MemPalace/mempalace

解決する課題

MemPalace は、ユーザーや AI エージェントが会話履歴やプロジェクトデータを逐語的に保存・取得できるローカルファーストの AI 記憶システムを提供します。要約や言い換えを避けることで、長期的な AI インタラクションにおける「忘却」の問題を解決し、クラウド API に依存することなく、元のコンテンツを完全に保持し、簡単に検索できるようにします。

仕組み

このシステムは、人物やプロジェクトを「ウィング (wings)」、トピックを「部屋 (rooms)」、元のコンテンツを「引き出し (drawers)」として整理する構造化インデックスを使用します。検索にはセマンティック検索を採用しており、プラグイン可能なバックエンドアーキテクチャを備えています。デフォルトでは ChromaDB を使用しますが、Milvus、Qdrant、pgvector などの他のバックエンドもサポートしています。Model Context Protocol (MCP) サーバー、CLI、または Claude Code や Cursor IDE などのツール向けの自動保存フックを通じて、AI ワークフローに統合できます。

対象ユーザー

コーディングエージェント、LLM セッション、プロジェクトドキュメントのために、プライベートでローカルな記憶レイヤーを求める開発者や AI パワーユーザー向けに設計されています。

ハイライト

• ローカルファーストのプライバシー: デフォルトで完全にローカルマシン上で動作し、コア機能に API キーは不要です。
• 高い検索精度: LLM を使用せずに LongMemEval で 96.6% の R@5 生検索再現率を達成しています。
• 構造化された記憶: データをフラットなコーパスではなく、階層的な宮殿構造（ウィング、部屋、引き出し）に整理します。
• プラグイン可能なバックエンド: ChromaDB、SQLite、pgvector を含む複数のベクトルデータベースをサポートしています。
• MCP 統合: AI エージェントとの深い統合のために 45 個の MCP ツールを提供し、記憶の読み取り、書き込み、ナビゲーションを可能にします。