memory-engine-mcp
An MCP server that provides persistent memory for AI agents by storing session snapshots, factual memories, and conversation summaries. It enables seamless continuity between interactions by allowing agents to restore previous emotional states and recall relevant past experiences.
README
memory-engine-mcp
AIエージェントのセッション記憶を管理するMCPサーバー。
「昨日の続きから」を実現する。忘却処理はしない。保存と想起のみ。
これは何をするもの?
ClaudeをはじめとするLLMは、毎回セッションをゼロから始めます。感情状態も、ユーザーについての知識も、前回の会話も引き継がれません。
memory-engine-mcpはこの問題を解決するストレージ層です。
セッションA終了時
→ NeuroState スナップショット保存
→ 出来事・ファクトを記憶として記録
→ セッション要約を保存
セッションB開始時
→ 前回スナップショットを復元
→ 前回の要約を確認
→ 関連する過去の記憶を検索
neurostate-engine / bias-engine-mcp と組み合わせることで、感情状態・思考傾向・記憶の三層が揃います。
インストール
pip install mcp pydantic
クイックスタート
from memory_core import save_snapshot, restore_latest_snapshot, add_memory, recall_memory
from memory_core import NeuroSnapshot
# スナップショット保存
snap = NeuroSnapshot(
user_id="emilia",
session_id="session_001",
neuro_state={"D": 72.0, "S": 45.0, "O": 38.0},
note="ユーザーから褒められた。Dopamine上昇気味。",
)
save_snapshot(snap)
# 記憶を追加
add_memory("emilia", "ユーザーはPythonエンジニア", memory_type="semantic", tags=["profile"])
add_memory("emilia", "OSSの話で盛り上がった", memory_type="episodic", tags=["oss"])
# 次のセッションで復元
snap = restore_latest_snapshot("emilia")
results = recall_memory("emilia", query="OSS")
MCPサーバーとして起動
python3 memory_mcp/server.py
python3でエラーが出る場合はpythonで試してください:python memory_mcp/server.py
Claude Desktop での設定
Mac / Linux:
{
"mcpServers": {
"memory-engine": {
"command": "python3",
"args": ["/path/to/memory-engine-mcp/memory_mcp/server.py"]
}
}
}
Windows:
{
"mcpServers": {
"memory-engine": {
"command": "python",
"args": ["C:\\Users\\ユーザー名\\memory-engine-mcp\\memory_mcp\\server.py"]
}
}
}
MCPがうまく設定されないときは、Claudeがバックグラウンドで動いていないか確認してください。タスクマネージャー(Windows)またはアクティビティモニタ(Mac)からClaudeのプロセスをすべて終了して、改めて起動すると解決するケースが多いです。
MCPツール一覧
| ツール | 説明 | 呼ぶタイミング |
|---|---|---|
save_snapshot |
NeuroState・バイアス・ポリシーを保存 | セッション終了時 |
restore_snapshot |
前回スナップショットを復元 | セッション開始時 |
list_snapshots |
保存済みスナップショット一覧 | 確認用 |
add_memory |
記憶を追加 | 重要な出来事・ファクト発生時 |
recall_memory |
キーワードで記憶を検索 | 関連情報を引き出したいとき |
get_recent_memories |
最近の記憶を取得 | セッション開始時の文脈確認 |
summarize_session |
セッション要約を保存 | セッション終了時 |
get_recent_summaries |
直近のセッション要約を取得 | セッション開始時 |
記憶の種類
| memory_type | 用途 | 例 |
|---|---|---|
episodic |
出来事・会話の記録 | 「OSSの話で盛り上がった」 |
semantic |
属性・ファクト・知識 | 「ユーザーはPythonエンジニア」 |
ストレージ構造
storage/
├── snapshots/{user_id}/YYYYMMDD_HHMMSS_{session_id}.json
├── memories/{user_id}/memories.jsonl
└── summaries/{user_id}/summaries.jsonl
JSONLフォーマット・ファイルベース。外部DBへの依存なし。
設計方針
- 忘却処理はしない — 保存と想起のみ。忘却はアプリ側またはEmiliaOSコア層の責任。
- 依存を最小に —
mcpとpydanticだけ。ベクトルDBなし。 - シンプルな検索 — キーワードマッチ。セマンティック検索は後続ツールに任せる。
関連プロジェクト
| プロジェクト | 役割 |
|---|---|
| neurostate-engine | 感情状態の管理 |
| bias-engine-mcp | 思考傾向の管理 |
| cognitive-layer | 感情×思考傾向の統合 |
| apie | ビジュアルUI |
ライセンス
MIT
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