mif-tools

Memory Interchange Format（MIF）

AI エージェントがシステム A に6か月分のメモリーを保存しています。システム B を試したいと思っています。MIF がなければ、すべて失われます。MIF があれば：

pip install mif-tools
mif convert mem0_export.json --to shodh -o memories.mif.json

これで完了です。メモリーを移行できます。

MIF とは？

AI エージェントのメモリー向けの、ベンダーに依存しない JSON エンベロープです。連絡先の vCard やイベントの iCalendar のように、プロバイダー間でデータを損失することなくメモリーを移行するための最小限のスキーマです。

必須フィールドは3つだけです。

{
  "mif_version": "2.0",
  "memories": [
    {
      "id": "a1b2c3d4-e5f6-7890-abcd-ef1234567890",
      "content": "User prefers dark mode across all applications",
      "created_at": "2026-01-15T10:30:00Z"
    }
  ]
}

それ以外のすべて（メモリーの種類、タグ、エンティティ、埋め込み、ナレッジグラフ、ベンダー拡張）は任意です。必要なものを追加し、不要なものは無視できます。

インストール

# Python
pip install mif-tools              # core (zero dependencies)
pip install mif-tools[validate]    # with JSON Schema validation
pip install mif-tools[mcp]         # with MCP server

# Node.js / TypeScript
npm install @varunshodh/mif-tools

フォーマット間の変換

# mem0 → MIF
mif convert mem0_export.json --from mem0 -o memories.mif.json

# MIF → Markdown (Obsidian/Letta style)
mif convert memories.mif.json --to markdown -o memories.md

# Auto-detect source format
mif convert any_memory_file.json -o output.mif.json

# Inspect any memory file
mif inspect memories.json

# Validate MIF document
mif validate memories.mif.json

Python API

from mif import load, dump, convert, MifDocument, Memory

# Load from any format (auto-detects mem0, markdown, generic JSON, MIF)
doc = load(open("mem0_export.json").read())
print(f"{len(doc.memories)} memories loaded")

# Convert between formats in one line
markdown = convert(data, from_format="mem0", to_format="markdown")

# Create memories from scratch
doc = MifDocument(memories=[
    Memory(
        id="123e4567-e89b-12d3-a456-426614174000",
        content="User prefers dark mode",
        created_at="2026-01-15T10:30:00Z",
        memory_type="observation",
        tags=["preferences", "ui"],
    )
])
print(dump(doc))  # MIF v2 JSON

# Deep validation (UUIDs, references, timestamps, embedding dimensions)
from mif import validate_deep
ok, warnings = validate_deep(open("export.mif.json").read())

MCP サーバーに MIF を追加（10行）

from mif import load, dump

# Export handler
def export_memories(user_id: str) -> str:
    memories = my_storage.get_all(user_id)
    return dump(memories)

# Import handler — auto-detects mem0, markdown, generic JSON, MIF
def import_memories(data: str) -> dict:
    doc = load(data)
    for mem in doc.memories:
        my_storage.save(mem.id, mem.content, mem.created_at)
    return {"memories_imported": len(doc.memories)}

対応フォーマット

フォーマット	ID	自動検出	説明
MIF v2	shodh	JSON 内の "mif_version"	ネイティブフォーマット、損失のない往復変換
mem0	mem0	"memory" フィールドを含む JSON 配列	mem0 のメモリーエクスポート
CrewAI	crewai	"task_description" を含む JSON 配列	CrewAI LTMSQLiteStorage のエクスポート
LangChain	langchain	"namespace" と "value" を含む JSON 配列	LangChain/LangMem Item フォーマット
Generic JSON	generic	"content" フィールドを含む JSON 配列	あらゆる JSON メモリー配列
Markdown	markdown	--- で始まる	YAML フロントマター（Letta/Obsidian スタイル）

完全な仕様

MIF は、豊富なメモリーデータに対応する任意フィールドをサポートしています。

• メモリーの種類 — observation、decision、learning、error、context、conversation、およびカスタムタイプ
• エンティティ参照 — タイプと信頼度を持つ名前付きエンティティ
• 埋め込み — モデル名、次元数、ベクトル（再利用または再生成）
• ナレッジグラフ — 信頼度スコア付きのエンティティと関係性
• ベンダー拡張 — システム固有のメタデータを往復変換時に保持
• プライバシー — PII の検出とマスキングマーカー

完全な仕様：spec/mif-v2.md | JSON Schema：schema/mif-v2.schema.json

MCP サーバー

MIF ツールを、MCP 互換のあらゆる AI クライアントに公開できます。

pip install mif-tools[mcp]
mif mcp

ツール：export_memories、import_memories、validate_memories、inspect_memories、list_formats

アダプターと実装

システム	ステータス	種類
shodh-memory	本番環境対応	組み込み HTTP API（/api/export/mif、/api/import/mif）
mif-tools (PyPI)	本番環境対応	CLI と MCP サーバーを備えた Python パッケージ
@varunshodh/mif-tools (npm)	本番環境対応	CLI を備えた TypeScript/Node.js パッケージ
mem0	アダプター対応済み	Python + npm
CrewAI	アダプター対応済み	Python + npm
LangChain	アダプター対応済み	Python + npm
Generic JSON	アダプター対応済み	Python + npm
Markdown（YAML フロントマター）	アダプター対応済み	Python + npm

設計原則

1. 最小限 — 必須フィールドは3つです。それ以外はすべて任意です。
2. 拡張可能 — 未知のフィールドとベンダー拡張は、ラウンドトリップ時に保持しなければなりません。
3. ベンダー中立 — スキーマは特定の実装を優遇しません。
4. 前方互換性 — インポーターは未知のフィールドを無視しなければなりません。

貢献

あらゆるメモリシステム向けのアダプター実装を歓迎します。CONTRIBUTING.mdをご覧ください。

関連リンク

• ドキュメント — ドキュメントサイト全体
• MCP SEP #2342 — Model Context Protocolへの元の提案
• tower-mcp #531 — tower-mcpでの追跡課題
• shodh-memory — リファレンス実装（Rust）
• PyPIのmif-tools — Pythonパッケージ
• npmの@varunshodh/mif-tools — npmパッケージ

ライセンス

Apache 2.0