Continuo Memory MCP

🚀 Continuo Memory System

開発環境向けの永続的メモリと階層的圧縮システム

このシステムは、開発ワークフローにおけるセマンティック検索とストレージ機能を提供する永続的メモリシステムです。推論（LLM）と長期記憶（ベクトルデータベース + 階層的圧縮）を分離することで、コンテキストウィンドウの制限を回避し、知識を無期限に保持します。

🚀 クイックスタート

📦 インストール

git clone https://github.com/GtOkAi/continuo-memory-mcp-memory-mcp.git
cd continuo
./scripts/setup_memory.sh

💻 使用例

基本的な使用法

1. メモリサーバーを起動する：

./scripts/run_memory_server.sh

2. IDE（Qoder/Cursor）を設定する： .qoder/mcp.json（または .cursor/mcp.json）を作成します。

{
  "mcpServers": {
    "continuo-memory": {
      "command": "/absolute/path/to/continuo/venv_memory/bin/python",
      "args": [
        "/absolute/path/to/continuo/src/mcp/memory/mcp_memory_server.py",
        "--provider",
        "local",
        "--db-path",
        "/absolute/path/to/memory_db"
      ]
    }
  }
}

3. IDEで使用する：

@continuo-memory search_memory("authentication implementation")
@continuo-memory store_memory("Fixed JWT validation bug", {"file": "auth.py"})
@continuo-memory get_memory_stats()

✨ 主な機能

• 永続的メモリ - セッションをまたいで開発知識を保存および取得する
• セマンティック検索 - 自然言語クエリを使用して関連情報を検索する
• 階層的圧縮 - N0（チャンク）→ N1（要約）→ N2（メタ要約）
• MCP統合 - Model Context Protocolを介してIDEとシームレスに統合する
• コスト効率が高い - 100%ローカル（無料）またはハイブリッド（低コスト）のデプロイオプションがある
• FastMCP - 最新のMCPサーバーフレームワークをベースに構築されている

📚 ドキュメント

アーキテクチャ

IDE Chat ──► MCP Adapter ──► Memory Server ──► ChromaDB
      ▲              ▲                 │            │
      │              └──── tools ◄─────┘            │
      └───── response ◄──── context ◄───────────────┘

コンポーネント

• メモリサーバー - 埋め込みベクトル用のChromaDB + sentence-transformers
• MCPアダプター - search_memory と store_memory ツールを公開するFastMCPサーバー
• 階層的圧縮 - 多レベルのコンテキスト最適化（N0/N1/N2）
• 自律モード - Observe → Plan → Act → Reflectサイクルによるオプションの自動化

設定

ローカル埋め込み（無料）

python src/mcp/memory/mcp_memory_server.py \
  --provider local \
  --db-path ./memory_db

OpenAI埋め込み（低コスト）

python src/mcp/memory/mcp_memory_server.py \
  --provider openai \
  --api-key sk-your-key \
  --db-path ./memory_db

API

ツール

search_memory(query: str, top_k: int = 5, level: str | None = None) -> str

• 永続的メモリ内でセマンティック検索を行う
• 類似度スコア付きの関連ドキュメントを返す

store_memory(text: str, metadata: dict | None = None, level: str = "N0") -> str

• 永続的メモリにコンテンツを保存する
• メタデータタグ付けと階層レベルをサポートする

get_memory_stats() -> str

• メモリ統計情報（総ドキュメント数、レベルなど）を取得する

階層レベル

• N0 - 生のチャンク（コードスニペット、会話）
• N1 - マイクロ要約（5 - 10個のチャンクを圧縮）
• N2 - メタ要約（5 - 10個の要約を圧縮）

例

ディレクトリを参照してください。

• basic_usage.py - 単純な保存/取得操作
• hierarchical_demo.py - 多レベル圧縮の例
• auto_mode_demo.py - 自律モードのデモンストレーション

その他のドキュメント

• Setup Guide - 詳細なインストール手順
• Architecture Specification - 完全な技術ドキュメント
• Code of Conduct - コミュニティガイドライン

🔧 技術詳細

技術スタック

• Python 3.9+ - コア実装
• ChromaDB - 埋め込みベクトル用のベクトルデータベース
• Sentence Transformers - ローカル埋め込み生成（all-MiniLM-L6-v2）
• FastMCP - MCPサーバーフレームワーク
• Model Context Protocol - IDE統合標準

コストとライセンス

埋め込みプロバイダー

ソフトウェアライセンス

詳細は COMMERCIAL_LICENSE.md を参照してください。

📄 ライセンス

Continuo Memory Systemはデュアルライセンスです。

📖 オープンソース（AGPL v3）

以下の場合に無料です：

• ✅ 個人開発者および研究者
• ✅ 非営利団体および教育機関
• ✅ 収益<$1M かつ 従業員<10人 の企業
• ✅ 開発、テスト、および評価
• ✅ オープンソースプロジェクト（AGPL互換）

要件：変更部分のソースコードをAGPL v3の下で共有する

完全なAGPL v3の条件は LICENSE を参照してください。

💼 商用ライセンス

以下の場合に必要です：

• ❌ 収益≥$1M または 従業員≥10人 の企業
• ❌ 独自/クローズドソースの製品
• ❌ ソースコードを公開しないSaaSサービス

特典：

• ✅ AGPLのコピーレフト義務がない
• ✅ 独自の使用権
• ✅ 優先サポート（オプション）
• ✅ カスタムデプロイメント支援（オプション）

価格：年間$2,500（ブロンズ） からカスタムエンタープライズまで

価格と詳細は COMMERCIAL_LICENSE.md を参照してください。

💡 なぜAGPL + 商用ライセンスなのか？

• 持続可能な開発：商用ユーザーが継続的なメンテナンスに資金を提供する
• オープンソースの保護：AGPLは独自のフォークを防ぐ
• 公正な利用：小規模チームと非営利団体は無期限に無料で利用できる
• コミュニティ第一：コア機能は常にオープンソースである

問い合わせ：商用に関する問い合わせは gustavo@shigoto.me まで

謝辞

以下を使用して構築されています：

• Model Context Protocol - プロトコル仕様
• MCP Python SDK - MCPの実装
• ChromaDB - ベクトルデータベース
• Sentence Transformers - 埋め込みモデル

作者

• D.D. & Gustavo Porto

注意：このプロジェクトは continuo.markdown に記載されているアーキテクチャを実装しています。学術的な背景と詳細な仕様については、そのドキュメントを参照してください。