mcp-memory: 高速エージェントメモリのためのSQLite FTS5 + Google's OKF

重いベクターデータベースを追加せずに、AIコーディングエージェントに永続的なメモリを与える方法をお探しですか？mcp-memoryは、エージェントのメモリをGoogleのOKF v0.2 Markdownファイルとして保存し、SQLite FTS5でローカルに全文インデックスを作成し、4つのクリーンなMCPツールを公開するオープンソースのMCPサーバーです。Claude Desktop、Cursor、Antigravity、Windsurf、またはCodexに、ゼロ設定のセットアップウィザードで導入できるように設計されています。

機能

mcp-memoryは二層構造を維持しています：

• 人間が閲覧可能なOKFディレクトリ：すべてのメモリはmemory/内の生の.mdファイルとして保存され、ルートのindex.md（okf_version: "0.2"でバージョン管理）と更新履歴用のlog.mdがあります。
• SQLite FTS5インデックス：全文検索とトリガーにより、キールックアップは20ms未満、キーワード検索は即座に実行されます。

メモリは、YAMLフロントマター（type、key、namespace、tags、generated、sources、verified、status、stale_after）を持つOKF v0.2 Markdownドキュメントとして保存されます。

MCPツール

サーバーは4つの主要なツールを公開しています：

• memory_store – レコードを保存または更新します。key、content、project_rootが必要です。オプション：tags、namespace（デフォルトはdefault）、concept_type、title、description、resource、status、stale_after、sources、verified、generated_by。
• memory_retrieve – keyとnamespaceで特定のメモリを取得します。
• memory_search – query、tags、またはnamespaceでメモリを検索します。limit（デフォルト10）をサポートします。
• memory_get_last – 最後のセッションチェックポイント（system/last_memory）を取得し、エージェントが作業を再開できるようにします。

名前空間分離とセットアップ

メモリは名前空間（例：user/preferences、project/architecture）でスコープされ、コンテキストを分離します。セットアップは単一のコマンドです：

python3 setup.py

これにより、インストールされているMCPツール（Antigravity、Claude、Cursor、Windsurf、Codex）が自動構成されます。サーバーはまた、すべてのツールでproject_rootパラメータをサポートしているため、プロジェクトごとのメモリストアを維持できます。

対象ユーザー

AIコーディングエージェント（Claude、Cursorなど）を使用しており、プレーンテキストのMarkdownで維持され、ベクターDBや外部サービスを必要としない、永続的で検索可能なメモリを求める開発者向けです。