Zmem

🚀 xgmem MCP メモリサーバ

xgmemは、TypeScriptベースのモデルコンテキストプロトコル（MCP）サーバです。Claude、LLMエージェント、その他のツールに対して、プロジェクト固有の知識グラフベースのメモリサポートを提供します。プロジェクトごとのエンティティ、関係、観察結果の保存、検索、管理をサポートし、柔軟性とプロジェクト間の知識共有に重点を置いています。

✨ 主な機能

• 知識グラフの保存機能で、エンティティ、関係、観察結果をサポート
• MCPツールを通じたCRUD操作
• ディスク（memory.json）への保存
• DockerとTypeScriptをサポート

📚 ドキュメント

使用シーン

xgmemは以下のシーンに適しています：

• エンティティ、関係、観察結果などの構造化されたメモリの保存と検索が必要なエージェントやLLM。
• プロジェクト間の知識共有と移行。
• 拡張可能で永続的なディスク保存とクエリが可能なエージェントエコシステム。

📦 インストール

MCP設定例

MCP設定ファイル（例：windsurf）に以下を追加します：

"mcpServers": {
    "xgmem": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "xgmem@latest"]
    }
  }
}

依存関係のインストール

以下のコマンドを実行してすべての依存関係をインストールします：

npm install

ビルド

以下のコマンドを使用してビルドします：

npm run build

開発環境での実行

開発環境でサーバを実行します：

npx ts-node index.ts

本番環境での実行

本番環境で実行します：

npm start

Dockerデプロイ

以下のコマンドを使用してDockerイメージをビルドします：

docker build -t xgmem-mcp-server .

コンテナを実行し、永続的なストレージボリュームをマウントします：

docker run -v $(pwd)/memories:/app/memories xgmem-mcp-server

これにより、すべてのプロジェクトのメモリファイルがホストの memories ディレクトリに永続化されます。

💻 使用例

メモリの保存方法（MCP API）

プロジェクトの観察結果を保存するには、MCP APIの save_project_observations ツールを呼び出します。

JSON例：

{
  "name": "save_project_observations",
  "args": {
    "projectId": "demo-project",