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Basic Memory – LLM向けの永続的で検索可能な知識ベース

何であるか – Basic Memory はオープンソースで、ローカル優先の知識ベースであり、大規模言語モデル（LLM）エージェントが人間が編集するのと同じ Markdown ファイルを読み書きできるようにします。ファイルはプレーンテキストなので、完全な所有権を保持できますが、同時に意味的検索インデックス、wikilink から構築された小さな知識グラフ、および任意の AI クライアント（Claude、Codex、Cursor、VS Code、ChatGPT など）が呼び出せる MCP 互換ツールセットも提供します。

なぜ重要か – 多くの LLM ワークフローは一時的です：会話が終了するとモデルはすべての情報を忘れます。Basic Memory は会話履歴を構造化され、検索可能なノートに変換することで、セッション間、デバイス間、さらにはクラウド同期でも持続する知識を実現します。データが通常の Markdown に保存されているため、任意のエディタ（Obsidian、VS Code、Vim…）を使え、独自のフォーマットに縛られることはありません。

コア機能（README に記載）

プレーンテキスト、ローカル優先のストレージ – すべてのノートはディスク上の通常の Markdown ファイルです。
双方向同期 – 人間がファイルを編集；LLM エージェントは MCP ツール経由で作成、編集、移動、削除が可能。同期レイヤー（オプションのクラウドサービス）が複数デバイス間の一貫性を保ちます。
wikilink による知識グラフ – [[リンク]] 構文でエンティティと関係を生成し、モデルがトラバースできます。
意味的検索 – ハイブリッドな全文 + ベクトル検索（FastEmbed エンベッディング）に、高品質な結果を得るためのオプションの cross-encoder リランキングを備えています。
MCPネイティブツールセット – write_note、read_note、search_notes、schema_infer など、各コマンドに動作ヒント（読み取り専用、破壊的、恒等的、オープンワールド）が付与されており、エージェントが試行錯誤せずに機能を発見できます。
クラウドオプション – ホストされたバージョン（Basic Memory Cloud）では、Web、モバイル、デスクトップアクセス、自動バックアップ、rcloneベースの競合解決が可能。月額 $15（7日間無料トライアル、OSS割引コード BMFOSS で3ヶ月間20%オフ）。
拡張可能な統合 – Claude Code、Hermes、OpenClaw 用の公式プラグイン、および任意の MCP 互換エージェントに追加可能な汎用「スキル」。
スキーマユーティリティ – schema_infer、schema_validate、schema_diff でノートの構造を推論・強制できます。
CLIの改善 – JSON出力、プロジェクト認識コマンド、状態確認用ダッシュボード。

クイックスタート（導入パス）

パス	ステップ	コスト
クラウド	1️⃣ Webアプリを開く、2️⃣ AIクライアント（Claude、Codex、Cursorなど）を接続	$15/月（7日間無料トライアル、OSS割引コード `BMFOSS` で3ヶ月間20%オフ）
ローカルインストール	`uv tool install basic-memory --prerelease=allow`（または `pip install basic-memory`）→ AIクライアントの `mcpServers` を設定 → `bm` コマンドを実行	無料（AGPL-3.0）

README では、特定のクライアント（Claude Desktop、Claude Code、Codex CLI、Cursor、VS Code、ChatGPT、Obsidian）へのサーバー追加方法も紹介されています。設定後、以下のようなプロンプトを発行できます：

プロジェクトのアーキテクチャ設計についてノートを作成する。
私のノートに JWT 認証に関する情報を検索する。
今週何に取り組んでいたかを教えて。

LLM は適切な Markdown ファイルを自動的に作成または取得します。

一般的な利用例

個人知識の RAG – 会議記録、設計意思決定、コードスニペットを保存し、任意の LLM が文脈的に取得できるようにする。
チーム全体の共有コンテキスト – クラウドワークスペースにより、全チームメンバーが同じノートを見られる。エージェントは人間とボット間でタスクを引き継ぐことができる。
エージェント主導のドキュメント生成 – コード変更に伴い、LLM が自動的にドキュメントを生成または更新（write_note、edit_note）。
AI強化ワークフローの迅速プロトタイピング – Hermes、OpenClaw などに MCP ツールを簡単に統合し、新しい API レイヤーを書く必要がない。
オフライン環境 – セキュアなマシン上でローカルバージョンを実行。データはホストから一切出ない。

インストールと実行詳細

パッケージマネージャ – 推奨は uv（uv tool install …）。PyPI にも公開（pip install basic-memory）。
Pythonバージョン – Python 3.12 以上が必要。
オプションのベクトルストア – 大規模な意味的インデックスには milvus エクストラをインストール（basic-memory[milvus]）。
依存関係 – FastMCP 3.0、FastEmbed（エンベッディング）、SQLite（デフォルト）または Postgres（ベクトルストア）、大規模展開向けにオプションの Milvus。
実行 – basic-memory mcp で MCP サーバーを起動。CLI（bm …）はこれと通信。just レシピ（just package-check など）で、すべてのホストネイティブエージェントパッケージが正しくビルドされるか検証。

ライセンスとコミュニティ

ライセンス – AGPL-3.0（ソースコードは自由に利用可能。変更は同じライセンスで共有必須）。
オープンソースバッジ – PyPI バージョンバッジ、テストワークフロー、Ruff ライティング、MCP サーバー/開発バッジは CI が活発であることを示す。
コミュニティ – Model Context Protocol（MCP）トップリストに掲載。DeepWiki にもエントリあり。ユーザー（TrainerDay、Caleb Picker Consulting、@groksrc）の証言が README に掲載。

まとめ

Basic Memory は LLM エージェント向けの実用的でファイルベースの記憶層を提供し、通常の Markdown を検索可能でグラフ認識可能な知識ベースに変換します。人間と AI が両方編集可能。完全にローカルで無料で実行可能、または月額料金で管理型クラウドサービスとして利用可能。個人開発者、研究ラボ、小規模チームが AI ワークフローに永続的で制御可能なコンテキストを求める場合に最適です。