mempalace

MemPalace のセットアップ

検索可能なメモリパレスを、ガイドに沿ってスキル優先でセットアップします。MemPalace の Python パッケージや MCP サーバーが存在する前に、ユーザーが npx skills add でこのスキルをインストールしている場合があります。これは通常のブートストラップ手順です。

セットアッププロトコル

1. 変更する前に確認する

• OS と現在のエージェントハーネスを検出します。
• mempalace --version、uv --version、適切な Python バージョン確認コマンドを実行します。インストール済みの Python パッケージが PATH から利用できるとは限りません。
• 既存のパレスと MCP の登録状況を確認します。セットアップを簡単にするためだけに、既存のパレスを再初期化したり、再構築したりしないでください。

2. 必要に応じて CLI をインストールする

分離された uv ツールとしてのインストールを優先します。

uv tool install mempalace

uv が利用できない場合は、PATH から利用できる Python インストールを使用します。

python -m pip install mempalace

インストール後、mempalace --version を実行します。それでも利用できない場合は、続行する前に PATH を修正するか、対応する uv tool run の呼び出しを使用します。

3. ユーザーとトポロジーを選択する

希望する結果がすでに明確でない場合は、どの構成にするかを尋ねます。

1. プライベートなローカルパレス — 1 台のマシンで、ローカルの stdio MCP を使用します。
2. 共有ブレインハブ — このマシンがパレスを所有し、フリートに提供します。
3. 既存のハブに接続するクライアント — このマシンから、別の場所で所有されているハブに接続します。

また、初期化するプロジェクトまたは会話コーパスを尋ね、デフォルトとして現在の作業ディレクトリを提示します。共有ブレインのクライアントでは、所有者のパレスのコピーをもう 1 つ初期化しません。

4. バージョンに適合した初期化を行う

MemPalace は、CLI を通じて動的にバージョンに適合した手順を提供します。任意の操作の手順を取得するには、次を実行します。

mempalace instructions <command>

<command> には、help、init、mine、search、status のいずれかを指定します。

適切な手順コマンドを実行し、返された手順に沿って順番に進めます。

新しいローカルパレスまたはハブを作成する場合は、mempalace instructions init の手順に従い、選択したコーパスを設定してから、mempalace status で確認します。クライアントの場合はローカル初期化を省略し、ユーザーからハブの URL とベアラートークンを取得します。

5. MCP を設定する

ローカルの stdio 連携では、mempalace mcp が出力するコマンドを使用します。一般的な登録例は次のとおりです。

claude mcp add mempalace -- mempalace-mcp
codex mcp add mempalace -- mempalace-mcp

共有ブレインハブの場合は、mempalace serve と公式の共有ブレインガイドに沿ってユーザーを案内します。認証なしで、ループバック以外のサーバーを公開しないでください。既存のハブに接続するクライアントの場合は、提供されたベアラートークンを使用して、ハーネスの HTTP MCP トランスポートを設定します。そのトークンをプロジェクトの手順、引き出し、ログストリームイベントに表示したり保存したりしないでください。

必要に応じてハーネスを再起動または再接続し、稼働中の MCP ツール一覧に MemPalace のツールが含まれていることを確認します。パッケージのインストールだけでは、MCP が接続されている証拠にはなりません。

6. 共有ブレインの ID と連携を設定する

共有ブレインモードが選択された場合：

• 安定した host:harness:project ID を決めます。ホストラベル （マシン）は小文字にし、ハーネスの系統（claude、codex、grok、antigravity、…）と、 現在のワークスペースをプロジェクトとして指定します。同じプロジェクト内の 2 つのウィンドウは 1 つのアクターとして扱います。

• 次のコマンドで正式なルールを出力します。

  mempalace rules --host <host> --harness <harness> --project <example>
  

  デフォルトの --mcp full は、このスキルが登録する 47 ツールの mempalace-mcp サーバーに 対応します。ユーザーが mempalace-light-mcp を選択した場合は、代わりに --mcp light を 指定して再出力します。既存の `` ブロックがある場合は、重複して追記するのではなく 置き換えます。

• 出力したマーカー付きブロックを、ハーネスの永続的なエージェント指示ファイルにインストールします（Claude の ~/.claude/CLAUDE.md、Codex の ~/.codex/AGENTS.md、 Grok の ~/.grok/AGENTS.md、Antigravity の ~/.gemini/config/GEMINI.md）。

