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memory-bridge

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github.com/ruvnetエージェントワークフロー80.1k744 回インストール今日更新
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memory-bridge について

memory-bridgeは、Claude Codeの自動メモリーファイルをAgentDBに取り込み、セッションやプロジェクトをまたいだセマンティック検索に使うスキルです。重複排除に対応し、ruvectorが読み込まれている場合は、取り込んだメモリーにもインデックスを作成します。

主な機能

  1. 01現在または全プロジェクトのメモリーを取り込み
  2. 02ONNX埋め込みの生成
  3. 03AgentDBへの保存と重複排除
  4. 04複数のメモリーソースを横断検索
  5. 05セッション開始時の自動インポート

活用シーン

  1. 01既存のClaude CodeメモリーをAgentDBに移行
  2. 02プロジェクトやセッションをまたいだメモリー検索
  3. 03類似するメモリー項目の整理

MCP 対応

RufloのMCPツールを使ってブリッジの状態確認、メモリーのインポート、統合検索を行います。

インストール

コマンドをコピーしてターミナルで実行します。

$npx skills add https://github.com/ruvnet/ruflo --skill memory-bridge

インストール後、Claude Code で/memory-bridgeを入力して読み込まれたか確認します。

詳細

Memory Bridge

Claude Code のネイティブな自動メモリファイルを AgentDB にインポートし、セッションやプロジェクトをまたいだセマンティック検索を可能にします。

機能

Claude Code はメモリを ~/.claude/projects/*/memory/*.md 内の Markdown ファイルとして保存します。このブリッジでは、次の処理を行います。

  1. すべてのメモリファイルを読み込みます（現在のプロジェクトまたはすべてのプロジェクト）
  2. 384 次元の ONNX 埋め込み（all-MiniLM-L6-v2）を生成します
  3. HNSW インデックスを使用して、AgentDB の claude-memories 名前空間に保存します
  4. 既存のエントリと重複していないか確認します（コサイン類似度 > 0.95）
  5. すべてのメモリソースを横断した統合セマンティック検索を可能にします

手順

  1. ブリッジの状態を確認します： mcp__plugin_ruflo-core_ruflo__memory_bridge_status({}) Claude ファイル数、AgentDB エントリ数、SONA の状態、接続状況を確認します。

  2. メモリをインポートします：

    • 現在のプロジェクト：mcp__plugin_ruflo-core_ruflo__memory_import_claude({})
    • すべてのプロジェクト：mcp__plugin_ruflo-core_ruflo__memory_import_claude({ allProjects: true })

    CLI の代替方法：

    node .claude/helpers/auto-memory-hook.mjs import-all

  3. インポートを確認します： mcp__plugin_ruflo-core_ruflo__memory_bridge_status({}) エントリ数が想定されるファイル数と一致することを確認します。

  4. 重複を排除します（--dedupe を使用する場合）： 類似したエントリ（コサイン類似度 > 0.95）を検索して統合し、最も新しいバージョンを残します。

  5. 統合検索をテストします： mcp__plugin_ruflo-core_ruflo__memory_search_unified({ query: "test query", limit: 3 }) 検索結果には、ソースの識別情報として claude-code、auto-memory、または agentdb が含まれます。

自動インポート

このブリッジは SessionStart フックを介して session-start 時に自動実行されます。手動での実行が必要なのは、次の場合のみです。

  • すべてのプロジェクトを初めてインポートする場合
  • 通常のセッション外でメモリを一括変更した後
  • モデル更新後に埋め込みを強制的に再生成する場合

ruvector との統合

ruflo-ruvector が読み込まれている場合、ブリッジされたメモリは ruvector によってもインデックス化され、次の機能を利用できます。

  • ハイブリッド検索（疎検索 + 密検索、RRF を使用）
  • メモリエントリを横断するグラフ RAG のマルチホップクエリ
  • セッションをまたいだ Brain の知識共有

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