アーカイブする明示的なMCPツールを公開します。ローカルのstdioで通信します。

設定

ローカルサーバーの設定はどのクライアントでも共通です。コピーしてクライアントの MCP 設定ファイルに貼り付けてください。

mcp.json · 共通設定
{
"mcpServers": {
"umarjaum-repo-memory": {
"command": "uvx",
"args": [
"repo-memory-mcp-ai"
]
}
}
}
起動コマンドuvx repo-memory-mcp-ai

ローカルサーバーにはマシン上の実行環境(Node.js 18 以上など)が必要です。設定ファイルの場所はクライアントごとに異なります。

パッケージ
pypirepo-memory-mcp-ai0.2.0

ツール

11

掲載時のツール一覧 · 2 週間前に更新

パラメーター型必須説明
tagsanyいいえ
topicstringはい
lessonstringはい
importancestringいいえ
context_filestringいいえ

詳細

repo-memory-mcp

mcp-name: io.github.Umarjaum/repo-memory-mcp

AI コーディングエージェントのための永続メモリ

AI コーディングエージェントは強力ですが、リポジトリ固有の修正事項、規約、制約、アーキテクチャ上の決定を忘れてしまいます。repo-memory-mcp は、MCP 対応のコーディングエージェントに、永続的でローカルな、リポジトリを認識するメモリレイヤーを提供します。

コーディングエージェントには一度教えるだけ。あとはリポジトリが覚えておきます。

テスト PyPI ライセンス

できること

MCP ホストはツールを呼び出すタイミングを決定します。MCP がすべての会話を自動的に傍受するわけではありません。このプロジェクトは、セッション開始時に重要なコンテキストを読み込み、関連するメモリを検索し、修正事項や決定を保存し、古くなったガイダンスを更新し、不要になったメモリをアーカイブするための明示的なツールをエージェントに提供します。

メモリデータベースは、検出されたリポジトリ内の .repo-memory/memory.db に保存されます。SQLite と決定論的なローカルランキングを使用し、クラウドサービスは利用しません。

開発者に選ばれる理由

  • 永続的なプロジェクトメモリ: 修正事項、ルール、規約、制約、決定事項、バグ修正の教訓をセッションをまたいで保持します。
  • リポジトリを認識した分離: 関係のないリポジトリ間でメモリを共有しません。
  • ローカル優先のプライバシー: API キー、リモートデータベース、外部の埋め込み、テレメトリ、バックグラウンドアップロードは不要です。
  • 明示的な MCP ワークフロー: エージェントが記憶と想起のタイミングを選択します。会話を自動的に傍受することはありません。
  • 高速で確認しやすい: SQLite ストレージ、JSON エクスポート、CLI 診断、人間が読みやすいレコードを備えています。
  • セキュリティを重視: API キー、ベアラートークン、パスワード、クラウド認証情報、秘密鍵とみられるものは、デフォルトで拒否されます。

2 分でインストールして使用する

公開 PyPI ディストリビューションの名前は repo-memory-mcp-ai です。短い名前の repo-memory-mcp は、すでに別のプロジェクトが所有しているためです。MCP サーバーと GitHub プロジェクトの識別名は、引き続き repo-memory-mcp です。

pip install repo-memory-mcp-ai
repo-memory doctor

MCP サーバーを直接起動します。

repo-memory-mcp

または、恒久的にインストールせずに実行します。

uvx --from repo-memory-mcp-ai repo-memory-mcp

サーバーはローカルで動作し、stdio 経由で通信します。API キーは必要ありません。

MCP クライアントを設定する

一般的な stdio 設定は次のとおりです。

{
  "mcpServers": {
    "repo-memory": {
      "command": "uvx",
      "args": ["--from", "repo-memory-mcp-ai", "repo-memory-mcp"]
    }
  }
}

MCP ホストで説明されている、クライアント固有の設定場所と形式を使用してください。すぐにコピーできる例は examples/ にあります。

このプロジェクトは特定のベンダーに依存せず、Claude Code、Cursor、Cline、Windsurf、その他の MCP 対応コーディングエージェントを対象としています。互換性は、ホストの MCP サポートと設定形式によって異なります。

推奨されるエージェントワークフロー

コーディングセッションの開始時に get_startup_context() を呼び出します。開発者が繰り返し発生するミスを修正したときは、remember_correction(topic, lesson) を呼び出します。関連する質問が生じたときは、recall_memory(query) を呼び出します。ガイダンスが古くなったときは、update_memory() を呼び出すか、forget_memory() でアーカイブします。

エージェントへの指示例:

At the start of this session, call get_startup_context. If I correct a repeated mistake or establish a durable project rule, store it with the appropriate repo-memory tool. Do not store credentials or transient chat context.

利用可能な MCP ツール

ツール用途
get_startup_contextセッション開始時に、簡潔で価値の高いリポジトリのガイダンスを読み込みます
remember_correction修正やバグ修正から得た教訓を保存します
remember_rule永続的なプロジェクトルールや規約を保存します
remember_decisionアーキテクチャ上の決定とその根拠を保存します
recall_memory決定性のあるローカルスコアリングで、アクティブなメモリを検索します
list_project_rulesアクティブなプロジェクトルールを一覧表示します
list_memories種類またはステータスでメモリを絞り込みます
update_memory既存のメモリを置き換えずに修正します
forget_memory監査しやすい形で保持するため、古いメモリをアーカイブします
export_memory / import_memory同じリポジトリの安全なコピー間で、検証済みのメモリを移動します

CLI

repo-memory init
repo-memory list
repo-memory rules
repo-memory search "database migrations"
repo-memory export ./memory-backup.json
repo-memory import ./memory-backup.json
repo-memory doctor

プライバシーとセキュリティの境界

メモリはサーバーを実行しているマシン上に保存されます。この実装では、API キー、クラウドアカウント、リモートデータベース、外部の埋め込み表現、テレメトリーは必要ありません。メモリツールに明示的に送信されたテキストのみを検査します。オペレーティングシステム、パッケージマネージャー、バックアップ、MCP ホストには、それぞれ別の動作がある場合があります。

機密情報と思われる内容は、デフォルトで拒否されます。パスワード、トークン、秘密鍵、認証情報をメモリツールに送信しないでください。.repo-memory/ ディレクトリは Git の対象外となっているため、プライベートなメモリが誤ってコミットされることはありません。

開発

git clone https://github.com/Umarjaum/repo-memory-mcp.git
cd repo-memory-mcp
python -m venv .venv
. .venv/bin/activate
pip install -e '.[dev]'
pytest

発見と公開

開発者

Muhammad Umar Jabbar — パキスタン、パンジャーブ州、ハーネーワール。個人ウェブサイト:umarjaum.netlify.app。

ロードマップ

今後の開発では、ランキングの改善、信頼度フィードバックの追加、オプションのローカル埋め込み表現の提供、プロジェクトコンテキストの生成、メモリ検査 UI の追加、コンパニオン拡張機能の公式マーケットプレイスへの公開などを検討しています。チーム共有メモリは、明示的なオプトイン方式を維持します。

コンパニオン拡張機能

  • extensions/vscode は、VS Code 用のローカルセットアップコマンドを提供します。
  • extensions/bing は、選択した Bing の調査内容を repo-memory のプロンプトに変換する、プライバシーに配慮した Manifest V3 のコンテキストメニューヘルパーを提供します。

ブラウザーコンパニオンは、ローカルの stdio MCP プロセスを意図的に呼び出しません。ブラウザーから MCP への直接統合には、別途レビューされたネイティブメッセージングブリッジが必要になります。

ライセンス

MIT。詳細はLICENSEを参照してください。

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AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。