OpenMemory MCP（モデルコンテキストプロトコル）が正式にリリースされ、AIツールに统一的なローカル记忆共有ソリューションを提供します。このオープンソースツールは、ユーザーがAIとの対话内容をローカルに保存し、MCPプロトコルを通じてClaude、Cursor、Windsurfなどの対応クライアントに共有できるようにします。记忆内容を1份だけ管理すれば、ツールをまたいでコンテキストを同期できます。AIbaseによると、OpenMemory MCPのリリースは开発者たちから大きな反响を呼び、AIワークフローの効率を向上させる画期的な革新と见なされています。

核心机能: ローカル保存、ツール间共有

OpenMemory MCPは、ローカル记忆层を介して、MCP互换クライアントに永続的でコンテキストを认识できる记忆管理を提供します。主な机能は以下の通りです:

统一的なローカル保存: すべてのAI対话内容（プロジェクト要件、コードスタイルの好みなど）をユーザーのデバイスに保存し、データのプライバシーと管理権を确保します。

ツール间の记忆共有: Claude、Cursor、WindsurfなどのMCPクライアントが同じ记忆库にシームレスにアクセスでき、コンテキストを重复入力する必要がありません。

メタデータの拡张: 记忆内容にはトピック、感情、タイムスタンプなどのメタデータが付加され、検索と管理が容易になります。

可视化ダッシュボード: 组み込みのOpenMemoryダッシュボードは集中管理インターフェイスを提供し、记忆の追加、阅覧、削除、およびクライアントのアクセス権の管理をサポートします。

OpenMemory MCPは、QdrantベクトルデータベースとServer-Sent Events（SSE）を使用して、効率的な记忆保存とリアルタイム通信を実现します。ソーシャルメディアのフィードバックによると、开発者たちはこのツールのローカル実行とツール间の一贯性に対して非常に高い评価を与えており、特に复数ツールを使った协作シーンに适しています(https://github.com/mem0ai/mem0/tree/main/openmemory)。

インストールと设定

前提条件

インストールを开始する前に、システムに以下のソフトウェアがインストールされていることを确认してください:

• DockerとDocker Compose
• Python3.9以上
• Node.js
• OpenAI APIキー
• GNU Make

详细なインストール手顺

1. コードリポジトリをクローンし、OpenAI APIキーを设定する

Copy# リポジトリをクローンするgit clone https://github.com/mem0ai/mem0.gitcd openmemory# OpenAI APIキーを环境変数として设定するexport OPENAI_API_KEY=your_api_key_here

1. バックエンドを设定する

Copy# 环境ファイルを复制し、OPENAI_API_KEYと他のキーを更新するmake env# すべてのDockerイメージをビルドするmake build# Postgres、Qdrant、FastAPI/MCPサーバーを起动するmake up

环境ファイル.env.localには以下の内容が含まれます:

OPENAI_API_KEY=your_api_key

1. フロントエンドを设定する

Copy# pnpmを使って依存関系をインストールし、Next.js开発サーバーを起动するmake ui

インストールが完了したら、https://localhost:3000にアクセスしてOpenMemoryダッシュボードを确认できます。ダッシュボードでは、MCPクライアントにMCPサーバーをインストールする手顺が案内されます。

実际の使用事例

事例一: ツールをまたいだプロジェクト开発フロー

シナリオ: 复雑なソフトウェアプロジェクトを开発しており、复数のツールと环境を使用しています。

実装手顺:

1. 复数のMCPクライアントを接続する

まず、各ツールにOpenMemory MCPをインストールする必要があります。ダッシュボードからインストールコマンドを取得します:

Copy# Cursorにインストールするnpx install-mcp i https://localhost:8765/mcp/cursor/sse/your_username --client cursor# Claude Desktopにインストールするnpx install-mcp i http://localhost:8765/mcp/claude/sse/your_username --client claude

1. Claudeでプロジェクト要件を定义する

Claude Desktopを开き、AIと话し合いながらプロジェクト要件を定义します:

私は「DataSync」という名前のデータ同期ツールを开発しており、以下の机能を実装する必要があります:1. MySQLとPostgreSQLデータベースからのデータをリアルタイムで同期する2. 同期状态を监视するためのREST APIインターフェイスを提供する3. データの変更をイベントログに记录する4. 同期状态を确认するための简単なWebインターフェイスを提供する

Claudeはシステムアーキテクチャの提案を行い、このときadd_memories（）関数を使用してこの会话内容をOpenMemory MCPに保存します。

1. Cursorで开発を行う

次にCursorエディタに移り、前に定义した要件とアーキテクチャ设计を直接参照できます:

先ほど话し合ったDataSyncプロジェクトのアーキテクチャに基づいて、MySQLデータソース用のコネクタモジュールを作成してください。

Cursorはsearch_memory（）関数を使用して、Claudeで定义したプロジェクトアーキテクチャを検索し、话し合った内容に合致するコネクタコードを生成します。

1. Windsurfでデバッグを行う

问题が発生した场合は、Windsurfに切り替えてデバッグを行います:

DataSyncプロジェクトのMySQLコネクタが大量のトランザクションを処理する际にパフォーマンス问题が発生します。最适化の提案はありますか?

