Memphora MCP

🚀 Memphora MCP Server

Model Context Protocol (MCP) を使用して、Claude、Cursor、Windsurf などの AI アシスタントに永続的なメモリを追加します。

🚀 クイックスタート

1. インストール

# pipを使用する場合
pip install memphora-mcp

# またはuvxを使用する場合（Claude Desktopに推奨）
uvx memphora-mcp

2. APIキーの取得

1. memphora.ai/dashboard にアクセスします。
2. アカウントを作成するか、サインインします。
3. ダッシュボードからAPIキーをコピーします。

3. Claude Desktopの設定

Claude Desktopの設定ファイルに以下を追加します。 macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "memphora": {
      "command": "uvx",
      "args": ["memphora-mcp"],
      "env": {
        "MEMPHORA_API_KEY": "your_api_key_here",
        "MEMPHORA_USER_ID": "your_unique_user_id"
      }
    }
  }
}

4. Claude Desktopの再起動

Claude Desktopを閉じて再度開きます。Memphoraのツールが利用可能になっているはずです！

💻 使用例

メモリの保存

Claudeに自分についての情報を伝えるだけです。

You: "I work at Google as a software engineer"
Claude: [stores memory] "Got it! I'll remember that you work at Google as a software engineer."

You: "My favorite programming language is Python"
Claude: [stores memory] "Noted! I'll remember that Python is your favorite programming language."

メモリの呼び出し

以前Claudeに伝えたことを尋ねます。

You: "Where do I work?"
Claude: [searches memories] "You work at Google as a software engineer."

You: "What programming languages do I like?"
Claude: [searches memories] "Your favorite programming language is Python."

自動コンテキスト

Claudeは関連するときに自動的にメモリを検索します。

You: "Can you help me with some code?"
Claude: [searches memories for context]
        "Sure! Since you prefer Python and work at Google, I'll write this in Python 
         following Google's style guide..."

📚 詳細ドキュメント

利用可能なツール

設定オプション

他のMCPクライアントとの連携

Cursor

Cursorの設定に以下を追加します。

{
  "mcp": {
    "servers": {
      "memphora": {
        "command": "uvx",
        "args": ["memphora-mcp"],
        "env": {
          "MEMPHORA_API_KEY": "your_api_key_here"
        }
      }
    }
  }
}

Windsurf

WindsurfのMCP設定に以下を追加します。

{
  "mcpServers": {
    "memphora": {
      "command": "python",
      "args": ["-m", "memphora_mcp"],
      "env": {
        "MEMPHORA_API_KEY": "your_api_key_here"
      }
    }
  }
}

開発

ローカルでの実行

# リポジトリをクローンする
git clone https://github.com/Memphora/memphora-mcp.git
cd memphora-mcp

# 依存関係をインストールする
pip install -e ".[dev]"

# APIキーを設定する
export MEMPHORA_API_KEY="your_key"

# サーバーを起動する
python -m memphora_mcp

テスト

pytest tests/

プライバシーとセキュリティ

• あなたのメモリはMemphoraのクラウドに安全に保存されます。
• 各ユーザーは分離されたメモリストレージを持ちます。
• APIキーはあなたのマシンにローカルに保存されます。
• すべての通信はHTTPSを通じて暗号化されます。

サポート

• ドキュメント: memphora.ai/docs
• 問題報告: GitHub Issues
• メール: support@memphora.ai

📄 ライセンス

MITライセンス - 詳細は LICENSE を参照してください。