Simple Memory Extension

🚀 簡易メモリ拡張MCPサーバー

このサーバーは、エージェントのコンテキストウィンドウやメモリを拡張するためのMCPサーバーです。大規模な機能開発やvibeコーディングを行う際に、進捗状況、重要な瞬間、変更点、またはその他記憶に値する内容を保存・呼び出す必要がある場合に非常に便利です。エージェントにメモリを保存させたり、必要に応じて随時呼び出したり、エージェントにメモリを完全に管理させることもできます（カーソル規則などを通じて）。

🚀 クイックスタート

サーバーの起動

npm install
npm start

利用可能なツール

コンテキストアイテム管理

• store_context_item - 名前空間に値とキーを保存します。
• retrieve_context_item_by_key - キーに基づいて値を取得します。
• delete_context_item - キーと値のペアを削除します。

名前空間管理

• create_namespace - 新しい名前空間を作成します。
• delete_namespace - 名前空間とそのすべての内容を削除します。
• list_namespaces - すべての名前空間をリストします。
• list_context_item_keys - 名前空間内のキーをリストします。

意味検索

• retrieve_context_items_by_semantic_search - 意味に基づいてアイテムを検索します。

意味検索の実装

1. E5モデルを使用してクエリをベクトルに変換します。
2. マッチングの精度を向上させるために、テキストを自動的に段落に分割します。
3. クエリと保存された段落の間のコサイン類似度を計算します。
4. 閾値に基づいて結果をフィルタリングし、類似度でソートします。
5. 上位のマッチングアイテムとその完全な値を返します。

💻 使用例

基本的な使用法

# サーバーの起動
npm install
npm start

高度な使用法

# 開発用サーバー
npm run dev

# コードのフォーマット
npm run format

📚 ドキュメント

.env の設定

# SQLiteデータベースファイルのパス
DB_PATH=./data/context.db

PORT=3000

# HTTP SSEまたはStdioを使用する
USE_HTTP_SSE=true

# ログの設定：debug, info, warn, error
LOG_LEVEL=info

意味検索

このプロジェクトには、Hugging FaceのE5埋め込みモデルを使用した意味検索機能が含まれています。これにより、キーだけでなくアイテムの意味に基づいてコンテキストアイテムを検索することができます。

設定

意味検索機能にはPythonの依存関係が必要ですが、これらは npm run start を実行する際に自動的にインストールされます。

埋め込みモデル

私たちは intfloat/multilingual-e5-large-instruct を使用しています。

備考

このプロジェクトは主にvibeコーディングの過程で開発されたものですので、期待値を高くしないでください :D。でも実際に動作し、私は便利だと思っています。自由に貢献したり、提案を提供してください。