doobidoo/mcp-memory-service

解決する課題

AIエージェントは通常、セッション終了時にすべてのコンテキストとプロジェクト履歴を失う「忘却症」に悩まされます。このプロジェクトは、エージェントが意思決定、コードパターン、アーキテクチャコンテキストを保存できる永続的で共有可能なメモリバックエンドを提供し、新しいセッションがゼロからではなく、既存の知識をもとに開始されることを保証します。

動作方法

REST APIまたはModel Context Protocol (MCP)を介してアクセス可能な自己ホスト型サービスとして動作します。AI埋め込み（ONNXを介してローカルで実行）を使用して意味的検索を実現し、SQLite、Milvus、Cloudflareなど複数のストレージバックエンドをサポートしています。情報は、単に孤立したテキストスニペットを保存するのではなく、因果関係を追跡するタイプ付きエッジを持つ知識グラフとして構成されます。

対象ユーザー

LangGraph、CrewAI、AutoGenなどのフレームワークでエージェントパイプラインを開発している開発者、およびClaude Desktop、Cursor、WindsurfなどのMCP互換クライアントを使用し、異なるチャットやツール間でAIアシスタントが詳細を記憶したいユーザー。

特徴

• マルチトランスポート対応: REST API、MCP、Webダッシュボードからアクセス可能。
• 知識グラフ: メモリをノードと関係性のインタラクティブな3D銀河として視覚化・管理。
• ローカル最優先のプライバシー: ONNXを介してローカルで埋め込みを実行し、データを自社インフラ内に留める。
• フレームワーク非依存: 任意のHTTPクライアントと主要なAI IDEおよびデスクトップアプリと統合可能。
• 柔軟なバックエンド: 速度重視のローカルSQLite、専用ベクトル検索向けのMilvus、チーム同期向けのCloudflareをサポート。