MemDx MCP：VS Code/Cursor拡張でプロジェクトの永続的な記憶を実現、意味検索とAgent統合をサポート

Memdx

MemDxはVS Code/Cursor用に設計されたローカルプライベートメモリ層拡張機能です。Dockerを使用してQdrantとOllamaをデプロイし、AIに永続的なプロジェクトコンテキストメモリを提供します。意味検索とCursor Agent統合をサポートしています。

知識管理と記憶開発者ツール #ローカルメモリ #AIコンテキスト #意味検索 #Cursor統合 .TypeScript

スコア : 2ポイント

ダウンロード数 : 4.2K

更新時間 : 2026-03-12

サイトを開く

MemDxメモリ層とは？

MemDxは開発者とAIアシスタント向けに設計されたメモリ拡張機能です。スマートなノートブックのように、あなたのプロジェクトの重要な情報（アーキテクチャの決定、コードルール、プロジェクト構造など）を記憶することができます。AIアシスタント（CursorのAgentなど）と協力する際に、MemDxは永続的なコンテキストを提供し、AIに以前の会話内容を「記憶」させることができ、繰り返し説明する必要がありません。

MemDxの使い方は？

MemDxは非常に使いやすく設計されています。1) 拡張機能をインストールし、設定ウィザードを実行します。2) コードまたはテキストを選択し、右クリックして「メモリとして保存」を選択します。3) 自然言語で保存されたメモリを検索します。4) Cursor AIとの統合を設定し、Agentが自動的にあなたのメモリライブラリを使用できるようにします。すべてのプロセスは完全にローカルで実行され、あなたのプライバシーを保護します。

適用シーン

MemDxは以下のシーンに特に適しています。長期的なプロジェクト開発で一貫性を保つ必要がある場合、チーム協力でプロジェクトの知識を共有する必要がある場合、複雑なシステムでアーキテクチャの決定を記録する必要がある場合、新しいコードベースを学習する際にプロジェクトのルールを理解する必要がある場合、AIアシスタントとの深い協力で永続的なコンテキストが必要な場合。

主要機能

永続的コンテキスト

セッションをまたいでプロジェクトの決定、ルール、アーキテクチャを保存し、AIアシスタントに「長期記憶」を持たせます。

100%ローカルとプライベート

Dockerを使用してローカルで実行します（Qdrant + Ollama）。すべてのデータはあなたのデバイスに残り、プライバシーが確保されます。

意味検索

自然言語でメモリを検索できます。正確なキーワードマッチングを必要とせず、クエリの意図と意味を理解します。

Cursor Agent統合

MCPプロトコルを通じてCursorのAgent（Composer）とシームレスに統合され、AIアシスタントが自動的にメモリを読み書きできます。

ゼロコンフィグ設定

組み込みの設定ウィザードがすべての設定を自動的に処理します。Dockerコンテナの起動とサービスの初期化も含みます。

スマートインデックス

README.md、.cursorrules、プロジェクト構造をワンクリックで自動的にインデックスし、初期のメモリライブラリをすばやく構築します。

利点

完全にローカルで実行され、データはあなたのデバイスから決して離れません。プライバシーが非常に高いです。

Cursor AIと深く統合され、AIアシスタントのコンテキスト理解能力を向上させます。

設定が簡単で、ウィザード式の構成により使用の敷居が低くなります。

自然言語検索をサポートしており、メモリの検索がより直感的です。

プロジェクト間でメモリが分離されており、情報の混同を避けます。

制限

Docker Desktopのインストールが必要で、一定のシステムリソースを占有します。

初回使用時にAIモデルをダウンロードする必要があり、数分かかる場合があります。

現在は主にVS Code/Cursor環境を対象としており、他のエディタでのサポートは限られています。

ローカルのストレージ容量はデバイスに依存するため、大量のデータを保存するには適していません。

使い方

インストールと設定

VS Code/Cursor拡張市場からMemDxをインストールします。初回実行時に「今すぐ設定」をクリックするか、「MemDx: クイック設定ウィザード」コマンドを実行します。ユーザーIDとプロジェクトIDを入力して初期化を完了します。

メモリの追加

エディタで保存したいテキスト（コード、コメント、決定など）を選択し、右クリックして「MemDx: 選択内容からメモリを追加」を選択するか、コマンドパネルを使用して追加します。

メモリの検索

コマンドパネルを使用して保存されたメモリを検索できます。自然言語で検索したい内容を記述すると、システムが意味的に関連するメモリエントリを返します。

Cursor AI統合の設定

CursorのAgentが自動的にメモリを使用できるようにするには、MCP設定をコピーしてCursorのMCP設定に貼り付けます。完了すると、AIアシスタントがあなたのメモリライブラリを読み書きできるようになります。

