MCP AutoMem

AutoMem MCP：AI に完璧な記憶を

1 つのコマンドで、無限の記憶を。あらゆる AI ツールで完璧に思い出せます。

npx @verygoodplugins/mcp-automem install

AI アシスタントが、すべてをいつまでも記憶できるようになります。あらゆる会話を通じて記憶します。

_{ガイド付きインストーラー — npx @verygoodplugins/mcp-automem installを実行すると、ローカル、ホスト型、既存エンドポイントを使ったセットアップを順に進められます。}

Claude Desktop、Cursor IDE、Claude Code、GitHub Copilot（コーディングエージェント）、ChatGPT、ElevenLabs、OpenAI Codex、OpenClaw、Hermes、Grok Build、Google Antigravityなど、MCP 対応のあらゆる AI プラットフォームで使えます。

解決する課題

AI との会話は、毎回ゼロから始まります。Claude はあなたのコーディングスタイルを忘れます。Cursor はあなたのパターンを学習できません。アシスタントは昨日の決定を覚えていません。

それも、これまでです。

AutoMem MCP は、グラフ・ベクトル型メモリサービスである AutoMem を利用して、AI を永続的なメモリに接続します。

利用できること

🧠 セッションをまたいだ永続メモリ

• AI が決定、パターン、コンテキストをいつまでも記憶します
• あらゆる MCP プラットフォームで動作します - Claude Desktop、Cursor、Claude Code、OpenAI Codex、OpenClaw、Hermes、Grok Build、Google Antigravity
• デバイス間で同期 - Mac、Windows、Linux で同じメモリを利用できます

🏆 グラフ・ベクトルアーキテクチャ

• メモリ間の11 種類の公開・作成可能な関係タイプ（想起結果には、読み取り専用のシステム内部関係が含まれる場合がありますが、これらは associate_memories の入力として使用できません）
• 研究で有効性が検証された手法（HippoRAG 2：連想記憶の精度が 7% 向上）
• 数百万件のメモリがあっても、1 秒未満で取得

🚀 あらゆるコーディング環境で使えます

プラットフォーム	対応状況	セットアップ時間
Claude Desktop	✅ 完全対応	30 秒
Cursor IDE	✅ 完全対応	30 秒
Claude Code	✅ 完全対応	30 秒
GitHub Copilot	✅ 完全対応	2 分
OpenAI Codex	✅ 完全対応	30 秒
OpenClaw	✅ 完全対応	30 秒
Hermes Agent	✅ 完全対応	30 秒
Grok Build	✅ 完全対応	30 秒
Google Antigravity	✅ 完全対応	30 秒
あらゆる MCP クライアント	✅ 完全対応	30 秒

動作例

個人設定を使った Claude Desktop

Claude は Personal Preferences テンプレートを使って、メモリを自動的に想起します

メモリルールを使った Cursor IDE

Cursor は AutoMem のプロジェクトルールを使って、作業中にコンテキストを想起し、長期的に保持すべきメモリを保存します

セッションメモリを使った Claude Code

セッション開始時の想起に加え、LLM が保存対象を判断します。Claude が何を長期的に保持すべきかを決め、メモリツールを使って保存します

Codex、Hermes、Antigravity、リモート MCP などのプラットフォーム別ガイドは、**インストールガイド**をご覧ください。

クイックスタート

1. AutoMem サービスをセットアップする

AutoMem サービス（メモリバックエンド）を実行しておく必要があります。次のいずれかを選んでください。

オプション A：ローカル開発（最速、無料）

git clone https://github.com/verygoodplugins/automem.git
cd automem
make dev

サービスは http://localhost:8001 で実行されます。単一マシンでの使用に最適です。

オプション B：Railway Cloud（本番環境におすすめ）

ワンクリックでデプロイでき、5ドル分の無料クレジットが付与されます。トライアル後の一般的な費用は月額約0.50～1ドルです。

👉 AutoMem サービスのインストールガイド - ローカル、Railway、Docker、本番環境へのデプロイに関するセットアップ手順をすべて確認できます。

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2. MCP クライアントをインストールする

Claude Desktop - ワンクリックインストール

拡張機能をダウンロードし、Claude Desktop で Settings → Extensions → Advanced settings → Install Extension を開いて、ファイルを選択します。

⬇️ Claude Desktop 用 AutoMem をダウンロード（.mcpb）

インストール後：

1. Claude Desktop から AutoMem API URL の入力を求められます（ローカルの場合は http://127.0.0.1:8001）
2. 必要に応じて API Key を入力します（Railway では必須、ローカルでは不要です）
3. Enable をクリックします

