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_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

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