Lyellr88/marm-memory

解決する課題

MARM Memoryは、AIエージェントの「記憶喪失」、会話の逸脱、およびコンテキストの汚染を防ぐために設計された、永続的でローカルファーストなメモリレイヤーです。これにより、複数のエージェント（Claude Code、Cursor、VS Codeエージェントなど）が異なるセッションやプロジェクト間で統一された長期記憶を共有できるようになり、チャットをクリアしても決定事項、コードシンボル、プロジェクト履歴が失われないようにします。

仕組み

MARMは、高並行処理のためのWALモードを備えた組み込みSQLiteデータベースを使用し、3つの異なるコンテキストレイヤーを単一のランタイムに融合させます：

• Core Memory: ローカルベクトル埋め込み（Jina v2 Small）と全文検索（FTS5）のハイブリッドを使用して、エピソード記憶、セッションログ、ノートブックを処理します。
• Code Graph: リポジトリをインデックス化し、静的解析を通じて即時のシンボル検索、コールトレース、アーキテクチャの概要を提供します。
• Concept Graph: 保存された履歴からエンティティと型付きのリレーションシップを抽出し、高レベルの開発者の決定を特定のコードシンボルに直接リンクさせます。

これはModel Context Protocol (MCP) サーバーとして動作し、HTTPとSTDIOの両方のトランスポートをサポートしており、メモリの可視化とデバッグのためのローカルWebベースのコンソールが含まれています。

対象ユーザー

主に、複数のツールや長期的なマルチエージェントプロジェクトにわたって、永続的で共有されたメモリ状態を必要とする、MCP互換のAIコーディングエージェントを使用する開発者や研究者向けに構築されています。

ハイライト

• ハイブリッド検索: BM25による完全一致検索とセマンティック・リランキングを組み合わせ、メモリが増大しても高速なリコール速度を維持します。
• マルチエージェント対応: シリアル化された書き込みキューを使用して、複数のエージェントが同時にメモリに書き込みを行う際の競合を防ぎます。
• ローカルファースト: 外部のベクトルデータベースは不要で、ストレージには組み込みSQLiteを使用します。
• 統合ツール群: メモリ、コードインデックス作成、コンセプト抽出をカバーする14のMCPツールを同梱しています。
• 視覚的テレメトリ: 保存された知識を閲覧・管理するための、組み込みのローカルWebアプリ（MARM Console）が含まれています。