MCP Memory Service — ユースケース, インストール & ライブデモ

なぜ使うのか

主な機能

ベクトルとシンボルのハイブリッド想起。純粋な埋め込みストアより誤検知が少ない
エンティティ・決定・プロジェクトを結びつける知識グラフを自動構築
バックグラウンド統合処理：重複排除・要約・乖離の検出
MCP と並列で REST API も提供。同一ストアを 2 種類のクライアントで利用可能
SQLite ファースト（インフラ不要）。スケールアップ時は Postgres / pgvector に切り替え可能

ライブデモ

実際の動作

mcp-memory-service.replay ▶ 準備完了

0/0

インストール

クライアントを選択

~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json · Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "mcp-memory-service": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mcp-memory-service"
      ]
    }
  }
}

Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config を開く。保存後、アプリを再起動。

~/.cursor/mcp.json · .cursor/mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "mcp-memory-service": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mcp-memory-service"
      ]
    }
  }
}

Cursor は Claude Desktop と同じ mcpServers スキーマを使用。プロジェクト設定はグローバルより優先。

VS Code → Cline → MCP Servers → Edit

{
  "mcpServers": {
    "mcp-memory-service": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mcp-memory-service"
      ]
    }
  }
}

Cline サイドバーの MCP Servers アイコンをクリックし、"Edit Configuration" を選択。

~/.codeium/windsurf/mcp_config.json

{
  "mcpServers": {
    "mcp-memory-service": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mcp-memory-service"
      ]
    }
  }
}

Claude Desktop と同じ形式。Windsurf を再起動して反映。

~/.continue/config.json

{
  "mcpServers": [
    {
      "name": "mcp-memory-service",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mcp-memory-service"
      ]
    }
  ]
}

Continue はマップではなくサーバーオブジェクトの配列を使用。

~/.config/zed/settings.json

{
  "context_servers": {
    "mcp-memory-service": {
      "command": {
        "path": "uvx",
        "args": [
          "mcp-memory-service"
        ]
      }
    }
  }
}

context_servers に追加。保存時に Zed がホットリロード。

claude mcp add mcp-memory-service -- uvx mcp-memory-service

ワンライナー。claude mcp list で確認、claude mcp remove で削除。

ユースケース

実用的な使い方： MCP Memory Service

数週間にわたるコーディングプロジェクトで Claude の状態を維持する

👤 長期プロジェクトに取り組む開発者 ⏱ ~15 min beginner

使うタイミング： 毎セッション、プロジェクトの規約・決定・TODO を Claude に思い出させるのに 10 分かかっているとき。

前提条件

メモリサービスの起動 — uvx mcp-memory-service（デフォルトで ~/.mcp-memory.db に保存）

フロー

コアコンテキストを登録する

Use mcp-memory-service. Store these as project-level memory: 'use bun not npm', 'all DB writes go through src/db/repo.ts', 'no class components in src/ui'.✓ コピーしました

→ プロジェクトタグ付きで 3 件の記憶が保存される
次のセッションで利用する

Recall any project-level rules before suggesting changes to src/ui/Form.tsx.✓ コピーしました

→ 関連するルールが呼び出され、提案がそれを尊重している
新しい決定を記録する

Save: 'switched from React Query to SWR on 2026-04-22 because of Suspense compat'.✓ コピーしました

→ 日付付きで記憶が保存される。次回そのトピックが出たときに呼び出される

結果： 100 回の冷たいスタートではなく、継続的な関わりとしてプロジェクトを扱える。

注意点

記憶が無制限に増え、古い・無関係なものが想起され始める — 週 1 回 consolidate を実行する。タグで管理し、想起を直近のものや現プロジェクトに絞れるようにする

組み合わせ： filesystem

個人アシスタントエージェントに自分のプロフィールを記憶させる

👤 日常使いの Claude エージェントを構築している方 ⏱ ~10 min beginner

使うタイミング： 日常エージェントが自分の好み・定期的な会議・人物を毎回確認せずに把握してほしいとき。

フロー

プロフィールを登録する

Use mcp-memory-service. Store: my timezone (Asia/Tokyo), my partner's name, my work hours (10–7), recurring 1:1s.✓ コピーしました

→ type=profile としてプロフィールが保存される
随時想起する

Schedule 'lunch w/ Alice' for next Tuesday — pick a time that respects my work hours.✓ コピーしました

→ 記憶から勤務時間を参照して提案が行われる。再確認不要

結果： タスクごとのコンテキスト設定が減る。

注意点

医療・金融など機密性の高い情報が暗号化されずに保存されてしまう — DB パスを別途設定し暗号化ファイルシステムや SQLCipher を使う。または医療・金融情報はこのレイヤーに保存しない

組み合わせ： google-workspace-mcp

論文を読みながら研究知識グラフを構築する

👤 研究者・アナリスト・深掘り好きの読者 ⏱ ~60 min intermediate

使うタイミング： 30 本の論文を読んでおり、エンティティ・主張・矛盾を追跡したいとき。

フロー

読みながら取り込む

For each paper I link, extract: authors, key claims, methods, datasets — store as linked nodes.✓ コピーしました