プロジェクトのインデックス化

プロジェクトのメモリライブラリをすばやく構築します。README.md、.cursorrules、プロジェクト構造情報をワンクリックで自動的にメモリに保存します。

使用例

アーキテクチャの決定を記録する

チームの議論後、重要なアーキテクチャの決定をメモリに保存し、すべてのメンバーとAIアシスタントがこれらの決定を記憶できるようにします。

プロジェクトの規則を理解する

プロジェクトのコード規則、命名規則、ベストプラクティスをメモリとして保存し、新しいメンバーとAIアシスタントがプロジェクトにすばやく適応できるようにします。

セッションをまたいでコンテキストを保持する

複数の開発セッションで議論の連続性を保ち、同じ概念や決定を繰り返し説明する必要をなくします。

新しいプロジェクトをすばやく始める

新しくプロジェクトに参加したときに、スマートインデックス機能を使用してプロジェクトの構造と重要なドキュメントをすばやく理解します。

よくある質問

MemDxはネットワーク接続が必要ですか？

データのプライバシーをどのように確保するのですか？

「ベクトル次元エラー」が発生した場合はどうすればいいですか？

MemDxはどのようなAIモデルをサポートしていますか？

複数のプロジェクトでMemDxを使用できますか？

メモリデータをどのようにバックアップするのですか？

MemDxはVS Codeのパフォーマンスに影響を与えますか？

🚀 MemDx Memory Layer for Cursor

強力なVS Code/Cursor拡張機能で、ローカルのプライベートメモリ層（旧Mem0）を統合し、プロジェクトに永続的なAIコンテキストを提供します。MemDxは、AIがセッションをまたいで重要な決定、コードパターン、およびプロジェクト構造を記憶するのを支援します。

✨ 主な機能

🧠 永続的なコンテキスト：プロジェクトの決定、ルール、およびアーキテクチャを保存し、呼び出すことができます。
🔒 100%ローカルかつプライベート：Docker（Qdrant + Ollama）を使用してマシン上で実行されます。データはデバイスを離れません。
🔍 意味検索：自然言語を使用して関連するメモリを見つけることができます。
🚀 Cursor Agentとの統合：MCPを介してCursorのAgent（Composer）とシームレスに連携します。
⚡ ゼロコンフィグ設定：組み込みのセットアップウィザードがすべてを処理します。
📝 スマートインデックス作成：README.md、.cursorrules、およびプロジェクト構造をワンクリックでインデックス化できます。

🚀 クイックスタート

1. 前提条件

Docker Desktopがインストールされ、実行中であること。
Node.js（v18+）（MCPサーバー用）。

2. インストール

この拡張機能をマーケットプレイスまたはVSIXからインストールします。
プロンプトが表示されたら、「今すぐセットアップ」 をクリックするか、コマンド MemDx: Quick Setup Wizard を実行します。
ユーザーID（例：あなたの名前）とプロダクトID（あなたのプロジェクト名）を入力します。

3. 使用方法

メモリの追加：コード/テキストを選択 -> 右クリック -> MemDx: Add Memory from Selection。
検索：Ctrl+Shift+P -> MemDx: Search Memories -> クエリを入力（例：「authentication logic」）。
すべてのメモリを表示：Ctrl+Shift+P -> MemDx: View All Memories。

Cursor AI（MCP）の統合設定

CursorのAgent（Composer）が自動的にメモリの読み書きを行えるようにするには、以下の手順を実行します。

Ctrl+Shift+P を押し、MemDx: Copy MCP Config for Cursor を実行します。
Cursor設定（歯車アイコン） -> 機能 -> MCP を開きます。
コンフィグをMCP設定エディターに貼り付けます。
追加をクリックします。

これで、チャットで @MemDx Memory Layer と入力するか、Agentに以下のように尋ねることができます。

"Save this architectural decision to memory" "What did we decide about error handling? Search memory."

📚 ドキュメント

コマンド

コマンド	説明
`MemDx: Quick Setup Wizard`	初回のセットアップを実行します（ユーザー/プロダクトID、Dockerの起動）
`MemDx: Start Service`	ローカルのメモリバックエンドを起動します（Docker）
`MemDx: Add Memory`	選択したテキストをメモリに保存します
`MemDx: Search Memories`	保存されたコンテキストを意味検索します
`MemDx: Index Project`	README、ルール、および構造を自動的にメモリに保存します
`MemDx: Copy MCP Config`	Cursorとの統合に必要なJSONを生成します
`MemDx: View Logs`	バックエンドが何をしているかを確認します
`MemDx: Reset Service`	ローカルデータを削除することでDBの問題を解決します（次元エラーが表示された場合に使用）