ScottRBK/forgetful

解決する課題

Forgetful は AI エージェント用の共有で永続的な知識ベースを提供し、異なるセッション、デバイス、または異なるエージェントアプリケーション間でのコンテキストの喪失という問題を解決します。エージェントがユーザー、プロジェクト、意思決定に関する情報を保存・取得できるため、同じ詳細を繰り返し思い出させられる必要がなくなります。

動作方法

これはエージェントが接続できる Model Context Protocol (MCP) サーバーとして動作します。Zettelkasten の原則に従い、メモは原子的（1つのノートに1つの概念）である必要があります。メモが保存されると、FastEmbed を使って意味的埋め込みを生成し、類似度スコアに基づいて既存の類似メモに自動的にリンクして知識グラフを構築します。SQLite と PostgreSQL の両方をストレージとしてサポートしており、STDIO または HTTP によるデプロイが可能です。

対象ユーザー

Claude Code、Cursor、カスタムボットなど、複数のエージェントワークフローにわたって一貫性とコンテキストを維持するための集中型メモリーシステムが必要な AI エージェントの開発者およびユーザー。

特徴

• 自動知識グラフ: 意味的に類似したメモを自動的にリンクして知識ネットワークを構築。
• 原子的メモ: 1ノート1概念の構造を強制することで、明確さと正確な検索を確保。
• エンティティ追跡: 人、組織、デバイスなどの具体的なエンティティとその関係を追跡可能。
• ローカルファースト: FastEmbed を使って埋め込みを、SQLite を使ってストレージをローカルで完全に実行可能。
• エージェント連携: プラン、タスク、手順的な「スキル」機能を備えて、マルチエージェントの連携をサポート。