このバンドルには、固定バージョンの MCP サーバーが含まれています。更新するには、最新の .mcpb をダウンロードして再度インストールしてください。Claude を再起動したり npm パッケージを更新したりしても、インストール済みのバンドルはアップグレードされません。バージョンの確認方法や JSON 設定からの移行については、Claude Desktop の更新を参照してください。AutoMem バックエンドは別途実行されます。

次に、templates/CLAUDE_DESKTOP_INSTRUCTIONS.md にある、貼り付けて使える Personal Preferences のスターターを追加します。これで完了です。Claude は永続的なメモリを使えるようになり、いつ使うべきかも理解します。

その他のプラットフォーム

AI ツールを、先ほど起動した AutoMem サービスに接続します。

# Guided install - pick where AutoMem runs, verify it, write .env, and
# configure your agents (Codex, Claude Code, Cursor, OpenClaw, Hermes)
npx @verygoodplugins/mcp-automem install

変更内容は、書き込みが行われる前にすべてレビュー計画に表示され、変更された各ファイルには .bak バックアップが保持されます。プレビューするには --dry-run を、対話なしで適用するには --yes を追加します。すべてのフラグについては、インストールガイドを参照してください。

setup は install のエイリアスです。後から設定スニペットを再度表示するには、npx @verygoodplugins/mcp-automem config を使用します。

3. プラットフォーム固有のセットアップ

Claude Code の場合（プラグイン — 推奨）：

# In Claude Code:
/plugin marketplace add verygoodplugins/mcp-automem
/plugin install automem@verygoodplugins-mcp-automem

Claude Code は、有効化時に AutoMem の URL と API キーを尋ねます。MCP サーバーと、バックグラウンドで動作する想起／保存追跡フックを同梱し、自動更新します。代わりに、フックと権限を ~/.claude/ に直接書き込みたい場合は、npx @verygoodplugins/mcp-automem claude-code を実行してください。

Windows では、フックのペイロードは Git Bash、MSYS2、WSL などの POSIX シェル環境を前提としています。必要なのは bash だけです（フックは純粋な bash+sed で動作します）。

Cursor IDE の場合：

プロジェクトからガイド付きインストーラーを実行し、Cursor を選択してください。

npx @verygoodplugins/mcp-automem install

これにより、Cursor が AutoMem サービスに接続され、プロジェクトのメモリルールがインストールされ、セッション開始時に想起するフックが登録されます。すでにエンドポイントをお持ちの場合は、npx @verygoodplugins/mcp-automem cursor --endpoint https://your-automem.example を使用してください。

ワンクリックボタンで設定されるのは、ローカルの AutoMem インスタンス用 MCP サーバーのみです。必要に応じて Cursor でエンドポイント／キーを更新し、上記の CLI を実行してプロジェクトルールとフックを追加してください。

その他のプラットフォーム — Claude Desktop（上記のワンクリック .mcpb に加え、Personal Preferences テンプレート）、OpenAI Codex、Hermes Agent、Grok Build、OpenClaw、Google Antigravity、GitHub Copilot：

👉 完全なインストールガイド：各プラットフォームのセットアップと検証手順

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HTTP 経由のリモート MCP

オプションのサイドカーサービス（Railway または任意の Docker ホストにデプロイ可能）を使うと、AutoMem を Streamable HTTP または SSE 経由のリモート MCP に対応したプラットフォーム（ChatGPT（Developer Mode コネクター）、Claude.ai ウェブ版、Claude Mobile、ElevenLabs Agents）に接続できます。

👉 デプロイ、接続 URL、プラットフォームごとのスクリーンショットについては、リモート MCP のセットアップをご覧ください。

アーキテクチャ

┌─────────────────────────────────────────────┐
│         Your AI Platforms                   │
│  Claude Desktop │ Cursor │ Claude Code      │
└──────────────┬──────────────────────────────┘
               │ MCP Protocol
               ▼
┌──────────────────────────────────────────────┐
│   @verygoodplugins/mcp-automem (this repo)  │
│   • Translates MCP calls → AutoMem API      │
│   • Platform integrations & rules           │
│   • Handles authentication                   │
└──────────────┬───────────────────────────────┘
               │ HTTP API
               ▼
┌──────────────────────────────────────────────┐
│        AutoMem Service (separate repo)       │
│        github.com/verygoodplugins/automem    │
│   ┌────────────┐      ┌────────────┐        │
│   │  FalkorDB  │      │   Qdrant   │        │
│   │  (Graph)   │      │ (Vectors)  │        │
│   └────────────┘      └────────────┘        │
└──────────────────────────────────────────────┘

このリポジトリ（mcp-automem）：

• AI プラットフォームを AutoMem に接続する MCP クライアント
• プラットフォーム固有の統合（Cursor のルール、Claude Code のフックなど）
• セットアップウィザードと設定ツール

