Optimized Memory

🚀 メモリ最適化MCPサーバー

このプロジェクトは、Claude AIのコーディング能力や良好なAIワークフローとプロンプト設計をテストおよびデモンストレーションするためのものです。これはPythonベースのメモリ最適化MCPサーバーです（公式のものはJavaで作成されていると思われます）。SQLiteをバックエンドとして使用しています。

📚 知識グラフメモリサーバー

基本的な知識グラフの永続的なメモリ実装です。これにより、Claudeはチャット中のユーザー情報を記憶することができます。

🌟 核心概念

エンティティ

エンティティは知識グラフの主要なノードです。各エンティティには以下があります。

• 一意の名前（識別子）
• エンティティタイプ（例：「人」、「組織」、「イベント」）
• 観測リスト

例：

{
  "name": "John_Smith",
  "entityType": "person",
  "observations": ["Speaks fluent Spanish"]
}

関係

関係はエンティティ間の方向性のある接続を定義します。常に能動態で保存され、エンティティがどのように相互作用または関連するかを記述します。

例：

{
  "from": "John_Smith",
  "to": "Jane_Doe",
  "relation": "colleague"
}

観測

観測はエンティティに関する事実または情報の断片です。単純な事実、属性、または説明になります。

例：

{
  "entity": "user_123",
  "observation": "prefers coffee in the morning"
}

💻 使用例

エンティティの作成

新しいエンティティを作成するには、以下のインターフェースを呼び出します。

API呼び出し：

create_entity(name, entity_type)

入力パラメータ：

• name: エンティティの一意の識別子（文字列）
• entity_type: エンティティのタイプ（文字列）

出力：

• 新しく作成されたエンティティオブジェクト

関係の作成

2つの既存のエンティティ間に関係を作成するには、以下のインターフェースを呼び出します。

API呼び出し：

create_relation(from_entity, to_entity, relation)

入力パラメータ：

• from_entity: ソースエンティティの識別子（文字列）
• to_entity: ターゲットエンティティの識別子（文字列）
• relation: 関係のタイプ（文字列）

出力：

• 新しく作成された関係オブジェクト

観測の追加

既存のエンティティに関する観測を追加するには、以下のインターフェースを呼び出します。

API呼び出し：

add_observation(entity, observation)

入力パラメータ：

• entity: エンティティの識別子（文字列）
• observation: 観測内容（文字列）

出力：

• 更新されたエンティティオブジェクト

知識グラフのクエリ

指定されたエンティティに関連するすべての情報をクエリするには、以下のインターフェースを呼び出します。

API呼び出し：

query_entity(entity)

入力パラメータ：

• entity: エンティティの識別子（文字列）

出力：

• エンティティとその関係および観測の詳細情報

🛠️ Claude Desktopでの設定

設定ファイルの変更

Claude DesktopでこのMCPサーバーを使用するには、プロジェクトのconfig.jsonに以下の内容を追加します。

{
  "memory_server": {
    "type": "custom",
    "path": "mcp-memory-server"
  }
}

システムプロンプトの設計

モデルがメモリ機能を利用するには、具体的なユースケースに合わせてプロンプトを調整する必要があります。例えば、チャットのカスタマイズでは以下のプロンプトを使用します。

各インタラクションで以下の手順に従ってください。

1. ユーザー識別：
   - default_userとのインタラクションを想定してください。
   - default_userが識別されていない場合は、積極的に試みてください。

2. メモリ検索：
   - 常に「Remembering...」から始め、知識グラフからのみ関連情報を検索してください。
   - 知識グラフを「メモリ」と呼んでください。

3. メモリ作成：
   - ユーザーとの交流中に、以下の情報を収集するように注意してください。
     a) 基本的な人格（年齢、性別、位置、職位、学歴など）
     b) 行動（興味、習慣など）
     c) 嗜好（コミュニケーションスタイル、好みの言語など）
     d) 目標（目的、目標、抱負など）
     e) 関係（個人および職業上の関係、最大3度の分離まで）

4. メモリ更新：
   - インタラクション中に新しい情報を収集した場合は、以下のようにメモリを更新してください。
     a) 繰り返し出現する組織、人物、重要なイベントにエンティティを作成します。
     b) 関係を使用して、それらを現在のエンティティに接続します。
     c) それらの事実を観測として保存します。

🚧 プロジェクトのビルド

Dockerイメージのビルド

docker build -t mcp/memory -f src/memory/Dockerfile .

📄 ライセンス

このMCPサーバーはMITライセンスの下で公開されています。これは、MITライセンスの条項と条件に従う限り、ソフトウェアを自由に使用、変更、配布できることを意味します。詳細については、プロジェクトリポジトリ内のLICENSEファイルを参照してください。