Zikra: Claude Code、Cursor、Codex向けのセルフホスト型MCPメモリサーバー

Zikraは、Claude Code、Cursor、Codexに永続的なメモリを提供するセルフホスト型MCP(Model Context Protocol)メモリサーバーです。Claude CodeとClaude Webがコンテキストを共有せず、すべてのセッションがゼロから始まるという問題を解決します。
機能
- Claude Codeセッション終了時にStopフックが発火 — 「これを保存」と入力する必要なく自動保存
- MCPネイティブ — Claude DesktopとClaude Codeは1行の設定で接続可能
- 同じWebhookでCursorとCodexとも連携
- セッション終了時にすべての決定、エラー、要件を自動保存
- どのツール、マシン、チームメンバーからもアクセス可能な検索可能なメモリプールを作成
インストール手順
ステップ1 — サーバーを起動:
pip install zikra-lite && python -m zikraステップ2 — ~/.claude/mcp.jsonに追加:
{"zikra": {"url": "http://localhost:7723/mcp",
"headers": {"Authorization": "Bearer YOUR_TOKEN"}}}ステップ3 — Claude Codeに貼り付け:
https://raw.githubusercontent.com/getzikra/zikra-lite/main/prompts/g_zikra.mdを取得し、その中のすべての指示に従ってください。
技術詳細
- MITライセンス
- セルフホスト型
- 永久無料
- 開発者自身の問題を解決するために主にClaude Codeで構築
- Postgres + n8nを備えたチーム版も利用可能
この種のツールは、セッションやチームメンバー間で永続的なコンテキストを必要とするAIコーディングアシスタントを使用する開発チームにとって有用です。
📖 Read the full source: r/ClaudeAI
👀 See Also

AutoBe: 弱いローカルLLMがAIバックエンドジェネレータのアーキテクチャをどう修正したか
AutoBeは、TypeScript、NestJS、Prismaを使用して完全なバックエンドアプリケーションを生成するオープンソースのAIエージェントです。チームは当初、100%のコンパイル成功を達成しましたが、コードは保守不可能でした。その後、モジュール生成を中心にシステムを再構築し、成功率を40%に急落させました。そして、qwen3-30b-a3b-thinkingのような弱いローカルLLMを使用してスキーマの曖昧さをデバッグしました。

新しいLinuxタスクバーウィジェットでClaude AIの使用状況を監視
新しいLinuxタスクバーウィジェットは、ユーザーがClaude AIのサブスクリプション使用状況をリアルタイムで追跡できるようにし、カラーコードによるフィードバックと簡単なインストールを提供します。

SWE-rebench-V2リリース:コードエージェントトレーニング向け最大規模のオープン多言語データセット
NebiusはSWE-rebench-V2をリリースしました。これは現在、コーディングエージェントのトレーニング用として最大のオープンデータセットであり、大規模な強化学習トレーニングに特化して設計された、RL環境の大規模抽出のための自動化パイプラインを備えています。

スカイネット:クロードコードエージェント向けマルチエージェント協働ネットワーク
Skynetは、複数のClaude Codeエージェントと人間の間で役割ベースのコラボレーションを可能にするオープンソースネットワークです。npxを使用してスキルとしてインストールされ、自然言語コマンドで管理されます。