MCP Automem

🚀 AutoMem MCP: AIに完全な記憶力を付与する

1つのコマンドで、無限の記憶力を獲得。すべてのAIツールで完璧な回想が可能になります。

npx @verygoodplugins/mcp-automem setup

これで、あなたのAIアシスタントはすべての会話を永遠に記憶します。

Claude Desktop、Cursor IDE、Claude Code、GitHub Copilot (coding agent)、ChatGPT、ElevenLabs、OpenAI Codexなど、MCP互換のAIプラットフォームすべてで動作します。

🚀 クイックスタート

1. AutoMemサービスのセットアップ

実行中のAutoMemサービス（メモリバックエンド）が必要です。以下から選択してください。

オプションA: ローカル開発 (最速、無料)

git clone https://github.com/verygoodplugins/automem.git
cd automem
make dev

サービスはhttp://localhost:8001で実行され、単一マシンでの使用に最適です。

オプションB: Railway Cloud (本番環境向けに推奨)

$5の無料クレジットでワンクリックでデプロイできます。トライアル後の典型的なコストは、月あたり約$0.50 - $1です。

👉 AutoMemサービスのインストールガイド - ローカル、Railway、Docker、本番環境でのデプロイの完全なセットアップ手順が記載されています。

2. MCPクライアントのインストール

Claude Desktop - ワンクリックインストール

Claude DesktopにAutoMemをダウンロードしてダブルクリックでインストールします。

⬇️ Claude Desktop用のAutoMemをダウンロード (.mcpb)

インストール後：

1. Claude DesktopがあなたにAutoMemエンドポイント（ローカルの場合はhttp://127.0.0.1:8001）を求めます。
2. 必要に応じてAPIキーを入力します（Railwayの場合は必須、ローカルの場合はスキップ）。
3. [有効化]をクリックします。

これで完了です！Claudeに永続的な記憶力が付与されました。

その他のプラットフォーム

あなたが起動したAutoMemサービスにAIツールを接続します。

# ガイド付きセットアップ - .envを作成し、AIプラットフォーム用の設定を出力します
npx @verygoodplugins/mcp-automem setup

プロンプトが表示されたら：

• AutoMemエンドポイント: http://localhost:8001（デプロイした場合はRailwayのURL）
• APIキー: ローカル開発の場合は空白のままにします（Railwayの場合はトークンを貼り付けます）

ウィザードは以下のことを行います：

• ✅ エンドポイントとAPIキーを.envに保存します。
• ✅ Claude Desktop/Cursor/Code用の設定スニペットを生成します。
• ✅ AutoMemサービスへの接続を検証します。

3. プラットフォーム固有のセットアップ

Claude Desktopの場合：

# セットアップで設定スニペットが出力されます - それをclaude_desktop_config.jsonに貼り付けます
npx @verygoodplugins/mcp-automem setup

Cursor IDEの場合：

# またはCLIを使用してautomem.mdcルールファイルをインストールします
npx @verygoodplugins/mcp-automem cursor

注意: ワンクリックインストール後、~/.cursor/mcp.jsonまたはClaude Desktopの設定でAUTOMEM_ENDPOINTを設定してください。

Claude Codeの場合：

オプションA: プラグイン (推奨)

# Claude Codeで、プラグインをインストールします：
/plugin marketplace add verygoodplugins/mcp-automem
/plugin install automem@verygoodplugins-mcp-automem

このリポジトリには1つのClaude Codeプラグインのみが含まれています：plugins/automem で、マーケットプレイスカタログは .claude-plugin/marketplace.jsonにあります。

オプションB: CLIセットアップ

# SessionStartフックとMCPパーミッションをインストールします
npx @verygoodplugins/mcp-automem claude-code

OpenAI Codexの場合：

# Codex MCP設定に追加します
npx @verygoodplugins/mcp-automem config --format=json

# オプション: このリポジトリにメモリ優先ルールを追加します
npx @verygoodplugins/mcp-automem codex

👉 完全なインストールガイド で、詳細なMCPクライアントとプラットフォーム固有のセットアップを確認できます。

✨ 主な機能

🧠 セッションをまたいだ永続的な記憶

• AIは決定、パターン、コンテキストを永遠に記憶します。
• すべてのMCPプラットフォーム（Claude Desktop、Cursor、Claude Code）で動作します。
• デバイス間同期 - Mac、Windows、Linuxで同じ記憶を共有できます。

🏆 グラフベクトルアーキテクチャ

• 記憶間に11種類の公開可能な関係タイプがあります（回想結果には、associate_memoriesの有効な入力ではない読み取り専用のシステム/内部関係も含まれる場合があります）。
• 研究によって検証されたアプローチ（HippoRAG 2: 連想記憶が7%向上）。
• 数百万の記憶があってもサブ秒単位での検索が可能です。

🚀 あらゆるコーディング環境で動作

💻 使用例

基礎的な使用法

npx @verygoodplugins/mcp-automem setup

高度な使用法

遠隔MCPを介した接続

以下のURLを使用して、AutoMemを遠隔MCPをサポートするプラットフォームに接続できます。

• Streamable HTTP (推奨): https://<your-mcp-domain>/mcp?api_token=<AUTOMEM_API_TOKEN>
• SSE (旧形式): https://<your-mcp-domain>/mcp/sse?api_token=<AUTOMEM_API_TOKEN>
• ElevenLabs: https://<your-mcp-domain>/mcp で、ヘッダーに Authorization: Bearer <AUTOMEM_API_TOKEN> を設定します。