WindsurfはOpenMemory MCPを通じて前のコンテキスト（プロジェクト要件とCursorで书いたコードを含む）を取得し、より正确なデバッグ提案を提供できます。

1. ダッシュボードでプロジェクトの记忆を确认する

OpenMemoryダッシュボードでは、保存されたすべての记忆を确认できます。以下のような记忆が含まれます:

• プロジェクト要件の记忆（Claudeから）
• コード実装の记忆（Cursorから）
• デバッグ问题の记忆（Windsurfから）

これらの记忆を类别、作成日、またはアプリケーションごとにフィルタリングできます。

事例二: 个人用コーディングアシスタント

シナリオ: 自分のコーディングスタイル、よく遭遇する问题とその解决策を记忆できるアシスタントを作成したいと思っています。

実装手顺:

1. コーディングの好みを保存する

Cursorで、AIに自分のコーディングの好みを伝えます:

私のPythonコーディングスタイルの好み:1. 型ヒントを使用する2. 各関数に明确なdocstringを付ける3. Blackフォーマッターを使用する4. 変数名にsnake_caseを使用する

1. プロジェクトの基本设定を作成する

新しいプロジェクトで、AIに设定ファイルを生成してもらいます:

私のコーディングの好みに基づいて、Pythonプロジェクト用に以下のファイルを生成してください:1. .flake8设定2. pyproject.toml（Blackとmypyの设定を含む）3. サンプルディレクトリ构造

1. エラーが発生したときに支援を受ける

コードを书いているときに问题が発生した场合:

SQLAlchemyクエリを実装する际に以下のエラーが発生しました:

AIはこの问题を解决し、add_memories（）関数を使用してエラーと解决策を保存します。次回同じような问题が発生したときには、この记忆を直接検索できます。

1. 学习の进度を追迹する

ダッシュボードの「记忆」セクションを确认すると、以下のような内容が表示されます:

• 保存されたすべてのコーディング问题と解决策
• 技术スタックごとに自动分类された记忆（「Python」、「SQLAlchemy」、「API设计」など）
• 最も频繁にアクセスされる记忆で、反复して発生する问题を特定できます

上级机能と使用テクニック

1. 记忆管理

OpenMemory MCPは、记忆を管理するための様々な方法を提供します:

• 记忆の一时停止/再开: ダッシュボードで特定の记忆のアクセス権を一时停止でき、一时的に特定の情报を无効にする必要があるときに便利です。
• 记忆のアーカイブ: 现在は不要だが将来的に役立つ可能性のある记忆をアーカイブします。
• 记忆の削除:永続的に不要な记忆を削除します。
• 批量操作: 复数の记忆を选択し、一时停止、アーカイブ、または削除を批量で行うことができます。

2. 手动で记忆を作成する

AIに自动的に记忆を保存させるだけでなく、手动で记忆を作成することもできます:

1. ダッシュボードで「记忆を作成する」ボタンをクリックします。
2. 记忆内容を入力し、类别を选択します。
3. アクセス権限（どのアプリケーションがこの记忆にアクセスできるか）を设定します。

これは、重要なプロジェクト情报、チームルール、またはよく使用するコード断片を保存するのに特に便利です。

3. アクセス制御

详细なアクセス制御を通じて、以下のことができます:

• 特定の记忆にアクセスできるアプリケーションを制御します。
• アプリケーション全体の书き込み権限を一时停止します。
• 异なる种类の记忆に异なるアクセスレベルを设定します。

例えば、个人の好みはCursorだけに见えるようにし、プロジェクトアーキテクチャはすべてのツールで见えるようにすることができます。

よくある质问と解决策

Q1: OpenMemory MCPサーバーが起动できないまたは接続に失败する

解决策:

1. Docker Desktopが実行中であることを确认します。
2. ポート8765と3000が他のアプリケーションによって使用されていないことを确认します。
3. ログを确认する: make logs
4. 再构筑して起动する: make down && make build && make up

Q2: 记忆が正确に検索されない

解决策:

1. 记忆の状态が「アクティブ」であり、「一时停止」または「アーカイブ」ではないことを确认します。
2. アプリケーションのアクセス権限が正确に设定されていることを确认します。
3. 検索キーワードを调整し、元の记忆内容に近づけることを试みます。
4. ダッシュボードで该当の记忆を手动で検索し、存在することを确认します。

Q3: 复数のデバイス间で记忆を共有するにはどうすればよいですか?

解决策: 现在、OpenMemory MCPは完全にローカル化されており、デバイス间の同期を直接サポートしていません。ただし、以下の方法があります:

1. データベースファイルをバックアップして迁移する
2. 近日リリース予定のOpenMemory Cloudバージョンを待ち、クラウド同期机能を利用する

最适な実践

1. 记忆を効果的に整理する: 明确な构造を使ってAIに记忆を保存させ、例えば「プロジェクト:DataSync/要件」、「コード:SQLAlchemy/エラー」のようにします。
2. 定期的な审查とクリーニング: 定期的にダッシュボードを确认し、不要になった记忆をアーカイブまたは削除し、记忆库の质を维持します。
3. 自动记忆と手动记忆を组み合わせる: AIに会话内容を自动的に保存させると同时に、重要な情报を手动で记忆に追加します。
4. 类别机能を活用する: ダッシュボードの类别フィルター机能を使って、记忆の管理と検索を効率化します。

结论

OpenMemory MCPは、现代のAIアシスタントが抱える最も重要な制限の1つであるコンテキストの丧失と记忆の断片化を解决します。AIに永続的な记忆层を提供することで、本当に个人化されたAI対话体験を実现し、多ツールワークフローの効率を向上させると同时に、データを完全にローカルに保存し、ユーザーが管理できるようにします。

复雑なプロジェクトの开発、研究、または个人用アシスタントの作成において、OpenMemory MCPはAIワークフローを著しく向上させます。この强力なツールを试して、AIがあなたの仕事のやり方を真に理解し「记忆」できるようにしましょう。