Buildautomata Memory MCP

🚀 BuildAutomata Memory MCP Server

Model Context Protocol (MCP) を介した、AIエージェント用の永続的でバージョン管理されたメモリシステム

🚀 クイックスタート

前提条件

• Python 3.10 以上
• Claude Desktop (MCP 統合用) または MCP 互換のクライアント
• オプション: 高度なセマンティック検索用の Qdrant

インストール

1. このリポジトリをクローンします

git clone https://github.com/brucepro/buildautomata_memory_mcp.git
cd buildautomata_memory_mcp-main

2. 依存関係をインストールします

pip install mcp qdrant-client sentence-transformers

3. Claude Desktop を設定します

Claude Desktop の設定ファイル (Windows の場合は AppData/Roaming/Claude/claude_desktop_config.json) を編集します。

{
  "mcpServers": {
    "buildautomata-memory": {
      "command": "python",
      "args": ["C:/path/to/buildautomata_memory_mcp_dev/buildautomata_memory_mcp.py"]
    }
  }
}

4. Claude Desktop を再起動します

以上で完了です！初回起動時にメモリシステムが自動的にデータベースを作成します。

✨ 主な機能

コア機能

• ハイブリッド検索：ベクトル類似度 (Qdrant) と全文検索 (SQLite FTS5) を組み合わせます。
• 時間的バージョン管理：メモリの更新ごとに新しいバージョンが作成され、完全な監査トレイルが残ります。
• スマート減衰：アクセスパターンに基づいて重要度スコアが時間とともに減衰します。
• 豊富なメタデータ：カテゴリ、タグ、重要度、カスタムメタデータを持ちます。
• LRU キャッシュ：自動キャッシュ管理による高速な繰り返しアクセスが可能です。
• スレッドセーフ：適切なロックによる同時操作が可能です。

MCP ツールの公開

MCP サーバーとして実行すると、Claude に以下のツールを提供します。

1. store_memory - 新しいメモリを作成します。
2. update_memory - 既存のメモリを変更します (新しいバージョンを作成します)。
3. search_memories - フィルター付きのセマンティック検索と全文検索を行います。
4. get_memory_timeline - 完全なバージョン履歴を表示します。
5. get_memory_stats - システムの統計情報を取得します。
6. prune_old_memories - 古い/重要度の低いメモリをクリーンアップします。
7. run_maintenance - データベースの最適化を実行します。

アーキテクチャ

┌─────────────────┐
│  Claude Desktop │
│   (MCP Client)  │
└────────┬────────┘
         │
    ┌────▼─────────────────────┐
    │  MCP Server              │
    │  buildautomata_memory    │
    └────┬─────────────────────┘
         │
    ┌────▼──────────┐
    │  MemoryStore  │
    └────┬──────────┘
         │
    ┌────┴────┬─────────────┬──────────────┐
    ▼         ▼             ▼              ▼
┌───────┐ ┌────────┐ ┌──────────┐ ┌─────────────┐
│SQLite │ │Qdrant  │ │Sentence  │ │ LRU Cache   │
│  FTS5 │ │Vector  │ │Transform │ │ (in-memory) │
└───────┘ └────────┘ └──────────┘ └─────────────┘

💻 使用例

基本的な使用法

# メモリを検索します
python interactive_memory.py search "consciousness research" --limit 5

# 新しいメモリを保存します
python interactive_memory.py store "Important discovery..." --category research --importance 0.9 --tags "ai,insight"

# メモリの進化を表示します
python interactive_memory.py timeline --query "project updates" --limit 10

# 統計情報を取得します
python interactive_memory.py stats

高度な使用法

# Windows 用のクイックアクセススクリプト
memory.bat search "query"
memory.bat store "content" --importance 0.8

# Linux/Mac 用のクイックアクセススクリプト
./memory.sh search "query"
./memory.sh store "content" --importance 0.8

📚 ドキュメント

使用例

1. 永続的な AI コンテキスト

ユーザー: "詳細な技術説明を好むことを覚えておいて"
[カテゴリ: user_preference でメモリが保存されます]

次のセッション...
Claude: *自動的に設定を思い出し、詳細な応答を提供します*

2. プロジェクトの継続性

セッション 1: プロジェクト A の作業を行い、進捗を保存します。
セッション 2: Claude がプロジェクトの状態を思い出し、作業を続けます。
セッション 3: すべてのプロジェクト決定のタイムラインを表示します。

3. 研究と学習

- 研究結果を見つけたときに保存します。
- トピック、重要度、ソースでタグ付けします。
- セマンティック検索: "ニューラルネットワークについて何を学んだか？"
- 時間の経過に伴う理解の進化を表示します。

4. マルチツールワークフロー

Claude Desktop → MCP を介して洞察を保存します。
Claude Code → CLI を介して取得します。
Cursor AI → 同じメモリデータベースにアクセスします。
= すべてのツールで統一された AI ペルソナ