詳細な手順とデプロイオプションについては、インストールガイドを参照してください。

📚 詳細文档

MCPクライアントと統合 (このリポジトリ)

• 📦 インストールガイド - すべてのプラットフォームでのMCPクライアントのセットアップ
• 🌐 SSEを介した遠隔MCP - ChatGPT、Claude Web/Mobile、ElevenLabsを接続
• 🎯 Cursorのセットアップ - ルールを使用したIDEの統合
• 🤖 Claude Codeのセットアップ - メモリルールの統合
• 🚀 OpenAI Codexのセットアップ - Codex CLI/IDE/クラウドの統合
• 📖 MCPツールのリファレンス - すべてのメモリ操作

AutoMemサービス (別のリポジトリ)

• 🏗️ AutoMemサービス - バックエンドのリポジトリ
• 🚀 サービスのインストール - ローカル、Railway、Dockerのデプロイ
• ⚙️ APIドキュメント - REST APIのリファレンス

🔧 技術詳細

アーキテクチャ

┌─────────────────────────────────────────────┐
│         Your AI Platforms                   │
│  Claude Desktop │ Cursor │ Claude Code      │
└──────────────┬──────────────────────────────┘
               │ MCP Protocol
               ▼
┌──────────────────────────────────────────────┐
│   @verygoodplugins/mcp-automem (this repo)  │
│   • Translates MCP calls → AutoMem API      │
│   • Platform integrations & rules           │
│   • Handles authentication                   │
└──────────────┬───────────────────────────────┘
               │ HTTP API
               ▼
┌──────────────────────────────────────────────┐
│        AutoMem Service (separate repo)       │
│        github.com/verygoodplugins/automem    │
│   ┌────────────┐      ┌────────────┐        │
│   │  FalkorDB  │      │   Qdrant   │        │
│   │  (Graph)   │      │ (Vectors)  │        │
│   └────────────┘      └────────────┘        │
└──────────────────────────────────────────────┘

このリポジトリ (mcp-automem):

• AIプラットフォームをAutoMemに接続するMCPクライアント
• プラットフォーム固有の統合（Cursorルール、Claude Codeフックなど）
• セットアップウィザードと設定ツール

AutoMemサービス:

• グラフとベクトルストレージを備えたバックエンドメモリサービス
• デプロイガイド（ローカル、Railway、Docker、本番環境）
• FalkorDB + Qdrantを備えたAPIサーバー

機能の詳細

コアメモリ操作

• store_memory - 内容、タグ、重要度、メタデータを含むメモリを保存します。
• recall_memory - グラフ拡張とコンテキスト認識を備えたハイブリッド検索：
  • 基本検索: クエリ、マルチクエリ、タグ、時間フィルター
  • グラフ拡張: エンティティ拡張（マルチホップ推論）、関係追跡
  • 拡張フィルタリング: expand_min_importance と expand_min_strength を使用して、拡張結果のノイズを削減します。
  • コンテキストヒント: 言語、アクティブなファイル、優先タイプ/タグ
• associate_memories - 関係を作成します（11種類の公開可能なタイプ；回想結果には読み取り専用のシステム関係も含まれる場合があります）。
• update_memory - 既存のメモリを変更します。
• delete_memory - メモリを削除します。
• check_database_health - サービスの状態を監視します。

高度な回想 (v0.8.0+)

マルチホップ推論 - "Amandaの妹の職業は何ですか？" のような複雑な質問に答えます。

mcp__memory__recall_memory({
  query: "What is Amanda's sister's career?",
  expand_entities: true, // Finds "Amanda's sister is Rachel" → memories about Rachel
});

コンテキスト認識型コーディング - 回想は言語とスタイルの好みを優先します。

mcp__memory__recall_memory({
  query: "error handling patterns",
  language: "typescript",
  context_types: ["Style", "Pattern"],
});

プラットフォーム統合

Cursor IDE

• ✅ メモリ優先のルールファイル (automem.mdc in .cursor/rules/)
• ✅ 会話開始時に自動的にメモリを回想
• ✅ プロジェクトのコンテキストを自動検出（package.json、git remote）
• ✅ すべてのプロジェクトに対するグローバルユーザールールオプション
• ✅ CLIまたはワンクリックインストールによる簡単なセットアップ

Claude Code

• ✅ メモリツール用のMCPパーミッション
• ✅ CLAUDE.mdのメモリルールでClaudeのメモリ使用をガイド
• ✅ 単純なセットアップ - パーミッションだけで、Claudeが保存する内容を決定

Claude Desktop

• ✅ 直接的なMCP統合
• ✅ 手動および自動化されたワークフロー
• ✅ 完全なメモリAPIアクセス

📄 ライセンス

MIT - 素晴らしい記憶力は無料であるべきだからです。

あなたのAIに完全な記憶力を与えませんか？

npx @verygoodplugins/mcp-automem setup

こだわりで作られ、神経科学によって検証され、グラフ理論によって支えられています。すべてのMCP対応AIで動作します。

Very Good PluginsのJack Arturoによって設計されました 🧡

あなたのAIをツールからチームメイトに変えましょう。今すぐ始めましょう。