Claude Memory

🚀 クロードメモリMCPサーバー

大規模言語モデルに持続的なメモリ機能を提供するMCP（モデルコンテキストプロトコル）サーバーの実装です。クロードデスクトップアプリケーションに統合するために設計されています。

🚀 クイックスタート

このプロジェクトは、幅広い研究分野における最適なメモリ技術に基づいて実装されています。クロードに対話やセッション間での持続的なメモリを維持する標準化された方法を提供します。

✨ 主な機能

• 階層型ストレージアーキテクチャ：短期、長期、アーカイブメモリの階層
• 複数のメモリタイプ：対話、知識、エンティティ、反省をサポート
• 意味検索：意味的な類似性に基づいてメモリを検索
• メモリ統合：短期メモリを自動的に長期メモリに統合
• メモリ管理：重要度に基づくメモリの保持と忘却
• クロード統合：クロードデスクトップアプリケーションとの即時統合
• MCPプロトコルサポート：モデルコンテキストプロトコルと互換性があります

🔧 技術詳細

アーキテクチャ

MCPサーバーは、機能領域ベースのアーキテクチャに従い、以下のコンポーネントを含みます。

┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│                   Claude Desktop                        │
└───────────────────────────┬─────────────────────────────┘
                            │
┌───────────────────────────▼─────────────────────────────┐
│                     MCP インターフェース                       │
│  ┌─────────────────┐  ┌─────────────────┐  ┌──────────┐ │
│  │ ツール定義         │  │ リクエストハンドラー     │  │ セキュリティ   │ │
│  └─────────────────┘  └─────────────────┘  └──────────┘ │
└───────────────────────────┬─────────────────────────────┘
                            │
┌───────────────────────────▼─────────────────────────────┐
│                メモリ領域マネージャー                   │
├─────────────────┬─────────────────┬────────────────────┤
│  連鎖メモリ領域     │  意味メモリ領域      │  時間メモリ領域        │
├─────────────────┴─────────────────┴────────────────────┤
│                  永続的メモリ領域                     │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘

機能領域

📦 インストール

pip install .

クロード統合

以下の内容を claudia.json に追加します。

{
    "mcp_server": {
        "host": "localhost",
        "port": 1234,
        "api_key": "your_api_key"
    }
}

実行

python -m mcp.server

テストの実行

pytest

📚 ドキュメント

この実装は、現在のLLMの持続的なメモリ技術に関する包括的な研究に基づいています。

• OSヒューリスティックメモリ管理：MemGPTの階層型ストレージアーキテクチャに似ています。
• 生物学的ヒューリスティック連鎖メモリ：コンテキストに敏感なメモリ検索
• ベクトル埋め込み：意味検索はベクトルデータベースの手法に触発されています。
• 自己反省：定期的なレビューによるメモリの統合

🤝 貢献

皆様の貢献を歓迎します！自由にPull Requestを送信してください。

📄 ライセンス

このプロジェクトはMITライセンスの下で提供されています。詳細は LICENSE ファイルを参照してください。

🙏 謝辞

• LLMの最適なメモリ技術に関する研究に基づいています。
• クロードとの統合のためにモデルコンテキストプロトコルを実装しています。