AutoMem サービス：

• グラフ＋ベクトルストレージを備えたバックエンドメモリサービス
• デプロイガイド（ローカル、Railway、Docker、本番環境）
• FalkorDB＋Qdrant を使用する API サーバー

機能

コアメモリ操作

• store_memory — コンテンツ、タグ、重要度、メタデータを指定してメモリを保存します。モードは2種類あります。
  • 単一（デフォルト）：トップレベルの content と、embedding、t_valid、t_invalid、カスタム id などの任意フィールドを指定します。
  • バッチ：一括取り込みには memories: [...]（≤500 件）を指定します。バッチモードでは、項目ごとの id／embedding／t_valid／t_invalid はサポートされません。
• recall_memory — 渡すパラメーターによって、3種類のモードが選択されます。
  • ID 取得：memory_id → ID でメモリを1件取得し、last_accessed を更新します。
  • タグ列挙：tags + exhaustive: true → 順位付けされた検索では結果が不足する場合のクリーンアップ／監査ワークフロー向けに、完全一致の一覧をページネーションで取得します。limit（≤200）と offset を併用します。has_more と、残りのページがある場合は次のページ用の next_offset を返します。
  • 順位付け検索（デフォルト）：ベクトル、キーワード、タグ、再近性／状態制御、スコアフィルター、グラフ展開を組み合わせたハイブリッド検索です。state_mode、recency_bias、scope_fallback、expand_respect_tags、min_score、adaptive_floor のほか、tag_scope、score_filter、query_time_ms、vector_search、結果ごとの outside_tag_scope／state_replaces などの診断情報に対応します。
• associate_memories — 関係を作成します（公開されている作成可能なタイプは11種類です。検索結果には読み取り専用のシステム関係が含まれる場合もあります）。単一ペアモードと、関係の種類ごとの reason、context、resolution、observations、transformation、role などのプロパティを指定する associations: [...]（≤500）によるバッチモードに対応します。
• update_memory — 既存のメモリを変更します
• delete_memory — モードは2種類あります。
  • 単一（デフォルト）：memory_id → メモリを1件と、その埋め込みを削除します。
  • タグによる一括削除：tags: [...] → いずれかのタグに一致するすべてのメモリを一括削除します（一致判定は完全一致、大文字と小文字を区別しません）。ドライランには対応していません。先に recall_memory({ tags, exhaustive: true }) で確認してください。
• check_database_health — サービスが情報を提供する場合、サービスの健全性、劣化状態、同期件数、ベクトル次元、エンリッチメント診断を監視します

高度な検索（v0.8.0+）

マルチホップ推論 — 「アマンダの姉妹の職業は何ですか？」のような複雑な質問に回答します

mcp__memory__recall_memory({
  query: "What is Amanda's sister's career?",
  expand_entities: true, // Finds "Amanda's sister is Rachel" → memories about Rachel
});

コンテキストを考慮したコーディング — 検索では、言語やスタイルに関する好みを優先します

mcp__memory__recall_memory({
  query: "error handling patterns",
  language: "typescript",
  context_types: ["Style", "Pattern"],
});

プラットフォーム連携

Cursor IDE

• ✅ ガイド付きセットアップで、エンドポイントと API キーを使ってグローバル MCP サーバーを設定します
• ✅ .cursor/rules/automem.mdc にプロジェクトのメモリルールを設定します
• ✅ セッション開始フックで検索を促し、ルールをフォールバックとして使用します
• ✅ 作業中の保存はモデルが判断し、フックはメモリを書き込みません
• ✅ プロジェクトのコンテキストを自動検出します（package.json、git リモート）

Claude Code

• ✅ ネイティブプラグイン — MCP サーバー、サイレントフック、スキルを1つの /plugin install でインストールでき、有効化時に設定を促し、自動更新します
• ✅ LLM が判断する保存 — セッション開始時のガイダンスにより、通常の作業中に Claude が長期的に有用なメモリを保存、検証、関連付けるよう促します
• ✅ CLAUDE.md のメモリルールで、Claude のメモリ使用方法を案内します

GitHub Copilot

• ✅ $COPILOT_HOME/hooks/ または ~/.copilot/hooks/ にインストールする、単独のフック JSON ファイル
• ✅ copilot-instructions.md 用のメモリルールテンプレート
• ✅ フォーマットフラグ — --format cli（camelCase）または --format vscode（PascalCase）
• ✅ セットアップ：npx @verygoodplugins/mcp-automem copilot --yes