→ ノード数が増加し、リンクが確認できる
矛盾を見つける

Across stored papers, find claims that contradict. List with sources.✓ コピーしました

→ 引用付きで相反する主張のペアが表示される
サーベイを生成する

Draft a 2-page survey with the dominant claim threads + contradictions noted.✓ コピーしました

→ 出典付きの主張スレッドを含む Markdown サーベイが生成される

結果： メモの羅列ではなく、真の総合的考察が得られる。

注意点

抽出品質にばらつきがある。ノイズになる主張も混入する — 信頼度の低いノードを定期的に削除する。統合ジョブが助けになるが万能ではない

組み合わせ： filesystem

チームメンバーのエージェント間でプロジェクト決定ログを共有する

👤 AI 開発エージェントを使う小規模チーム ⏱ ~30 min advanced

使うタイミング： チームの 3 人全員が Claude Code を使っているが、互いのエージェントがどんな決定を下したか誰も知らないとき。

前提条件

全員から到達可能なホストにデプロイ — 共有の開発マシンで --host 0.0.0.0 付きで実行するか、Docker イメージをデプロイする

フロー

チームの設定を共有サービスに向ける

Update each teammate's MCP config to use the shared URL with separate auth tokens.✓ コピーしました

→ 全エージェントが同一ストアを読み書きする
タグ付けの規約を決める

Convention: anything stored as type=decision is team-visible; type=personal is namespaced.✓ コピーしました

→ タグが適用され、想起の範囲が適切に絞られる

結果： Wiki なしでチームレベルの記憶を共有できる。

注意点

個人メモが誤ってチーム公開としてタグ付けされる — デフォルトを type=personal にする。チームノートは明示的に type=decision をオプトインで付ける

組み合わせ： github

組み合わせ

他のMCPと組み合わせて10倍の力を

mcp-memory-service + filesystem

記憶をリポジトリファイルに紐付ける。memory_id ↔ ファイルパスのリンクを維持する

When I edit src/db/repo.ts, recall any decisions referencing it before suggesting changes.✓ コピーしました

mcp-memory-service + github

PR レビューのサマリーを決定記憶として自動保存する

After every merged PR, store the design rationale + reviewer concerns as type=decision tagged with the repo.✓ コピーしました

ツール

このMCPが提供する機能

ツール	入力	呼び出すタイミング	コスト
store_memory	content, tags?, type?, metadata?	保持する価値がある新しい事実・決定が生まれたとき	0
recall	query, top_k?, tags?, since?	回答の前の最初のステップ。コンテキストを再発明しない	0
graph_neighbors	node_id, depth?	関連するエンティティや決定を探索する	0
consolidate	scope?	週次の保守作業。重複を統合する	LLM tokens for summarization
delete_memory	memory_id	忘れる権利の行使またはデータ誤りの修正	0

コストと制限

運用コスト

APIクォータ: なし — 全てローカル
呼び出しあたりのトークン: 想起は top_k に応じて 200〜2000 トークン
金額: 無料。統合処理はローカルまたは持ち込み LLM を使用
ヒント: 通常の想起呼び出しは top_k=5 に上限を設ける。重複排除は統合処理に任せ、プロンプトに詰め込まない

セキュリティ

権限、シークレット、影響範囲

最小スコープ： filesystem write to db path

認証情報の保管： DB は ~/.mcp-memory.db に保存。機密データには FS の暗号化か SQLCipher ビルドを使うこと

データ送信先： デフォルトはなし。統合処理で LLM を呼び出すよう設定した場合は外部通信が発生する

絶対に付与しない： 共有ホスト上で DB を誰でも読めるパーミッションに設定しない

記憶として PII が流入しうる。アプリケーション層でデータ保持ポリシーを適用すること

トラブルシューティング

よくあるエラーと対処法

想起の結果が空になる

タグフィルターを確認する。スキーマ変更後は埋め込みインデックスの再構築が必要な場合がある

確認： Look at tool result count and the tags you pass

複数エージェントの並行実行で DB ロックエラーが発生する

Postgres バックエンドに切り替えるか、SQLite の WAL モードを有効にする（最近のバージョンではデフォルト）

確認： PRAGMA journal_mode;

統合処理が終わらない

スコープを絞る：DB 全体ではなく consolidate(scope='last_week') を使う

記憶が無関係な雑談で溢れている

保存時により厳格に判断する。事実・決定のみ store_memory を呼び出し、雑談には使わない

確認： Audit recent stores; delete cruft

代替案

MCP Memory Service 他との比較

代替案	代わりに使う場面	トレードオフ
claude-mem-skill	長期知識ストアではなく、セッション間の継続性のある圧縮が欲しいとき	claude-mem はセッション継続性向け。こちらは真の永続記憶とグラフが主目的
Mem0	SDK 付きのホスト型メモリレイヤーが欲しいとき	大規模利用は有料。データがマシン外に出る
Letta (formerly MemGPT)	メモリレイヤーだけでなく、組み込みメモリ付きの完全なエージェントランタイムが必要なとき	より重い。エージェントアーキテクチャに対して意見が強い

その他

リソース

📖 GitHub の公式 README を読む

🐙 オープンな issue を見る

🔍 400以上のMCPサーバーとSkillsを見る