Smartmemory

🚀 SmartMemory

LLMに構造化された記憶を与える | 会話を検証済みの知識グラフに変換する

自然対話を通じてAIアシスタントにビジネスルールを教えるMCPサーバー

⚠️ 重要提示

このプロジェクトはニューロシンボリックアーキテクチャの実験的な実装です。LLMが知識グラフとどのように対話してルール学習を行うかを示すことを目的としています。本番環境や専門用途での使用は想定されていません。 研究、実験、学習目的でのみ使用してください。

🚀 クイックスタート

初めてのユーザーの方は → 5分でわかるクイックスタートガイド

問題が発生した場合 → トラブルシューティングガイド

設定が必要な場合 → 設定リファレンス

仕組みを理解したい場合 → ニューロシンボリックアーキテクチャ | 技術アーキテクチャ

特定のドキュメントを探している場合 → 📚 ドキュメントインデックス

🎯 SmartMemoryとは？

SmartMemoryを使用すると、お好みのLLM（Claude、Geminiなど）に事実を記憶させ、ビジネスルールを学習させ、新しい情報を推論させることができます。

主に2つの方法で使用できます。

1. 💬 会話モード（「脳」）

• 対象: LLMクライアント（Claude Desktopなど）を使用する個人ユーザー。
• 目的: チャット中にアシスタントに事実を記憶させ、自然に論理を学習させる。
• 方法: MCPサーバーとして設定する。
• 👉 セットアップ手順へ

2. 🏗️ 監視モード（「工場」）

• 対象: チーム、開発者、または多くの利用を行うユーザー。
• 目的: ドキュメント（PDF）から数千のルールを抽出し、知識グラフを可視化する。
• 方法: Dockerを介してフルダッシュボードをデプロイする。
• 👉 セットアップ手順へ

💬 モード1: 会話モードのセットアップ（MCP）

このモードでは、LLMに「長期記憶」と論理的な推論能力を与えます。

オプションA: Dockerを使用してインストール（推奨） 🐳

最適な対象: すべてのユーザー！Pythonのインストールは不要です。

SmartMemoryのDockerイメージはGitHub Container Registryで利用可能です。

MCPクライアントの設定に簡単に追加できます。

Claude Desktopの場合、~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.jsonを編集します。

{
  "mcpServers": {
    "smart-memory": {
      "command": "docker",
      "args": ["run", "--rm", "-i", "ghcr.io/mauriceisrael/smart-memory:latest"]
    }
  }
}

Gemini (Cline)の場合、~/.cline/mcp_settings.jsonを編集します。

{
  "mcpServers": {
    "smart-memory": {
      "command": "docker",
      "args": ["run", "--rm", "-i", "ghcr.io/mauriceisrael/smart-memory:latest"]
    }
  }
}

クライアントを再起動すると完了です！ ✅

オプションB: ローカルサーバー（プライベート） 🔒

最適な対象: ソースから実行したい開発者やプライバシーを重視するユーザー。

（ローカルでの）インストール手順

1. クローンとインストール

   git clone https://github.com/MauriceIsrael/SmartMemory
   cd SmartMemory
   python3 -m venv venv
   source venv/bin/activate
   pip install -e .
   

2. Claude Desktopに接続 設定ファイル（macOSの場合は~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json）を編集します。

   {
     "mcpServers": {
       "smartmemory": {
         "command": "/absolute/path/to/SmartMemory/venv/bin/python",
         "args": ["-m", "smart_memory.server"]
       }
     }
   }
   

   （/absolute/path/...を実際のパスに置き換えてください）

3. チャットを開始！ Claudeを再起動して、以下のような会話を試してみましょう。

   "私はボブを知っています。彼は車で仕事に行きます。彼は投票できますか？"

