MCP Memory Server

🚀 知識グラフメモリサーバ

基本的な知識グラフの永続化メモリ実装で、ローカルの知識グラフを使用し、Claudeがチャット中のユーザー情報を記憶できるようにします。

⚠️ 重要提示

このプロジェクトは、modelcontextprotocol/servers から抽出され、独立した実装を作成するためのものです。

🚀 クイックスタート

この知識グラフメモリサーバは、Claudeがユーザーのチャット情報を記憶できるようにする基本的な知識グラフの永続化メモリ実装です。以下に、その使い方や詳細を説明します。

✨ 主な機能

• 知識グラフの基本的な要素であるエンティティとリレーションの管理が可能です。
• エンティティの作成、検索、更新、削除などのAPIを提供しています。
• 独立したパッケージとして使用することも、Dockerでのデプロイも可能です。

📚 ドキュメント

コアコンセプト

エンティティ

エンティティは知識グラフの核心要素で、それぞれ一意の識別子と一連の属性を持っています。

構造：

• id: 一意の識別子。
• type: タイプ（例：人、組織、場所など）。
• properties: 属性で、以下を含みます。
  • name: 名前
  • description: 説明
  • relations: 関係リスト

例：

{
  "id": "user_123",
  "type": "person",
  "properties": {
    "name": "张三",
    "age": 30,
    "job": "软件工程师"
  }
}

関係

関係はエンティティ間の接続を表し、方向性と重みを持ちます。

構造：

• id: 一意の識別子。
• from: ソースエンティティID。
• to: ターゲットエンティティID。
• type: タイプ（例：knows, works_at, lives_in）。
• weight: 重み（デフォルトは1）。

例：

{
  "id": "relation_456",
  "from": "user_123",
  "to": "company_789",
  "type": "works_at",
  "weight": 0.8
}

API

エンティティの作成

async createEntity(properties) => Entity

パラメータ：

• properties: エンティティの属性。

戻り値：

• 新しく作成されたエンティティオブジェクト。

エンティティの検索

async getEntity entityId => Optional<Entity>

パラメータ：

• entityId: エンティティID。

戻り値：

• 存在する場合はエンティティを返し、そうでない場合は null を返します。

エンティティの更新

async updateEntity entityId, properties => Entity

パラメータ：

• entityId: エンティティID。
• properties: 新しい属性。

戻り値：

• 更新されたエンティティオブジェクト。

エンティティの削除

async deleteEntity entityId => boolean

パラメータ：

• entityId: エンティティID。

戻り値：

• 削除に成功した場合は true、そうでない場合は false を返します。

📦 インストール

独立したパッケージとして使用する場合

依存関係をインストールします。

npm install mcp-memory-server

サーバを起動するコマンドを実行します。

npx mcp-memory-server

Dockerでのデプロイ

Dockerイメージをビルドします。

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

📄 ライセンス

このMCPサーバはMITライセンスの下で公開されています。これは、あなたが自由にソフトウェアを使用、修正、配布できることを意味しますが、MITライセンスの条項と条件に従う必要があります。詳細については、プロジェクトリポジトリの LICENSE ファイルを参照してください。

システムヒント例（Claudeのカスタム命令用）

以下の手順に従って、各インタラクションを行ってください。

1. ユーザー識別：
   - default_user とのやり取りを想定してください。
   - default_user が未確定の場合は、積極的に識別を試みてください。

2. メモリ検索：
   - 常に「Remembering...」と言ってから、知識グラフからすべての関連情報を検索してください。
   - あなたの知識グラフを「memory」と呼んでください。

3. メモリ：
   - ユーザーとのやり取りの際に、以下のカテゴリを含む新しい情報に注意してください。
     a) 基本的な人格（年齢、性別、所在地、職位、学歴など）
     b) 行動（興味、習慣など）
     c) 好み（コミュニケーションスタイル、使用言語など）
     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レベルまで）

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、重要なイベントに対してエンティティを作成してください。
     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てください。
     c) 事実を観察結果として保存してください。