MCP Memory Server
M

MCP Memory Server

Model Context Protocol(MCP)を実装したメモリサーバーで、大規模言語モデルに知識グラフに基づく永続的な記憶ストレージと検索機能を提供します。
2.5ポイント
5.7K

MCPメモリサーバーとは?

MCPメモリサーバーは、Model Context Protocol標準に基づく記憶サービスの実装で、AIモデルにセッションをまたぐ永続的な記憶ストレージを提供します。知識グラフ構造を用いて情報を格納し、AIが異なる会話の情報を記憶し関連付けることができます。

MCPメモリサーバーの使い方は?

インストール後、簡単なコマンドでサービスを起動できます。AIアプリケーションは標準プロトコルを通じてサーバーと通信します。開発者はMCP Inspectorツールを使用してテストとデバッグを行うことができます。

適用シナリオ

長期的な記憶能力が必要なAIアシスタント、パーソナライズされたチャットボット、知識管理システムなどのシナリオに適しています。特に、セッションをまたいでコンテキストの連続性を維持する必要があるアプリケーションに最適です。

主要機能

知識グラフストレージ
グラフ構造で情報を永続的に格納し、エンティティ間の関係ネットワークを保持します。
エンティティ管理
エンティティとその関係の作成、更新、削除を行います。
意味検索
内容の意味に基づいて、正確な一致ではなく関連する情報を検索します。
セッションをまたぐ記憶
異なる会話間の情報の関連付けと連続性を維持します。
利点
構造化されたストレージにより、情報の関連付けと推論が容易になります。
標準化されたプロトコルにより、様々なAIアプリケーションとの互換性が保証されます。
軽量な実装により、デプロイと統合が容易です。
制限
可視化デバッグには追加のツールが必要です。
知識グラフ構造には一定の学習コストがかかります。
現在はNode.js環境でのみ動作します。

使い方

インストール
npmを使用して依存パッケージをインストールします。
ビルド
TypeScriptソースコードをコンパイルします。
サービスを実行する
メモリサーバーを起動します。
Inspectorを使用してデバッグする
ウェブページインターフェイスを通じて機能をテストおよび検証します。

使用例

ユーザーの好みを記憶する
異なる会話でユーザーが表現した興味や趣味を保存します。
知識の関連付け
新しく学んだ知識を既存の情報と関連付けます。

よくある質問

このサービスを実行するにはどのような環境が必要ですか?
データはどこに保存されますか?
知識グラフをどのように可視化しますか?

関連リソース

Model Context Protocol公式サイト
プロトコルの標準と規格文書
MCP Inspectorツール
サーバーのデバッグとテストツール
GitHubリポジトリ
ソースコードと問題追跡

インストール

以下のコマンドをクライアントにコピーして設定
{
  "mcpServers": {
    "memory": {
      "command": "node",
      "args": ["/path/to/your/mcp-memory-server/dist/index.js"]
    }
  }
}

{
  "mcpServers": {
    "memory": {
      "command": "npx",
      "args": ["@modelcontextprotocol/server-memory"]
    }
  }
}
注意:あなたのキーは機密情報です。誰とも共有しないでください。