Claude Desktop

• ✅ MCP との直接連携
• ✅ すぐに貼り付けて使える「個人設定」スターターテンプレート
• ✅ メモリ API へのフルアクセス

AutoMem MCP を選ぶ理由

独自構築との比較

• ✅ 2年にわたる研究開発がすでに完了しています
• ✅ 研究で検証されたアーキテクチャ（HippoRAG 2、MELODI、A-MEM）
• ✅ すべての MCP プラットフォームで連携が動作します
• ✅ 活発な開発とコミュニティ

他のメモリソリューションとの比較

• ✅ 真のグラフ関係（単なるベクトル類似性ではありません）
• ✅ あらゆる MCP クライアントとの互換性（どの MCP クライアントでも動作します）
• ✅ 7種類のメモリタイプ（Decision／Pattern／Preference／Style／Habit／Insight／Context）
• ✅ セルフホスト可能（月額5ドル。他の選択肢は150ドル以上）

ネイティブ AI メモリとの比較

• ✅ セッションをまたいで永続します（コンテキストウィンドウ内だけではありません）
• ✅ クロスプラットフォーム対応です（Claude、Cursor、Codeで同じメモリを使用できます）
• ✅ 構造化された関係性を備えています（RAGだけではありません）
• ✅ 無制限に拡張できます（コンテキストウィンドウの制限はありません）

ドキュメント

MCP クライアントとインテグレーション（このリポジトリ）

• 📦 インストールガイド - すべてのプラットフォームでの MCP クライアントのセットアップ
• 🌐 HTTP 経由のリモート MCP - ChatGPT、Claude Web/Mobile、ElevenLabs に接続
• 🎯 Cursor のセットアップ - ルールとセッション開始フックを使った IDE インテグレーション
• 🤖 Claude Code のセットアップ - プラグインのインストール、フック、メモリルール
• ⚠️ 非推奨化 - プラグインの非推奨化と撤回の経緯
• 🚀 OpenAI Codex のセットアップ - Codex CLI/IDE/Cloud インテグレーション
• 🪐 Google Antigravity のセットアップ - Antigravity の MCP Store 経由の生の MCP 設定
• 📖 MCP ツールリファレンス - すべてのメモリ操作
• 📝 変更履歴 - リリース履歴

AutoMem サービス（別リポジトリ）

• 🏗️ AutoMem サービス - バックエンドリポジトリ
• 🚀 サービスのインストール - ローカル、Railway、Docker へのデプロイ
• ⚙️ API ドキュメント - REST API リファレンス
• 🧪 評価ラボ - 探索的な想起品質ベンチマークとルールセットの A/B テスト

AutoMem の基盤となる科学

AutoMem サービスは、2025年の最先端研究を実装しています。

• HippoRAG 2（OSU、2025年6月）：グラフとベクトルを組み合わせた手法により、連想記憶の性能が7％向上
• A-MEM（2025年7月）：Zettelkasten の原則に基づく動的なメモリ構成
• MELODI（DeepMind、2025年）：品質を損なわずにメモリを8倍に圧縮
• ReadAgent（DeepMind、2024年）：要約メモリによってコンテキストを20倍に拡張

この MCP パッケージは、AI と、研究によって有効性が検証されたメモリシステムをつなぐ橋渡しをします。バックエンドは、中立的な Agent Memory Benchmark でもベンチマークされており、BEAM の大規模コンテキスト拡張ティアも含まれます。エンドツーエンドで再現可能なため、ご自身でも実行できます。

コミュニティとサポート

• 💬 Discord - コミュニティに参加して、サポートを受け、フィードバックを共有しましょう
• 🐦 X コミュニティ - ディスカッションと最新情報
• 📣 @automem_ai - 公式のお知らせ
• 📦 NPM パッケージ - この MCP クライアント
• 🔬 AutoMem サービス - デプロイガイドを含むバックエンドリポジトリ
• 🐛 GitHub Issues - バグ報告と機能リクエスト

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！以下の手順に従ってください。

1. リポジトリをフォークします
2. フィーチャーブランチを作成します
3. テストを追加して変更を行います
4. fix:、feat:、docs:、chore: などの Conventional Commit 形式のタイトルを付けて、プルリクエストを送信します
5. squash merge のコミットメッセージにはプルリクエストのタイトルが使われるため、[codex] や [wip] のようなラベルをタイトルの先頭に付けないでください

ライセンス

MIT - 優れたメモリは無料であるべきだからです。

---

AI に完璧なメモリを与える準備はできましたか？

npx @verygoodplugins/mcp-automem install

情熱を注いで構築。神経科学で検証。グラフ理論を活用。MCP 対応のあらゆる AI で動作します。

Very Good Plugins の Jack Arturo が設計 🧡

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