agentic-box/memora

Give your AI agents persistent, collective memory — with deduplicating absorb, supersession lineage, semantic search, and a graph UI. Speaks MCP.

解決する課題

Memoraは、AIエージェントに永続的な集合知のメモリ層を提供します。エージェントがセッション間でコンテキストを失ったり、複雑な情報を整理できなかったりする問題を解決し、事実の保存、TODOの追跡、そして異なるインタラクション間で持続する構造化されたナレッジグラフの維持を可能にします。

仕組み

Memoraは、メモリストアを管理するModel Context Protocol (MCP) サーバーとして機能します。SQLite (ローカル) またはクラウドデータベース (Cloudflare D1, S3, R2) を組み合わせて情報を保存します。エージェントが新しい情報を「吸収」する際、LLMがデータを分類し、それが新規か、重複か、既存の知識の更新かを判断します。ベクトル埋め込みによるセマンティック検索をサポートし、メモリ間の関係グラフを維持することで、エージェントは関連するエッジやソースIDを含むトピックの「ダイジェスト」を取得できます。

対象ユーザー

Claude CodeやCodex CLIなどを使用してAIエージェントを構築する開発者向けに設計されています。エージェントに長期的な構造化メモリを持たせ、複数のセッションやワークスペース間でコンテキストを共有したい場合に最適です。

ハイライト

  • 吸収と系譜 (Absorb & Lineage): 新しい事実を自動的に分類し、更新履歴を保持します。新しい知識は古いバージョンを削除することなく上書きします。
  • セマンティック検索: ベクトル埋め込み (OpenAI, sentence-transformers, または TF-IDF) を使用したハイブリッド検索と全文クエリをサポートします。
  • ナレッジグラフ: Mermaidレンダリングを通じてメモリクラスターと関係性を表示するインタラクティブな可視化サーバーが含まれています。
  • 柔軟なストレージ: ローカルのSQLite、Cloudflare D1、およびS3/R2同期モードをサポートし、耐久性のあるストレージを実現します。
  • ドキュメントストレージ: Markdownドキュメントを検索可能なフラグメントツリーとして保存し、ドキュメントの整合性を保ちながら詳細な検索性を確保します。

関連

  • プロジェクト
    Lyellr88/marm-memory

    marm-memory は、Model Context Protocol（MCP）を使用する 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、ノート、コードグラフデータ、抽出された概念を SQLite に保存し、HTTP または STDIO 経由で公開するため、エージェントはゼロから始める代わりに関連コンテキストを取得できます。パッケージには、Web コンソール、Docker イメージ、リポジトリの起動・管理・インデックス作成用の CLI ツールが含まれています。ベンチマークでは、低遅延検索（4k メモリで約 30 ミリ秒）と、10k エントリにスケーリングするハイブリッド FTS-セマンティックリコールを示しています。自己ホスト型で検索可能なメモリレイヤーを求める、コーディングアシスタントやマルチエージェントスウォームを構築する開発者に最適です。

  • プロジェクト
    mnemon-dev/mnemon

    Mnemon は、LLM エージェントに永続的なグラフベースのメモリを追加するクロスプラットフォーム CLI です。ホスト LLM が何を記憶し、リンクし、忘れるかを監督し、Mnemon が決定論的な保存、減衰、重複排除、およびオプションのベクトル検索を処理します。ワンクリック設定で多くの AI コーディングツール（Claude Code、Codex、Cursor など）と統合でき、必要なのは単一のローカルバイナリのみで、追加の API キーは不要です。

  • プロジェクト
    doobidoo/mcp-memory-service

    LLMエージェント向けの自己ホスト型メモリバックエンドで、REST API、CLI、OAuth、Webダッシュボードを提供します。事実、決定事項、因果関係のナレッジグラフをローカル（SQLite + ONNXエンベディング）またはハイブリッド/クラウドモードで保存し、高速（約5ミリ秒）なセマンティック検索、タグスコープの取得、オプションのLLM生成サマリーを提供します。LangGraph、CrewAI、AutoGen、Claude Desktop、ChatGPT、その他多くのツールと連携します。

  • プロジェクト
    ScottRBK/forgetful

    Forgetful は、AI エージェント向けの永続的なグラフベースの知識保存システムを提供する MCP サーバーであり、原子化されたベクトル埋め込みノートを使用して、セッションをまたいでコンテキストを共有および取得できます。

  • プロジェクト
    MemMachine/MemMachine

    AI エージェント向けのオープンソース長期記憶レイヤーで、セッション間でユーザーの好みや会話コンテキストを永続的に保存・呼び出しできます。