代替品

K
Klavis
Klavis AIはオープンソースプロジェクトで、Slack、Discord、Webプラットフォームで簡単に使えるMCP(モデルコンテキストプロトコル)サービスを提供します。レポート生成、YouTubeツール、ドキュメント変換などのさまざまな機能があり、非技術ユーザーと開発者がAIワークフローを使用するのをサポートします。
TypeScript
8.2K
5ポイント
D
Devtools Debugger MCP
Node.jsデバッガーMCPサーバーは、Chrome DevToolsプロトコルに基づく完全なデバッグ機能を提供します。ブレークポイントの設定、ステップ実行、変数のチェック、式の評価などが含まれます。
TypeScript
6.4K
4ポイント
M
Mcpjungle
MCPJungleは自ホスト型のMCPゲートウェイで、複数のMCPサーバーを集中的に管理および代理し、AIエージェントに統一されたツールアクセスインターフェースを提供します。
Go
0
4.5ポイント
C
Cipher
Cipherは、プログラミングAIエージェント向けに設計されたオープンソースのメモリ層フレームワークです。MCPプロトコルを通じてさまざまなIDEとAIコーディングアシスタントと統合し、自動記憶生成、チーム記憶共有、デュアルシステム記憶管理などの核心機能を提供します。
TypeScript
0
5ポイント
N
Nexus
NexusはAIツール集約ゲートウェイで、複数のMCPサーバーとLLMプロバイダーの接続をサポートし、統一されたエンドポイントを通じてツール検索、実行、およびモデルルーティング機能を提供し、セキュリティ認証とレート制限をサポートします。
Rust
0
4ポイント
Z
Zen MCP Server
Zen MCPは多モデルAI協調開発サーバーで、ClaudeやGemini CLIなどのAIコーディングアシスタントに強化されたワークフローツールとモデル間のコンテキスト管理を提供します。これは複数のAIモデルのシームレスな協調をサポートし、コードレビュー、デバッグ、リファクタリングなどの開発タスクを実現し、異なるワークフロー間で会話のコンテキストを維持することができます。
Python
12.2K
5ポイント
O
Opendia
OpenDiaはオープンソースのブラウザ拡張ツールで、AIモデルが直接ユーザーのブラウザを制御でき、既存のログイン状態、ブックマークなどのデータを利用して自動化操作を行います。複数のブラウザとAIモデルをサポートし、プライバシー保護に配慮しています。
JavaScript
10.0K
5ポイント
N
Notte Browser
認証済み
NotteはオープンソースのフルスタックネットワークAIエージェントフレームワークで、ブラウザセッション、自動化されたLLM駆動エージェント、ウェブページの監視と操作、資格情報管理などの機能を提供し、インターネットをエージェントに優しい環境に変え、自然言語でウェブサイトの構造を記述することでLLMの認知負荷を軽減することを目的としています。
15.3K
4.5ポイント
G
Gmail MCP Server
Claude Desktop用に設計されたGmail自動認証MCPサーバーで、自然言語でのやり取りによるGmailの管理をサポートし、メール送信、ラベル管理、一括操作などの完全な機能を備えています。
TypeScript
12.4K
4.5ポイント
E
Edgeone Pages MCP Server
EdgeOne Pages MCPは、MCPプロトコルを通じてHTMLコンテンツをEdgeOne Pagesに迅速にデプロイし、公開URLを取得するサービスです。
TypeScript
15.2K
4.8ポイント
C
Context7
Context7 MCPは、AIプログラミングアシスタントにリアルタイムのバージョン固有のドキュメントとコード例を提供するサービスで、Model Context Protocolを通じてプロンプトに直接統合され、LLMが古い情報を使用する問題を解決します。
TypeScript
43.1K
4.7ポイント
B
Baidu Map
認証済み
百度マップMCPサーバーは国内初のMCPプロトコルに対応した地図サービスで、地理コーディング、ルート計画など10個の標準化されたAPIインターフェースを提供し、PythonとTypescriptでの迅速な接続をサポートし、エージェントに地図関連の機能を実現させます。
Python
24.6K
4.5ポイント
G
Gitlab MCP Server
認証済み
GitLab MCPサーバーは、Model Context Protocolに基づくプロジェクトで、GitLabアカウントとのやり取りに必要な包括的なツールセットを提供します。コードレビュー、マージリクエスト管理、CI/CD設定などの機能が含まれます。
TypeScript
13.1K
4.3ポイント
U
Unity
認証済み
UnityMCPはUnityエディターのプラグインで、モデルコンテキストプロトコル (MCP) を実装し、UnityとAIアシスタントのシームレスな統合を提供します。リアルタイムの状態監視、リモートコマンドの実行、ログ機能が含まれます。
C#
16.0K
5ポイント
M
Magic MCP
Magic Component Platform (MCP) はAI駆動のUIコンポーネント生成ツールで、自然言語での記述を通じて、開発者が迅速に現代的なUIコンポーネントを作成するのを支援し、複数のIDEとの統合をサポートします。
JavaScript
14.6K
5ポイント
S
Sequential Thinking MCP Server
MCPプロトコルに基づく構造化思考サーバーで、思考段階を定義することで複雑な問題を分解し要約を生成するのに役立ちます。
Python
21.4K
4.5ポイント
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