   期待される結果については、以下のインタラクティブデモを参照してください。

🏗️ モード2: 監視モードのセットアップ（Docker）

このモードでは、WebダッシュボードとAPIサーバーを実行します。以下の用途に最適です。

• 知識グラフの可視化。
• ドキュメント（PDF）からのルール抽出。
• チーム用の共有メモリサーバーのホスティング。

（Dockerを使用した）クイックスタート

Pythonをインストールする必要はありません。Dockerのみです。

1. コンテナを実行する

   ダッシュボードモード（Webインターフェース）の場合：

   Ollama（ローカル）の場合：

   docker run -p 8080:8080 \
     -e LLM_PROVIDER=ollama \
     -e LLM_MODEL=llama3 \
     -e LLM_BASE_URL=http://172.17.0.1:11434 \
     -v $(pwd)/brain:/app/data \
     ghcr.io/mauriceisrael/smart-memory:latest dashboard
   

   OpenAIの場合：

   docker run -p 8080:8080 \
     -e LLM_PROVIDER=openai \
     -e LLM_MODEL=gpt-4 \
     -e LLM_API_KEY=your-api-key \
     -v $(pwd)/brain:/app/data \
     ghcr.io/mauriceisrael/smart-memory:latest dashboard
   

   （末尾にdashboardを追加するとWebサーバーが起動します。追加しない場合はMCPモードが起動します）

   （-vオプションで知識グラフとルールが保存されます）

2. ダッシュボードを開く http://localhost:8080にアクセスします。

LLMの設定

SmartMemoryはLLMを使用してドキュメントからビジネスルールを抽出します。2つの方法で設定できます。

オプション1: ダッシュボードを使用する（ローカル開発）

1. 管理者ページにアクセスします。
2. プロバイダー（Ollama、OpenAI、Anthropic、Google）を選択します。
3. 設定（APIキーまたはOllamaのURL）を入力します。
4. 接続をテストします。
5. 保存します。

オプション2: 環境変数を使用する（Docker）

すでに上記で説明しました！Dockerを起動する際に-e LLM_PROVIDER=...を渡します。

サポートされているプロバイダー:

• Ollama（ローカル、無料）: llama3, qwen2.5-coder, mistral
• OpenAI: gpt-4, gpt-3.5-turbo
• Anthropic: claude-3-5-sonnet
• Google: gemini-1.5-pro

→ 完全な設定ガイド

高度なデプロイメント

Google Cloud Run、GitHubなどへのデプロイをサポートしています。 👉 デプロイメントガイド（DEPLOY.md） を参照して、オンラインでのホスティング方法を詳しく学びましょう。

ドキュメントからのルール抽出

ダッシュボードが起動したら（またはCLIを使用して）、以下の手順でルールを抽出できます。

1. PDFをアップロードする（例: "Company_Policy.pdf"）。
2. LLMを設定する: サーバーはドキュメントを読み取るためにLLMのAPIキー（OpenAI、Anthropic、またはローカルのOllama）が必要です。
3. レビューする: システムがルールを提案します。ダッシュボードで一括で承認することができます。

💬 インタラクティブデモ: 事実からルールへ

会話モードを使用した場合の流れは以下の通りです。

> 私はボブを知っています
LLM: ✦ 「私はボブを知っています」という声明を処理しました。

> 彼は車で仕事に行きます
LLM: ✦ ボブが車で仕事に行くことを記録しました。

> ボブは投票できますか？
LLM: ✦ まだ答えることはできません。しかし、彼は車を運転しているので、おそらく成人です。
     「運転手は成人である」というルールを追加してもよろしいですか？

> yes
LLM: ✨ ルール 'drivers_are_adults' を追加しました。
     では、「成人は投票できる」というルールを追加してもよろしいですか？

> yes
LLM: ✨ ルール 'adults_can_vote' を追加しました。
     ✦ したがって、はい、ボブは投票できます。

🔧 技術詳細

• バックエンド: Python 3.11+、RDFLib、FastAPI
• フロントエンド: SvelteKit、TypeScript、TailwindCSS
• 推論: ニューロシンボリック（LLM + SPARQL/OWL）
• プロトコル: モデルコンテキストプロトコル（MCP）

📄 ライセンス

MITライセンス - LICENSEを参照してください。