mcp-サーバメモリ

これは、メモリテキストファイルと対話して、チャット間のコンテキストで Claude を支援するMCPサーバーです。

それぞれの行は思い出です。

これらのツールを使用すると、Claude (および他の MCP クライアント) はチャットの途中で思い出を管理できます。

memory_add(memory: string) - メモリを追加する
memory_search(query: string) - 一致するメモリを返します (部分文字列の完全一致) - 後で、globs/regex を許可する可能性があります
memory_delete(query: string) - 一致するメモリを削除します（部分文字列の完全一致）
memory_list() - すべてのメモリを返す
参考までに、 memory_update == memory_delete + memory_add

例えば、

自分の名前を言う => 「ウェスと話している」
娘の年齢に言及 => 「ウェスの娘は8歳です」
Typescript プロジェクトに取り組んでいると言う => "Typescript プロジェクトに取り組んでいます"
そして、これは重要なことですが、Claude (アシスタント/LLM) の発言や行動に基づくことができます...
- 特に、ツールの使用 (つまり、 run_command )... ツールを使用する最初の試行で失敗し (つまり、 pythonコマンドが存在しない)、その後のツールの使用が成功したとします (つまり、 pythonの代わりにpython3を使用する) => Claude は「python3 を使用してください。python は存在しません」と記録できます...
クロードにXに関する記憶を消すように頼む =>memory_delete(query: X)
名前を修正します => Memory_search("oldname") + Memory_delete(一致する各レコード、または共通のサブセットクエリ) + Memory_add("newname")

その後、新しいチャットが始まると、クロードは最近の記憶（一部またはすべて）を自動的に取得する**か、**記憶（一部/複数/すべて）を尋ねることもできます。そして、それらの情報を使って、返信やツールなどを調整することができます。

デザイン

シンプルなメモリテキストファイル、理由:

ChatGPTのメモリはうまく機能し、本質的にはテキストファイルです
- おそらくそれは舞台裏で構造化されているのでしょうが、メモリを確認すると、テキストファイルとして表示されます。
mcp-server-commandsの同様のリマインダー機能をテストしたところ、うまくいきました (Claude がリマインダーを使用していたとき)。
非構造化テキストは、ツールとパラメータを簡素化し、基本的に文字列のリストを管理します。

キューイング機構:

モデルが記憶を保存するタイミングを判断できる手がかりも重要です。これをどのように行うのが最適かは少々不明確ですが…
トレーニング：OpenAIは、モデルが記憶を保存するタイミングを判断するためのトレーニングをある程度実施していることを認めています。これは、モデルが道具の使用についてトレーニングされているのと同じです。
プロンプト: システムプロンプトコンポーネントには、メモリの保存をトリガーするリマインダーが含まれている可能性があります。
ツールのみ：Claude をテストしたところ、ツール仕様のみ、そしてツール応答にヒントや提案を追加しても、Claude に記憶を保存させることはできませんでした。つまり、これだけでは不十分です。Claude はツールを使ってプロンプト/リクエストを実行する際にのみツールを使用するように訓練されているようです。そのため、プロンプトコンポーネントにリマインダー/キューを追加すると効果的だと考えています。

これらが時間の価値があるかどうかは分かりませんが、将来のためにアイデアをリストアップしているだけです。もしかしたら、自分で作業するのをやめるつもりなのかもしれません :)

新しさの要素: 新しさに基づいて記憶を並べ替える方法?
- すると、あいまいなメモリクエリに順序が関係するようになります (つまり、Typescript プロジェクトと Python プロジェクトで作業し、新しいプロジェクトを開始するように要求すると、最近使用したプロジェクトを提案してもらえますか?)
昔の思い出を消しますか?