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Gumroad バージョンには以下が含まれています。

• ✅ 事前コンパイル済みの Qdrant サーバー (Windows .exe、Docker 不要)
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両方のバージョンは まったく同じコアコード を使用しています - あなたが選択するのは利便性 (Gumroad) と DIY (GitHub) の違いだけです。

設定

環境変数

# ユーザー/エージェントの識別情報
BA_USERNAME=buildautomata_ai_v012      # デフォルトのユーザー ID
BA_AGENT_NAME=claude_assistant         # デフォルトのエージェント ID

# Qdrant (ベクトル検索)
QDRANT_HOST=localhost                  # Qdrant サーバーのホスト
QDRANT_PORT=6333                       # Qdrant サーバーのポート

# システム制限
MAX_MEMORIES=10000                     # 削除前の最大メモリ数
CACHE_MAXSIZE=1000                     # LRU キャッシュのサイズ
QDRANT_MAX_RETRIES=3                   # リトライ試行回数
MAINTENANCE_INTERVAL_HOURS=24          # 自動メンテナンスの間隔

データベースの場所

メモリは以下の場所に保存されます。

<script_dir>/memory_repos/<username>_<agent_name>/memoryv012.db

オプション: Qdrant のセットアップ

高度なセマンティック検索を行うには (強く推奨)、以下の方法があります。

オプション 1: Docker

docker run -p 6333:6333 qdrant/qdrant

オプション 2: 手動インストール

Qdrant Releases からダウンロードします。

オプション 3: Gumroad バンドル

事前コンパイル済みの Windows 実行ファイルと起動スクリプトが含まれています。

Qdrant を使用しない場合：システムは SQLite FTS5 の全文検索で動作します (セマンティック理解が低くなります)。

開発

テストの実行

# 検索テスト
python interactive_memory.py search "test" --limit 5

# 保存テスト
python interactive_memory.py store "Test memory" --category test

# 統計情報
python interactive_memory.py stats

ファイル構造

buildautomata_memory_mcp_dev/
├── buildautomata_memory_mcp.py      # MCP サーバー
├── interactive_memory.py             # CLI インターフェース
├── memory.bat / memory.sh            # ヘルパースクリプト
├── CLAUDE.md                         # アーキテクチャドキュメント
├── README_CLI.md                     # CLI ドキュメント
├── CLAUDE_CODE_INTEGRATION.md        # 統合ガイド
└── README.md                         # このファイル

トラブルシューティング

"Qdrant not available"

• Qdrant を使用せずに実行している場合は正常です - SQLite FTS5 にフォールバックします。
• 有効にするには、Qdrant サーバーを起動し、MCP サーバーを再起動します。

"Permission denied" on database

• memory_repos/ ディレクトリのパーミッションを確認します。
• Windows の場合は、必要に応じて管理者として実行します。

Claude Desktop doesn't show tools

1. claude_desktop_config.json のパスが正しいことを確認します。
2. Python がシステムの PATH に含まれていることを確認します。
3. Claude Desktop を完全に再起動します。
4. Claude Desktop → ヘルプ → ログを表示 でログを確認します。

Import errors

pip install --upgrade mcp qdrant-client sentence-transformers

📄 ライセンス

オープンソース (この GitHub バージョン):

• 個人、教育、中小企業利用 (<10 万ドルの年収) 無料
• 元の作者 (Jurden Bruce) を明示する必要があります
• 詳細な条件は LICENSE ファイルを参照してください

商用ライセンス:

• 年収が 10 万ドルを超える企業: ユーザーごとに 200 ドルまたは企業ごとに 2 万ドル (いずれか低い方)
• お問い合わせ: sales@brucepro.net

サポート

コミュニティサポート (無料)

• GitHub のイシュー: バグを報告または機能をリクエストする
• ディスカッション: 質問をする、ヒントを共有する

優先サポート (Gumroad の顧客)

• メール: sales@brucepro.net
• 迅速な対応
• セットアップ支援
• カスタム設定のサポート

ロードマップ

• [ ] メモリ関係グラフ
• [ ] 一括インポート/エクスポート
• [ ] メモリ管理用の Web UI
• [ ] マルチモーダルメモリ (画像、音声)
• [ ] 共同メモリ (複数ユーザー)
• [ ] メモリの統合/要約
• [ ] スマート自動タグ付け

貢献

貢献を歓迎します！以下の手順に従ってください。

1. リポジトリをフォークします。
2. 機能ブランチを作成します。
3. 変更を加えます。
4. プルリクエストを送信します。

クレジット

作者: Jurden Bruce プロジェクト: BuildAutomata 年: 2025

使用技術:

• MCP - Model Context Protocol
• Qdrant - ベクトルデータベース
• Sentence Transformers - 埋め込み
• SQLite - 永続的なストレージ

関連リンク

• Model Context Protocol Docs
• Qdrant Documentation
• Gumroad Bundle - 簡単なセットアップバージョン

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