memory-engine-mcp

AIエージェントのセッション記憶を管理するMCPサーバー。

「昨日の続きから」を実現する。忘却処理はしない。保存と想起のみ。

これは何をするもの？

ClaudeをはじめとするLLMは、毎回セッションをゼロから始めます。感情状態も、ユーザーについての知識も、前回の会話も引き継がれません。

memory-engine-mcpはこの問題を解決するストレージ層です。

セッションA終了時
  → NeuroState スナップショット保存
  → 出来事・ファクトを記憶として記録
  → セッション要約を保存

セッションB開始時
  → 前回スナップショットを復元
  → 前回の要約を確認
  → 関連する過去の記憶を検索

neurostate-engine / bias-engine-mcp と組み合わせることで、感情状態・思考傾向・記憶の三層が揃います。

インストール

pip install mcp pydantic

クイックスタート

from memory_core import save_snapshot, restore_latest_snapshot, add_memory, recall_memory
from memory_core import NeuroSnapshot

# スナップショット保存
snap = NeuroSnapshot(
    user_id="emilia",
    session_id="session_001",
    neuro_state={"D": 72.0, "S": 45.0, "O": 38.0},
    note="ユーザーから褒められた。Dopamine上昇気味。",
)
save_snapshot(snap)

# 記憶を追加
add_memory("emilia", "ユーザーはPythonエンジニア", memory_type="semantic", tags=["profile"])
add_memory("emilia", "OSSの話で盛り上がった", memory_type="episodic", tags=["oss"])

# 次のセッションで復元
snap = restore_latest_snapshot("emilia")
results = recall_memory("emilia", query="OSS")

MCPサーバーとして起動

python3 memory_mcp/server.py

python3 でエラーが出る場合は python で試してください：

python memory_mcp/server.py

Claude Desktop での設定

Mac / Linux:

{
  "mcpServers": {
    "memory-engine": {
      "command": "python3",
      "args": ["/path/to/memory-engine-mcp/memory_mcp/server.py"]
    }
  }
}

Windows:

{
  "mcpServers": {
    "memory-engine": {
      "command": "python",
      "args": ["C:\\Users\\ユーザー名\\memory-engine-mcp\\memory_mcp\\server.py"]
    }
  }
}

MCPがうまく設定されないときは、Claudeがバックグラウンドで動いていないか確認してください。タスクマネージャー（Windows）またはアクティビティモニタ（Mac）からClaudeのプロセスをすべて終了して、改めて起動すると解決するケースが多いです。

MCPツール一覧

記憶の種類

ストレージ構造

storage/
├── snapshots/{user_id}/YYYYMMDD_HHMMSS_{session_id}.json
├── memories/{user_id}/memories.jsonl
└── summaries/{user_id}/summaries.jsonl

JSONLフォーマット・ファイルベース。外部DBへの依存なし。

設計方針

• 忘却処理はしない — 保存と想起のみ。忘却はアプリ側またはEmiliaOSコア層の責任。
• 依存を最小に — mcp と pydantic だけ。ベクトルDBなし。
• シンプルな検索 — キーワードマッチ。セマンティック検索は後続ツールに任せる。

関連プロジェクト

ライセンス

MIT