# 長期記憶

MCP-KG-Memoryは、知識グラフに基づく長期記憶層のMCPサーバーで、AIプログラミングアシスタントのコンテキストの忘却問題を解決することを目的としています。Neo4jを通じてプロジェクトの目標、制約、戦略、ユーザーの偏好を永続的に保存し、意味検索と能動的な学習を実現し、AIアシスタントに持続的な記憶とコンテキスト認識能力を持たせます。

PyRunner MCPはPythonスクリプト開発に最適化されたMCPサーバーで、永続的なカーネルを提供し、変数を複数回の実行間で保持し、Jupyter Notebookに似たコマンドライン体験を提供します。

ChainguardはMCPサーバーで、Claude Codeにタスク追跡、構文検証、長期記憶、インテリジェントなコンテキスト管理機能を提供します。コードの意味検索、幻覚防止、カンバンシステムが含まれます。

メモリMCPサーバーは、大規模言語モデル(LLM)に長期記憶機能を提供するサーバーで、モデルコンテキストプロトコル(MCP)を実装することで、LLMの継続的な対話におけるコンテキスト認識能力を強化します。このプロジェクトはユーザーフレンドリーなAPIを提供し、コンテキスト情報の保存と検索をサポートし、拡張性があり、さまざまなLLMアーキテクチャに適用できます。

Piecesの長期記憶機能に基づくC#版のMCPプロトコル実装ツールで、Claudeデスクトップアプリを通じて過去7日間の記憶内容を照会することができます。

Mem0とMCPプロトコルに基づくローカルの長期記憶システムで、AIエージェントに永続的な知識の保存、検索、管理機能を提供します。