mnemosyne-oss/mnemosyne

Zero-cloud AI memory that works everywhere. SQLite-backed. One pure-Python dependency.

何であるか

Mnemosyne は、AIエージェント向けのオープンソースメモリーシステムです。AIアシスタントは通常、会話の間ですべてを忘れます。Mnemosyne は、セッション間で持続するメモリを提供することで、アシスタントがユーザーの好み、過去の意思決定、プロジェクトの文脈を記憶できるようにします。

ローカルファーストです：すべてがマシン上の1つのSQLiteデータベースファイルに格納されます。クラウドサービスも、外部のデータベースサーバーも、テレメトリもありません。pip install 1回でインストールでき、Claude Code、Cursor、Codex、OpenWebUI、およびMCPプロトコルに対応するすべてのツールと連携可能です。

解決する問題

AIエージェントはデフォルトでステートレスです。新しい会話は常にゼロから始まります。Mnemosyne は、3段階の構造化メモリ（BEAM — 二段階エピソード的・関連的メモリ）を提供することで、この問題を解決します。

作業メモリ — 最近のホットなコンテキスト。AI呼び出しの前に自動的に挿入され、古い項目は時刻ベースで削除されます。
エピソードメモリ — 長期保存用。事実を保存すると、意味の数値表現（埋め込み）に変換され、意味的類似性とキーワードマッチのハイブリッドで検索されます。
TripleStore — 時間的知識グラフ。関係性（"Maya が auth-migration に割り当てられた"）と有効日付を記録するため、エージェントは「2月時点では誰がXに取り組んでいたか？」といった質問に答えることができます。

動作方法

ストレージ：すべてが1つのSQLiteファイルに格納され、sqlite-vec拡張機能でベクトル検索、FTS5で全文検索を実行。別途のベクトルデータベースも、ANNインデックスも、追加インフラも不要です。
ハイブリッドスコアリング：検索結果は、50%の意味的類似性 + 30%のキーワード一致 + 20%の重要度スコアでランク付けされ、すべてSQLite内で計算されます。
圧縮：埋め込み（384次元の浮動小数点ベクトル）は48バイトにバイナリ化され、32倍の圧縮が実現。数百万件のエントリがあってもメモリは小さく保たれます。READMEでは、20,000件のメッセージで7.2MBにしか成長しないと報告されています。
インターフェース：Python SDK（remember() / recall()）、CLI（mnemosyne store、mnemosyne recall、mnemosyne export）、および組み込みMCPサーバーにより、MCP互換クライアントであれば誰でも利用可能です。

プライバシーとセキュリティ

デフォルトでローカルファースト — データは明示的に同期を有効にしない限り、マシンから離れません。
テレメトリなし — 一切の追跡も分析もありません。
オプションの同期：クライアント側暗号化（AES-128-CBC または XSalsa20-Poly1305）でデバイス間の同期が可能。同期サーバーはメタデータ（タイムスタンプ、イベントID）しか見ません — メモリの内容自体は一切見えません。

使用方法

from mnemosyne import remember, recall

# 事実を保存
remember("ユーザーはダークモードのインターフェースを好む", importance=0.9)

# 後で検索
results = recall("インターフェースの好み", top_k=3)

またはCLI経由で：

mnemosyne store "ユーザーはダークモードが好き"
mnemosyne recall "好み"

パフォーマンス

READMEでは、LongMemEval および BEAM（両方とも学術的なメモリベンチマーク）でのベンチマーク結果を報告しています。注目すべきは、コアスが10万から1000万メッセージに増加しても、検索リコール率が一定（20% Recall@10）を維持し、情報が不足している場合は答えを捏造せず、断念する（100%断念精度）という点です。READMEは、絶対的なリコール率は低いが、その「一定性」——レベルではなく——こそが意味のある結果であると注意を促しています。

まとめ

Mnemosyne は、実用的で自己完結型のAIエージェント向けメモリレイヤーです：pip install 1回、SQLiteファイル1つ、クラウド依存なし、MCP経由で既存のAIツールと広範な互換性を備えています。第三者にデータを送ることなく、AIアシスタントが実際に記憶を保持できるようにしたい開発者を対象としています。