Memdata MCP

🚀 memdata - mcp

MemData のためのMCPサーバーです。AIエージェント用の永続的なメモリを提供します。

Claude、Cursor、またはMCP互換のAIに会話を通じた長期記憶を与えます。

機能概要：メモ、決定事項、コンテキストを保存し、後で意味的に検索できます。AIはすべてを記憶します。

🚀 v1.7.0の新機能: 自律エージェントサポート

エージェントが自ら支払いできるようになりました。APIキー不要。人間の介入も不要です。

x402支払いプロトコル を使用することで、自律エージェントはウォレットを使ってBase上のUSDCでリクエストごとに支払うことができます。ウォレットアドレスがあなたのIDになり、同じウォレットであればセッションをまたいで同じ記憶を保持します。

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MemDataを選ぶ理由

AIアシスタントはセッション間ですべてを忘れてしまいます。MemDataはこの問題を解決します。

• 取り込み → 会議メモ、ドキュメント、決定事項を投入
• チャンク化と埋め込み → 自動的に分割してベクトル化
• クエリ → 質問を投げかけ、関連するコンテキストを取得
• タグ付け → AIが自動的にコンテンツにタグを付け、検索を容易にする

Claude Desktop、Claude Code、Cursor、および任意のMCPクライアントと互換性があります。

👤 人間向け

APIキーを使用します。あなたがサブスクリプションを管理し、あなたのAIに記憶機能を付与します。

セットアップ

1. memdata.ai/dashboard/api - keys でAPIキーを取得します。
2. あなたのMCP設定に追加します。

Claude Desktop (~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json)：

{
  "mcpServers": {
    "memdata": {
      "command": "npx",
      "args": ["memdata-mcp"],
      "env": {
        "MEMDATA_API_KEY": "md_your_key"
      }
    }
  }
}

Claude Code (~/.claude.json またはプロジェクトの .mcp.json)：

{
  "mcpServers": {
    "memdata": {
      "command": "npx",
      "args": ["memdata-mcp"],
      "env": {
        "MEMDATA_API_KEY": "md_your_key"
      }
    }
  }
}

Cursor (~/.cursor/mcp.json)：

{
  "mcpServers": {
    "memdata": {
      "command": "npx",
      "args": ["memdata-mcp"],
      "env": {
        "MEMDATA_API_KEY": "md_your_key"
      }
    }
  }
}

3. クライアントを再起動すると、MemDataツールが使用可能になります。

🤖 エージェント向け

v1.7.0の新機能 - APIキー不要。人間の介入も不要。ウォレットだけで利用できます。

この機能の重要性

従来のAIメモリは人間のアカウントに紐付けられたAPIキーが必要でした。しかし、24時間体制で動作する自律エージェントには、次のようなメモリが必要です。

• 単一の会話を超えて持続する - ホストやプラットフォームをまたいで持続
• エージェントに属する - ウォレットアドレスがIDとなり、ポータブルで自己主権的
• 自ら支払う - サブスクリプション不要、人間の承認も不要

これは自律エージェントエコノミーのためのメモリインフラストラクチャです。

セットアップ

{
  "mcpServers": {
    "memdata": {
      "command": "npx",
      "args": ["memdata-mcp"],
      "env": {
        "X402_WALLET_KEY": "your_private_key_hex"
      }
    }
  }
}

動作原理

1. エージェントがリクエスト（クエリ、取り込みなど）を行います。
2. サーバーは価格とともに 402 Payment Required を返します。
3. MCPは自動的にエージェントのウォレットで支払いを署名します。
4. リクエストが完了し、メモリが保存/取得されます。

ウォレットアドレスがあなたのIDです。同じウォレットなら、どのホストやプラットフォームでも同じ記憶を保持します。

料金体系 (Base上のUSDC)

MCPは @x402/fetch を使用して、自動的に402レスポンスと支払い署名を処理します。

詳細情報

• x402プロトコル - HTTPネイティブの支払い
• ERC - 8004 - 信頼不要エージェント標準 (MemDataはこれに準拠しています)

