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AI エージェントのローカルファーストの長期メモリ: MCP サーバー、TypeScript SDK、CLI および HTTP サービスの 1 つの SQLite ファイルに。 証拠を裏返したリコール, 退職者のガイダンスの修正, 一時的な履歴.
概要
ソースが修正されると、それに依存するすべてのメモリが退職されますので、次のエージェントは、ストールレッスンを繰り返す代わりに、まだ真のものから始まります。 Mnemosyneはメモリをその結果に接続します。: 修正された要件は、依存した手順を退職することができ、失敗した試験はスキルを保ち、新しいエージェントは明示的なハンドオフから再開することができます。 ローカルエンジンを1つのSQLiteファイルで実行し、TypeScript、MCP、CLI、または認証されたHTTPをPythonクライアントと接続し、ライブインスペクターでホストを接続します。 MCP クライアントにメモリを与えます。 プロジェクトルートで .mcp.json を読み込み、 .cursor/mcp.json を読み込みます。 どちらも同じサーバーのエントリを取ります。 データベースファイル (モード 0600) と親ディレクトリ (モード 0700) は、最初の使用時に作成されます。 クライアントがサーバーを起動するディレクトリから相対パスが解決します。クライアントがサーバーを他の場所で起動する場合、絶対パスを使用します.
概要(AI 翻訳)
次のエージェントはワーサーを開始します。
Mnemosyne は、AI エージェントのローカルファースト、長期的なメモリです。エージェントが受け継がれてきた証拠と一緒に学んだことを 1 つの SQLite ファイルで、TypeScript、MCP、CLI または HTTP 上の任意のホストに提供されます。 ソースが修正されると、それに依存するすべてのメモリが退職されますので、次のエージェントは、ストールレッスンを繰り返す代わりに、まだ真のものから始まります。
Mnemosyneはメモリをその結果に接続します。: 修正された要件は、依存した手順を退職することができ、失敗した試験はスキルを保ち、新しいエージェントは明示的なハンドオフから再開することができます。 ローカルエンジンを1つのSQLiteファイルで実行し、TypeScript、MCP、CLI、または認証されたHTTPをPythonクライアントと接続し、ライブインスペクターでホストを接続します。
2.0.0-rc.10・リリース候補・MIT・Node.js ≥22.16
ウェブサイト・クイックスタート・ドキュメント・例・マイグレーション・測定結果・npm・投稿
エージェントのインストールと接続
MCP クライアントにメモリを与えます。 Claude Code は、プロジェクトルートの [.mcp.json] を読み込み、Cursor は [.cursor/mcp.json] を読み込みます。 どちらも同じサーバーのエントリを取ります。 データベースファイル(モード[0600)と、その親ディレクトリ(モード[[[0700])は、最初の使用時に作成されます.
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README
以下は原文 README の抜粋です。原文を見る。
Mnemosyne
The next agent starts wiser.
Mnemosyne is local-first, long-term memory for AI agents: one SQLite file that keeps what an agent learned together with the evidence it came from, served to any host over TypeScript, MCP, CLI or HTTP. When a source is corrected, every memory that depended on it is retired, so the next agent starts from what is still true instead of repeating a stale lesson.
Mnemosyne connects memory to its consequences: a corrected requirement can retire a dependent procedure, a failed trial can withhold a skill, and a new agent can resume from an explicit handoff. Run the local engine in one SQLite file; connect your host through TypeScript, MCP, CLI, or authenticated HTTP with a Python client and live inspector.
2.0.0 · Stable release · MIT · Node.js ≥22.16
Website · Quickstart · Documentation · Examples · Migration · Measured results · npm · Contributing
Install and connect an agent
npm install mnemosy-ai # latest = 2.0.0; pin [email protected] to reproduce
npx --no-install mnemosy demo # offline: no API key, no server, no Docker
Give the memory to an MCP client. Claude Code reads .mcp.json in the project root and Cursor reads .cursor/mcp.json; both take the same server entry. The database file (mode 0600) and its parent directory (mode 0700) are created on first use. Relative paths resolve from the directory the client starts the server in; use absolute paths if your client launches servers elsewhere.
{
"mcpServers": {
"mnemosyne": {
"command": "npx",
"args": [
"-y", "-p", "[email protected]", "mnemosy", "mcp",
"--db", "./.mnemosyne/memory.sqlite",
"--workspace", "my-project", "--agent", "assistant"
]
}
}
}
Claude Code can register the same server from the shell:
claude mcp add mnemosyne -- npx -y -p [email protected] mnemosy mcp --db ./.mnemosyne/memory.sqlite --workspace my-project --agent assistant
インストール
npx -y -p [email protected] mnemosy mcp --db ./.mnemosyne/memory.sqlite --workspace my-project --agent assistant設定
{
"mcpServers": {
"mnemosyne": {
"command": "npx",
"args": [
"-y", "-p", "[email protected]", "mnemosy", "mcp",
"--db", "./.mnemosyne/memory.sqlite",
"--workspace", "my-project", "--agent", "assistant"
]
}
}
}