このプロジェクトでは、モデルコンテキストプロトコル(MCP)サーバーとして、Roo Code Memory Bankシステムのコア機能を実装しています。 AIアシスタントは、構造化されたMCPツールを使用してファイルベースのメモリバンクと相互作用することにより、セッション間でプロジェクトコンテキストを維持することができます。

##特徴

MCP サーバーでは、以下のツールを提供しています。

*[initialize_memory_bank:[memory-bank/]]ディレクトリと標準[.md]ファイル([[productContext.md]]]]])、[progress.md、[decisionLog.md]]、[systemPatterns.md]])を初期テンプレートで作成します。 入力:(任意) [[T8] 出力:[{ "status": "success" | "error", "messages"?: string[], "message"?: string } *[check_memory_bank_status: memory-bank/ ディレクトリが存在し、その中の [.md ファイルを一覧表示しているかどうかを確認します。 入力:[{} 出力:[{ "exists": boolean, "files": string[] } *[read_memory_bank_file: 指定されたメモリバンクファイルのフルコンテンツを読み込みます。 入力:[{ "file_name": string } 出力:[{ "content": string }]またはエラーオブジェクト。 *[append_memory_bank_entry: 特定のマークダウンヘッダの下に、新しいタイムスタンプされたエントリを指定したファイルに追加します.

Roo Code Memory Bank MCP Server

This project implements the core functionality of the Roo Code Memory Bank system as a Model Context Protocol (MCP) server. It allows AI assistants to maintain project context across sessions by interacting with a file-based memory bank using structured MCP tools.

Features

This MCP server provides the following tools:

• initialize_memory_bank: Creates the memory-bank/ directory and standard .md files (productContext.md, activeContext.md, progress.md, decisionLog.md, systemPatterns.md) with initial templates.
  • Input: (Optional) { "project_brief_content": string }
  • Output: { "status": "success" | "error", "messages"?: string[], "message"?: string }
• check_memory_bank_status: Checks if the memory-bank/ directory exists and lists the .md files within it.
  • Input: {}
  • Output: { "exists": boolean, "files": string[] }
• read_memory_bank_file: Reads the full content of a specified memory bank file.
  • Input: { "file_name": string }
  • Output: { "content": string } or error object.
• append_memory_bank_entry: Appends a new, timestamped entry to a specified file, optionally under a specific markdown header. Creates the file if it doesn’t exist.
  • Input: { "file_name": string, "entry": string, "section_header"?: string }
  • Output: { "status": "success" | "error", "message": string }

Prerequisites

• Node.js (v18 or later recommended)
• npm (usually included with Node.js)
• An MCP client environment (like the one used by Cline) capable of managing and launching MCP servers.

Installation

1. Clone the repository:

   git clone https://github.com/IncomeStreamSurfer/roo-code-memory-bank-mcp-server.git
   cd roo-code-memory-bank-mcp-server
   

2. Install dependencies:

   npm install
   

3. Build the project:

   npm run build
   

   This compiles the TypeScript code into JavaScript in the dist/ directory.

Configuration (for Cline MCP Client)

To make this server available to your AI assistant (like Cline), you need to add its configuration to your MCP settings file (e.g., cline_mcp_settings.json).

Find the mcpServers object in your settings file and add the following entry:

{
  "mcpServers": {
    // ... other server configurations ...

    "roo-code-memory-bank-mcp": {
      "autoApprove": [
        "initialize_memory_bank",
        "check_memory_bank_status",
        "read_memory_bank_file",
        "append_memory_bank_entry"
      ],
      "disabled": false,
      "timeout": 60,
      "command": "node", // Or "cmd.exe" with "/c node ..." on Windows if needed
      "args": [
        // IMPORTANT: Replace this path with the actual absolute path
        // to the compiled index.js file on your system