memv MCPサーバー:AIエージェントのための永続的構造化メモリ

✍️ OpenClawRadar📅 公開日: May 18, 2026🔗 Source
memv MCPサーバー:AIエージェントのための永続的構造化メモリ
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memv(オープンソース、Python)がMCPサーバーをリリースしました。これにより、永続的で構造化されたメモリレイヤーを、Claude Desktop、Code、Cursor、カスタムホストなど、任意のMCPクライアントから使用できるようになります。

クイックセットアップ

pipでインストールし、単一のコマンドでサーバーを実行します:

pip install "memvee[mcp]"
memv-mcp --db-url memory.db --llm-model openai:gpt-4o-mini

サーバーを自身のPythonプロセスに埋め込むこともできます:

from memv.mcp.server import create_server

server = create_server( db_url="memory.db", default_user_id="alice", embedding_client=my_embedder, llm_client=my_llm, ) server.run(transport="streamable-http")

5つのMCPツール

  • search_memory — ハイブリッド検索(ベクトル + BM25 + RRF)
  • add_memory — 構造化メモリを直接挿入
  • add_conversation — 会話からメモリを抽出して保存(LLMが必要)
  • list_memories — ユーザーの保存メモリを一覧表示
  • delete_memory — 所有権チェック付きで削除
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主な機能

  • LLMオプション:検索と直接のadd_memoryはLLMなしで動作します。add_conversationの抽出のみLLMが必要です。
  • ユーザーごとの分離:すべてのツールがユーザー境界を尊重し、delete_memoryでは所有権の確認を行います。
  • 同時実行の統合:同じユーザーに対する複数の抽出処理を1つのタスクに統合します。
  • 予測校正抽出:Nemoriに着想を得て、すべてを保存するのを避けます。
  • 二時間モデル:矛盾は上書きではなく期限切れになります。
  • ハイブリッド検索:ベクトル検索、BM25、RRF(Reciprocal Rank Fusion)を組み合わせます。

ドキュメント:https://vstorm-co.github.io/memv/advanced/mcp-server/

GitHub:https://github.com/vstorm-co/memv

📖 原文を読む: r/ClaudeAI

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