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

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_serverserver = 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
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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