Lyellr88/marm-memory

Local-first 3-in-1 AI memory layer & MCP server for Claude Code, Codex, Grok, Gemini, VS Code and Cursor. Fuses session history, codebase indexing & concept graphs in SQLite. Enables zero-cloud, privacy-first context & instant recall, supports multi-agent swarms.

説明

このプロジェクトは何ですか？

marm-memory は、Model Context Protocol（MCP） に従う AI エージェント向けのローカルファーストメモリサーバーです。チャットログ、ノート、コードグラフ情報、抽出された概念を組み込みの SQLite データベースに保存し、小さな HTTP または STDIO API を介して検索可能にします。エージェントは、毎回白紙の状態から始める代わりに、サーバーにクエリを実行して関連するメモリ、コードシンボル、概念的なリンクを取得できます。

主要コンポーネント

コンポーネント	機能	重要性
コアメモリ（8 ツール）	セッション、ノートブック、要約、構造化ログを保存。	エージェントに永続的で検索可能な履歴を提供。
コードグラフ（6 ツール）	ローカルリポジトリをインデックス化し、シンボル、コールグラフ、アーキテクチャビューを抽出。	エージェントがファイルを再読むことなくコードベースを理解できるようにする。
コンセプトグラフ（2 ツール）	メモリからエンティティ/関係を抽出し、コードにリンク。	チャット間で意思決定、エラー、人々を接続。
MCP サーフェス	HTTP（`/mcp`）または STDIO トランスポート。MCP 対応クライアント（Claude、Cursor、Codex など）と互換性あり。	MCP をサポートする既存の AI コーディングアシスタントと連携。
コンソール UI	メモリ、グラフ、診断の閲覧とターミナル実行のための小さな Web アプリ（Node.js 不要）。	人間に優しいコントロールプレーンを提供。
デプロイオプション	`pip` インストール、Docker イメージ、またはプレーンな STDIO デーモン。ソロ、スウォーム、信頼済み設定用のプロファイル。	単一の研究者からマルチエージェントスウォームまで柔軟に対応。

使用方法

pip install marm-mcp-server
marm-memory init --g-claude（または他の --g-* フラグ）で MCP スキルをエージェントにインストール。
サーバーを起動 – 例：marm-memory fast-start-http – これによりブラウザでコンソールも開きます。
エージェントに marm-init スキルを使用するよう指示。エージェントは自動的に MCP エンドポイントを呼び出してメモリを保存・取得します。
オプション：marm-memory projects index <path> でリポジトリをインデックス化してコードグラフを構築。

パフォーマンスのハイライト（README より）

4,000 件のメモリを保存しても、検索レイテンシは約 30 ミリ秒未満。
ハイブリッドリコール（FTS プリフィルター + セマンティック再ランク）は、10,000 件のメモリでフルベクトルスキャンより 4〜6 倍高速。
書き込み時の統合（重複排除、クラスタリング）は約 9 倍のコストを追加しますが、長期的なリコール品質を向上。
ベンチマークでは、LoCoMo 評価セットでトップ 5 の証拠ヒット率が約 69%。

対象読者

プライベートで永続的なメモリストアを必要とするコーディングアシスタントを構築する開発者や研究者。
同じコンテキストを共有する複数のエージェントを実行するチーム（例：Claude、Cursor などの「スウォーム」）。
Mem0 や Zep などのクラウドメモリサービスの自己ホスト型代替を求め、コードグラフ認識が組み込まれている人。

詳細情報

Docker Hub：lyellr88/marm-mcp-server
PyPI：marm-mcp-server
セットアップヘルプとワークフロー共有のための Discord コミュニティ。
完全なドキュメントセクションは README からリンクされています（ベンチマーク、アーキテクチャ、トラブルシューティングなど）。

すべての詳細はリポジトリの README から直接取得しています。外部の仮定は追加されていません。