• 読み取り専用の mempalace logstream list、または同等の MCP イベント一覧呼び出しで、 連携にアクセスできることを確認します。

• 対話セッションはアイドル状態として宣言されます。コラボレーション時／長いタスクの前に受信トレイを 確認しますが、セッション開始時にウォッチャーを起動しません。ユーザーから監視を依頼された場合、 エージェントがタスクを引き受けた場合、またはタスクを委任した場合に限り、 mempalace logstream watch --agent <host>:<harness>:<project> を起動します（CLI は既定で サニタイズされた --state-file を使用します）。リモート専用の MCP クライアントでは、代わりに mempalace_event_wait をループで呼び出し、最後のイベント ID を since_event_id として保持します。 ローカルの SQLite ウォッチャーを指定してはいけません。必要な許可リスト設定について説明します。 どちらのループも維持できない場合は、そのエージェントがターンベースであることを記録し、 ウェイクアップ時に mempalace_event_list で MCP の受信トレイを確認する必要があると明記します。

ユーザーに伝えずにテストイベントを投稿してはいけません。logstream のイベントは不変です。 ユーザーがスモークイベントを承認した場合は、宛先を限定して送り、確認応答でやり取りを完了します。

7. 準備状況を報告する

インストール済みのバージョン、パレスの場所またはハブ URL（シークレットを含めない）、MCP 接続、 安定したエージェント ID、ウォッチャーモード、最初に安全に実施できる次のアクションを要約します。 委任が進行中の場合は、mempalace-task スキルに引き継ぎます。

安定版リリースを毎週確認するか、ユーザーに尋ねます。既定では確認しません。有効にすると PyPI に 接続しますが、パレスの内容、ID、テレメトリーは送信されないことを説明します。有効にする場合は、 実際に使用したインストーラーを mempalace update configure --enable --installer uv-tool （または pipx／pip）で記録します。無効にするには --disable を使用します。確認処理によって インストールが行われることはありません。mempalace_status では、updates.server を パレスを提供するランタイムとして、updates.client（存在する場合）をローカルプロキシの ランタイムとして扱い、バージョンやインストーラーを混同しないでください。クライアントを更新するには、 ローカルの mempalace update plan を使用します。リモートサーバーの更新情報はクライアント上では 参考情報です。自然な形で伝え、ハブの運用者にパレスを提供するマシン上でプランを準備し、 承認するよう依頼します。サーバーのアップグレードにクライアントで生成したプランを使ってはいけません。 明示的な承認なしに、いかなるプランも実行してはいけません。

パレスの健全性：監査と修復セッション

ユーザーからパレスの整理状況を尋ねられた場合、メモリーが「散らかっている」か尋ねられた場合、 スコープ指定検索やウェイクアップで情報が見つからない理由を尋ねられた場合、または /mempalace:audit が呼び出された場合は、監査を実行してから修復セッションを提案します。

mempalace instructions audit

返された指示に従います。要点としては、mempalace audit --json を実行し（読み取り専用で、 MCP サーバーの稼働中も安全です）、5 つのレイヤーのスコアと調査結果を提示します。その後、 推奨する選択肢を最初に示しながら、構造化された質問を一度に 1 つずつユーザーに提示して 修復を進めます。具体的には、表記が 2 通りあるウィングとルームの統合、スタブウィングの折りたたみ、 汎用トークン上のトンネルと自己リンクする廊下の削除、ナレッジグラフの述語語彙の合意、 mempalace rooms propose／apply によるフラットなウィングのルーム構成の確定です。 削除より移動を優先し、操作の前に数値を示し、内容は常に一字一句そのまま保持します。 最後に監査を再実行し、実施したすべての決定と修復前後のスコアを記録した日誌エントリーを 書き込みます。

過去の作業を思い出す

このスキルでは、セットアップ、情報の収集、ステータスの確認を扱います。過去 の作業、以前の決定事項、または palace にすでに記録されている可能性のある 人物について質問する場合は、mempalace-recall スキルを優先してください。回答前に検索することを徹底し、エージェントが推測ではなく palace を読むようにします。

Cursor 固有の注意事項

• Cursor プラグインは mempalace-mcp を自動登録しますが、単独の npx skills add によるインストールでは登録されません。必ず実際のツール一覧を確認してください。
• エージェントが N ターンごとにバックグラウンドで自動保存し、セッション開始時にメモリを呼び出すには、クローンした MemPalace リポジトリから hooks/cursor/install.sh --scope user を実行して、Cursor hooks も別途インストールしてください。詳しい手順はCursor hooks ガイドをご覧ください。
• Cursor セッションから mempalace_diary_write を呼び出す際に推奨される agent_name は cursor-ide です（claude-code と codex の前例に合わせています）。

公式リファレンス

• 共有ブレイン
• 調整プロトコル
• 想起プロトコル