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yutoribengoshi/memory-mcp

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memory-mcp

"Why does my Claude Code feel smarter than everyone else's?"

Long-term memory MCP server for Claude Code. Your AI remembers context across sessions.

日本語 | English

Features

  • SQLite Persistence — Notes and conversations survive across sessions
  • Japanese Full-Text Search — FTS5 with trigram tokenizer for CJK support
  • Semantic Search — Optional vector search via OpenAI-compatible embedding APIs
  • AES-256-GCM Encryption — All stored data is encrypted at rest
  • Case Management — Organize memories by project or case
  • Hebbian Links — Memories accessed together automatically strengthen their connections
  • Broadcast — Notify all Claude Code sessions via claude-peers

Quick Start

git clone https://github.com/yutoribengoshi/memory-mcp.git
cd memory-mcp
npm install

Add to ~/.claude/settings.json:

{
  "mcpServers": {
    "memory": {
      "command": "node",
      "args": ["/path/to/memory-mcp/index.js"]
    }
  }
}

Optional: Enable Semantic Search

Set an OpenAI-compatible API key to enable vector search:

{
  "mcpServers": {
    "memory": {
      "command": "node",
      "args": ["/path/to/memory-mcp/index.js"],
      "env": {
        "OPENAI_API_KEY": "sk-..."
      }
    }
  }
}

Also supports custom endpoints (Ollama, LMStudio, etc.):

{
  "env": {
    "EMBEDDING_API_KEY": "your-key",
    "EMBEDDING_URL": "http://localhost:11434/v1/embeddings",
    "EMBEDDING_MODEL": "nomic-embed-text"
  }
}

Tools

Tool Description
save_note Save a note (upsert by key)
save_conversation Save full conversation
search_memory Full-text search (Japanese + Hebbian links)
semantic_search Vector similarity search (requires API key)
rag_query RAG: hybrid search (FTS + vector) with full-text context retrieval
list_conversations List saved conversations
get_conversation Get full conversation by ID
delete_conversation Delete a conversation
save_case_note Save note linked to a case
list_cases List all cases
get_case Get case details with notes and conversations
archive_case Archive a case
broadcast_note Save and broadcast to all sessions
get_memory_links View Hebbian links for a memory
memory_stats Show statistics

How It Works

Hebbian Links

Inspired by Hebb's rule in neuroscience — "neurons that fire together wire together."

  • Memories searched within 5 minutes of each other get automatically linked
  • Memories in the same case get linked
  • Links strengthen with repeated co-access
  • Unused links decay after 30 days (weight x 0.95)
  • Links below 0.01 are pruned

Data Storage

~/.memory-mcp/
├── memory.db    # SQLite database (encrypted)
└── .key         # AES-256-GCM encryption key (chmod 600)

Requirements

  • Node.js 22+ (uses built-in node:sqlite)
  • Claude Code
  • Optional: OpenAI API key for semantic search

License

MIT

Author

Tomoyuki Seki (@yutoribengoshi)

日本語

「なんか俺のClaude Codeだけ賢くね？」の正体

Claude Code 用の長期記憶 MCP サーバー。セッションを跨いでもメモ・会話の文脈を忘れません。

特徴

  • SQLite 永続化 — メモ・会話を SQLite に保存。セッション終了後も記憶が残る
  • 日本語全文検索 — FTS5 trigram トークナイザーで日本語の部分一致検索に対応
  • セマンティック検索 — OpenAI互換のEmbedding APIでベクトル類似検索（オプション）
  • AES-256-GCM 暗号化 — 保存データは自動で暗号化。鍵は ~/.memory-mcp/.key に保持
  • 案件別管理 — 案件（case）単位でメモ・会話を整理。弁護士の実務から生まれた設計
  • ヘブ則リンク — 連続検索されたメモを自動リンク。使うほど関連記憶が強化される
  • ブロードキャスト — claude-peers 連携で複数セッションに一斉通知

インストール

git clone https://github.com/yutoribengoshi/memory-mcp.git
cd memory-mcp
npm install

Claude Code に設定

~/.claude/settings.json の mcpServers に追加:

{
  "mcpServers": {
    "memory": {
      "command": "node",
      "args": ["/path/to/memory-mcp/index.js"]
    }
  }
}

オプション: セマンティック検索を有効化

OpenAI互換のAPIキーを設定するとベクトル検索が使えます:

{
  "mcpServers": {
    "memory": {
      "command": "node",
      "args": ["/path/to/memory-mcp/index.js"],
      "env": {
        "OPENAI_API_KEY": "sk-..."
      }
    }
  }
}

Ollama や LMStudio などのローカルモデルも対応:

{
  "env": {
    "EMBEDDING_API_KEY": "your-key",
    "EMBEDDING_URL": "http://localhost:11434/v1/embeddings",
    "EMBEDDING_MODEL": "nomic-embed-text"
  }
}

使い方

Claude Code のチャットでそのまま使えます。

「このメモを保存して: 来週のリリースでは認証フローを変更する」
→ save_note が呼ばれ、暗号化して保存

「認証フローについて前に何か決めたっけ？」
→ search_memory で全文検索、ヘブ則で関連メモも表示

「認証に関連する記憶を広く探して」
→ semantic_search でベクトル類似検索

「この案件の経緯を踏まえて回答して」
→ rag_query でキーワード+ベクトルのハイブリッド検索、全文を文脈として取得

ツール一覧

ツール 説明
save_note メモを保存（key 指定で上書き可）
save_conversation 会話全文を保存
search_memory 全文検索（日本語対応 + ヘブ則リンク表示）
semantic_search ベクトル類似検索（APIキー設定時のみ）
rag_query RAG検索: キーワード+ベクトルのハイブリッド検索で全文を文脈として返す
list_conversations 保存済み会話の一覧
get_conversation 会話全文を取得
delete_conversation 会話を削除
save_case_note 案件に紐づけてメモを保存
list_cases 案件一覧
get_case 案件の詳細とメモ・会話一覧
archive_case 案件をアーカイブ
broadcast_note メモを保存し全セッションに通知
get_memory_links ヘブ則リンク（関連記憶）を取得
memory_stats 統計情報

ヘブ則リンクとは

神経科学のヘブの法則（"一緒に発火するニューロンは結びつく"）を応用した関連記憶システム。

  • 5分以内に連続検索されたメモ同士が自動リンク
  • 同じ案件のメモも自動リンク
  • 検索するたびに関連記憶が表示される
  • 30日以上アクセスされないリンクは自動減衰（weight × 0.95）
  • weight < 0.01 のリンクは自動削除

動作要件

  • Node.js 22+（node:sqlite を使用）
  • Claude Code
  • オプション: OpenAI APIキー（セマンティック検索用）

ライセンス

MIT

作者

Tomoyuki Seki（@yutoribengoshi）

About

Long-term memory MCP server for Claude Code — persistent notes, conversations, Japanese full-text search, case management, Hebbian links, AES-256-GCM encryption

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Readme

License

MIT license
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