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knowall-ai/mcp-reverie

Developer tools公式

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Neo4jナレッジグラフを用いたAIエージェント向けメモリ管理MCPサーバー

概要

mCP を上回る AI の Neo4j の知識グラフのメモリを知っています。 @knowall-ai/reverie が npm に公開されるまで、レガシーパッケージ @knowall-ai/mcp-neo4j-agent-memory (0.2.x) をインストールします。 GitHub リポジトリは GitHub リポジトリ が idall-ai/mcp-reverie で、 古い URL がリダイレクトされます。 Reverie は、事実のパイルからエージェントのメモリを回し、そのマップを健康に保ちます。 MCP サーバーなので、モデル・コンテキスト・プロトコル(Claude Desktop、OpenClaw、Azure AI Foundry、 Cursor...)を話すエージェントは同じグラフで、ヘルメス・エージェントのメモリ・プロペラ・フレーバーがヘルメス・レベリエに住んでいます。 - 人、組織、プロジェクト、場所、概念、会議、決定は、タイプされた関係を持つノードです。 「アイリッシュ・FAのWhoはウィニーについて話しましたか?」は、類似性検索ではなく、グラフウォークです。 - デフォルト(APIキーなし)とOpenAI、Azure OpenAI、Ollama、Voyageのローカルエンベディングを使用して、ハイブリッドキーワード+セマンティック検索.

概要(AI 翻訳)

Reverie は、AI の Neo4j の知識グラフのメモリを MCP 経由で提供しました。 @knowall-ai/reverieとしてnpmに公開されます。(旧パッケージ@knowall-ai/mcp-neo4j-agent-memoryに成功)。 GitHub リポジトリは knowall-ai/mcp-reverie で、古い URL がリダイレクトされます。

Reverie は、世界中のエンティティティのマップに事実のパイルからエージェントのメモリを回し、それらがどのように関連しているかをに変え、そのマップを健全に保ちます。 MCP サーバーなので、モデル・コンテキスト・プロトコル(Claude Desktop、OpenClaw、Azure AI Foundry、 Cursor…)を話すエージェントは同じグラフで、ヘルメス・エージェントのメモリ・プロペラ・フレーバーがヘルメス・レベリエに住んでいます。

#Reverieの理由

  • 実店舗ではなく、タイプされたエンティティティグラフ。 人、組織、プロジェクト、場所、概念、会議、決定は、タイプされた関係を持つノードです。 「アイリッシュ・FAのWhoはウィニーについて話しましたか?」は、類似性検索ではなく、グラフウォークです。 -「ベンジャミン」と言うと「ベン」を見つけるのが検索です。 デフォルト(APIキーなし)とOpenAI、Azure OpenAI、Ollama、Voyageのローカルエンベディングで、ハイブリッドキーワード+セマンティック+ファジー名検索。
  • **それは夢です.

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README

以下は原文 README の抜粋です。原文を見る。

Reverie — graph memory that dreams

Reverie is KnowAll AI’s Neo4j knowledge-graph memory for AI agents, served over MCP. It is published on npm as @knowall-ai/reverie (successor to the legacy package @knowall-ai/mcp-neo4j-agent-memory). The GitHub repository is now knowall-ai/mcp-reverie, and old URLs redirect.

Reverie turns an agent’s memory from a pile of facts into a map of the entities in its world and how they relate, and keeps that map healthy. It is an MCP server, so any agent that speaks the Model Context Protocol (Claude Desktop, OpenClaw, Azure AI Foundry, Cursor…) gets the same graph; a Hermes Agent memory-provider flavour lives in hermes-reverie.

Why Reverie

  • A typed entity graph, not a fact store. People, organisations, projects, places, concepts, meetings and decisions are nodes with typed relationships. “Who at the Irish FA have we talked to about Winnie?” is a graph walk, not a similarity search.
  • Search that finds “Ben” when you say “Benjamin”. Hybrid keyword + semantic + fuzzy name search, with local embeddings by default (no API key) and OpenAI, Azure OpenAI, Ollama or Voyage a config switch away.
  • It dreams. A dream tool merges duplicates safely, canonicalises labels, re-embeds, counts orphans and flags nodes that have become property dumps, so a nightly job can keep the graph clean.
  • One graph, any agent. KnowAll runs Sallie (OpenClaw) and Poppie (Hermes) against the same conventions; Reverie is how they share what they know.
  • LLM-driven, transparent tools. Simple atomic operations; the model does the entity recognition and conflict resolution, and every action is explicit.
  • Yours to run. Neo4j on your own machine or VM. Nothing leaves it unless you choose a remote embedding provider.

Quick Start 🚀

You can run this MCP server directly using npx:

npx -y @knowall-ai/reverie

Or add it to your Claude Desktop configuration:

{
  "mcpServers": {
    "reverie": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@knowall-ai/reverie"],
      "env": {
        "NEO4J_URI": "bolt://localhost:7687",
        "NEO4J_USERNAME": "neo4j",
        "NEO4J_PASSWORD": "your-password",
        "NEO4J_DATABASE": "neo4j"
      }
    }
  }
}

Features

  • 🧠 Persistent Memory Storage - Store and retrieve memories across conversations
  • 🔗 Semantic Relationships - Create meaningful connections between memories (KNOWS, WORKS_AT, CREATED, etc.)
  • 🔍 Hybrid Search - Keyword plus semantic search across all memory properties, with local embeddings by default
GitHub で README 全文を見る

インストール

npx -y @knowall-ai/reverie
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設定

{ "mcpServers": { "reverie": { "command": "npx", "args": ["-y", "@knowall-ai/reverie"], "env": { "NEO4J_URI": "bolt://localhost:7687", "NEO4J_USERNAME": "neo4j", "NEO4J_PASSWORD": "your-password", "NEO4J_DATABASE": "neo4j" } } } }