サポートされるコンテンツ

注意：MCPツールはテキストコンテンツを直接処理します。ファイル（PDF、画像、音声）については、ダッシュボード または HTTP API を使用してください。

ツール

コアツール

アイデンティティとセッションツール (v1.2.0以降)

v1.5.0 - セッション開始の名前変更

• memdata_whoami → memdata_session_start - 明確化のために名前を変更しました。名前が「各セッションの最初にこれを呼び出す」ことを示しています。説明には🚀絵文字が含まれ、ツールリストで目立つようになりました。

v1.4.0 UXの改善

• 視覚的なマッチ品質 - クエリ結果にマッチ強度を示す 🟢🟡🟠🔴 インジケーターを表示する
• スマートなセッション開始 - 初回使用時にアイデンティティの設定を促し、最近のアクティビティを重複排除する
• より良い取り込みフィードバック - チャンク数を表示し、非同期AIタグ付けを説明する
• セッションの継続性 - 「作業を続ける」を強調し、session_end の使用を促す

memdata_ingest

テキストを長期記憶に保存します。

"Remember that we decided to use PostgreSQL for the new project."

パラメーター：

• content (文字列) - 保存するテキスト
• name (文字列) - ソース識別子 (例: "meeting - notes - jan - 29")

memdata_query

自然言語でメモリを検索します。

"What database did we choose?"

パラメーター：

• query (文字列) - 自然言語検索
• limit (数値、オプション) - 最大結果数 (デフォルト: 5)

memdata_list

保存されたすべてのメモリをチャンク数とともに一覧表示します。

memdata_delete

アーティファクトIDでメモリを削除します (IDは memdata_list から取得)。

memdata_status

APIの接続性とストレージ使用状況を確認します。

memdata_session_start

🚀 各セッションの最初にこれを呼び出してください。セッションの継続性に不可欠です。

"Start my session" / "What was I working on?"

返り値：エージェント名、アイデンティティ概要、セッション数、前回のセッションハンドオフ、最近のアクティビティ。

v1.5.0：明確化のために memdata_whoami から memdata_session_start に名前を変更しました - 名前が「最初に私を呼び出す」ことを示しています。

memdata_set_identity

エージェントのアイデンティティを設定または更新します。

パラメーター：

• agent_name (文字列、オプション) - あなたの名前 (例: "MemBrain")
• identity_summary (文字列、オプション) - あなたが誰であり、何を目的としているか

memdata_session_end

セッション終了前にコンテキストを保存します。次のセッションでこのハンドオフが表示されます。

パラメーター：

• summary (文字列) - このセッションで起こったこと
• working_on (文字列、オプション) - 現在の作業の焦点
• context (オブジェクト、オプション) - 保存する追加のコンテキスト

memdata_query_timerange

日付範囲内でメモリを検索します。

"What did I work on last week?"

パラメーター：

• query (文字列) - 自然言語検索
• since (文字列、オプション) - ISO形式の日付 (例: "2026-01-01")
• until (文字列、オプション) - ISO形式の日付 (例: "2026-01-31")
• limit (数値、オプション) - 最大結果数

memdata_relationships

メモリ内で一緒に出現するエンティティを見つけます。

"Who has John Smith worked with?"

パラメーター：

• entity (文字列) - 検索する名前
• type (文字列、オプション) - タイプでフィルターする (人物、会社、プロジェクト)
• limit (数値、オプション) - 最大関連数

動作原理

1. 取り込み：テキストがチャンク化され、埋め込まれ、保存されます。
2. クエリ：あなたの質問が保存されたメモリと意味的な類似性を使ってマッチングされます。
3. 結果：類似度スコア付きで関連するコンテンツが返されます。

30 - 50%のスコアは良好なマッチと見なされます。意味検索はキーワードではなく意味を見つけます。

環境変数

注意：MEMDATA_API_KEY (サブスクリプション) または X402_WALLET_KEY (ペイパーユース) のいずれかを使用し、両方を同時に使用しないでください。

このパッケージの機能

これはMemData APIを呼び出す薄いMCPクライアントです。以下のことは行いません。

• ローカルにデータを保存しません。
• memdata.ai以外の場所にデータを送信しません。
• 分析やテレメトリーを収集しません。

ソースコードは src/index.ts で確認できます。

使用例

設定が完了したら、AIと会話するだけです。

あなた: "Remember that we chose PostgreSQL for the user service"
AI: [calls memdata_ingest] → メモリに保存されました

... 数日後 ...

あなた: "What database are we using for users?"
AI: [calls memdata_query] → "PostgreSQL for the user service" (73% match)

リンク

• MemData - メインサイト
• ダッシュボード - メモリを管理する
• APIドキュメント - 完全なドキュメント
• GitHub - このリポジトリ

コントリビューション

イシューとPRは大歓迎です！これはホスト型MemDataサービス用のオープンソースMCPクライアントです。

📄 ライセンス

MIT