Memory MCP Server

🚀 メモリ MCP サーバー

このプロジェクトは、モデルコンテキストプロトコル (MCP) を実装し、大規模言語モデル (LLMs) に長期記憶機能を提供します。より多くのコンテキストを認識するAIアプリケーションの需要が高まる中、このサーバーはLLMsが長時間の対話中の情報を保持および検索できるようにする橋渡しの役割を果たします。

📑 目次

• 機能
• インストール
• 使用方法
• 貢献方法
• ライセンス
• 連絡先
• リリースバージョン

✨ 主な機能

• 長期記憶：LLMのコンテキストを保存および検索し、関連する応答を提供する能力を強化します。
• モデルコンテキストプロトコル：MCP標準に準拠し、さまざまなLLMアーキテクチャとのシームレスな統合を実現します。
• ユーザーフレンドリーなAPI：開発者がアプリケーションに記憶機能を簡単に統合できるように、使いやすいAPIを提供します。
• 拡張性：複数のリクエストを処理し、必要に応じて拡張できるように設計されています。

📦 インストール

メモリMCPサーバーを使用するには、以下の手順に従ってください。

リポジトリのクローン

git clone https://github.com/Sinhan88/memory-mcp-server.git

プロジェクトディレクトリへの移動

cd memory-mcp-server

依存関係のインストール

Pythonとpipがインストールされていることを確認し、以下のコマンドを実行してください。

pip install -r requirements.txt

サーバーの起動

以下のコマンドを実行してサーバーを起動します。

python app.py

💻 使用例

サーバーが起動したら、APIエンドポイントを使用してサーバーとやり取りできます。以下は、簡単な使用ガイドです。

APIエンドポイント

記憶の保存

/storeにPOSTリクエストを送信し、以下のJSONボディを含めてください。

{
    "context": "あなたのコンテキスト内容",
    "model_id": "一意のモデル識別子"
}

記憶の検索

/retrieve?model_id=unique_model_identifierにGETリクエストを送信します。

リクエストの例

curlを使用して、以下のようにAPIをテストできます。

記憶の保存

curl -X POST http://localhost:5000/store -H "Content-Type: application/json" -d '{"context": "私はプログラミングが好きです。", "model_id": "model_1"}'

記憶の検索

curl http://localhost:5000/retrieve?model_id=model_1

🤝 貢献方法

メモリMCPサーバーへの貢献を歓迎します！貢献するには、以下の手順に従ってください。

1. このページの右上にある「Fork」ボタンをクリックして、リポジトリをフォークします。
2. 以下のコマンドを実行して、新しいブランチを作成します。

git checkout -b feature/YourFeature

3. コードを編集し、機能を追加またはエラーを修正します。
4. 変更をコミットし、明確なコミットメッセージを提供します。
5. GitHubでメインブランチに対してプルリクエストを作成します。

📄 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。詳細については、LICENSEファイルを参照してください。

📞 連絡先

何か質問やフィードバックがある場合は、[メールアドレス]に連絡するか、GitHubリポジトリで問題を提出してください。

🔖 リリースバージョン

メモリMCPサーバーのリポジトリをご覧いただき、ありがとうございます！このプロジェクトが、LLMsと長期記憶に関連する開発に役立つことを願っています。