m4f-s/gomaa
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Gomaa — 自動エージェントメモリOS。 Obsidian vaultの統合、ハイブリッドRRF検索、ナレッジグラフ、セキュリティゲート、MCPサーバーのAIエージェントの永続的なメモリシステム.
概要
Gomaa は AI エージェント (ヘルメス、OpenClaw、Claude デスクトップ、 Cursor、Windsurf、CrewAI、LangChain) を永続的に装備し、長期的なメモリを構築しました。 高速またはゼロコンフィグ、ハイブリッド・レシプロカル・ランク・フュージョン(RRF)検索、ウィキリンク・ナレッジ・グラフ、Ebbinghaus Temporal decay、クロス・エージェント・フリート・シェア、および非同期のGoogleドライブ・クラウド・シンクロナイズ。 ほとんどのAIメモリシステムは3つの基本的な欠陥に苦しむ: 1. 記憶は不透明なベクトルデータベースに消えます。 人は、エージェントが学んだことを監査、修正、または硬化することはできません。 2。 メカニズムを忘れずに、古い騒音が蓄積し、エージェントのプロンプトウィンドウを汚染します。 3. 調査のノート、資格情報および仕事のスクラッチパッドの衝突は、幻覚を引き起こします。 * すべてのメモリは、Obsidian vault の [[Wiki Links]] と YAML のフロントマッターで読みやすいマークダウンノートです。 * #pinned の記憶が永続的にとどまる間、非アクティブな思い出は($Salience \times 0.95^{\Delta t}$)をフェデします.
概要（AI 翻訳）
Autonomous AIの代理店(v4.0.0 — 「Gomaa Neo」)のための生産等級、ローカルファースト階層および神経刺激された認知記憶エンジン。
Gomaa は AI エージェント (ヘルメス、OpenClaw、Claude デスクトップ、 Cursor、Windsurf、CrewAI、LangChain) を、永続的、人間性的、そしてトランスフマンの長期記憶と装備しています。 これは、高速PostgreSQL + pgvector(HNSW)またはゼロコンフィグSQLite WALで、4象限認知アーキテクチャ(Episodic、Semantic、Procedural、Work Memory)、HippoRAG 2パーソナライズされたPageRank、Asociative retrieval、**3相補酵素(Rescus、Rescronal、Rescus、Rescus、Rescus、Rescus、Rescus、Rescus、Rescus、Rescus、Rescus、Rescus、Rescus、Rescus、Rescus、Rescue、Rescue、Rescue、Rescue、Rescue、Rescue、Rescue、Rescue、Rescue、Rescue、Rescue、Rescue、Rescue、Rescue、Research、Rescue、Rescue、Rescue、Rescue、Rescue、Rescue、Rescue、Rescue、Rescue、Rescue、Rescue、React、Rescue、
お問い合わせ
ゴマアはなぜですか?
ほとんどのAIメモリシステムは3つの基本的な欠陥に苦しむ: 1.ブラックボックスベクターブローブ: メモは不透明のベクトルデータベースに消えます。 人は、エージェントが学んだことを監査、修正、または硬化することはできません。 2.
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README
以下は原文 README の抜粋です。原文を見る。
Gomaa 🧠
Production-grade, local-first hierarchical & neuro-inspired cognitive memory engine for autonomous AI agents (v4.0.0 — “Gomaa Neo”).
Gomaa equips AI agents (Hermes, OpenClaw, Claude Desktop, Cursor, Windsurf, CrewAI, LangChain) with permanent, human-like and transhuman long-term memory. It unites human-readable Obsidian Markdown Vaults with high-speed PostgreSQL + pgvector (HNSW) or zero-config SQLite WAL, powering a 4-Quadrant Cognitive Architecture (Episodic, Semantic, Procedural, Working Memory), HippoRAG 2 Personalized PageRank (PPR) associative retrieval, 3-Phase Biological Sleep Consolidation (SWS + REM + Synaptic Homeostasis), ACT-R Base-Level Activation, hybrid Reciprocal Rank Fusion (RRF) search, Ebbinghaus temporal decay, cross-agent fleet sharing, and asynchronous Google Drive cloud synchronization.
💡 Why Gomaa?
Most AI memory systems suffer from three fundamental flaws:
- Black-Box Vector Blobs: Memories disappear into opaque vector databases. Humans cannot audit, correct, or curate what the agent learned.
- Context Pollution & Flat Storage: Raw chat logs, factual knowledge, and procedural skills are dumped into a single flat vector index without forgetting mechanisms or cognitive separation.
- Multi-Hop Blindness & Domain Cross-Contamination: Standard vector similarity fails when connecting facts across multiple hops, while un-scoped stores leak context across domains.
Gomaa v4.0 (“Gomaa Neo”) solves this:
- 🧠 4-Quadrant Cognitive Architecture: Explicit separation of Episodic (
episodic_eventsturn ledger), Semantic (notes+ weightedlinks), Procedural (procedural_playbookswith Bayesian Laplace utility), and Working Memory (working_memorybounded by Miller’s Law $7 \pm 2$). - 🕸️ HippoRAG 2 Associative PPR Retrieval: Single-step multi-hop retrieval using Personalized PageRank ($K=20, \alpha=0.15$) over bi-directional weighted graph links, fused with dense vectors, BM25 FTS, and ACT-R base-level activation ($\ln(1 + \text{access_count})$).
インストール
This server does not publish a one-line install command.
Open the repository installation guide MCP 初心者？mcpskill.org のガイドから始めましょう →設定
{
"mcpServers": {
"gomaa": {
"command": "python3",
"args": ["-m", "gomaa", "server"],
"env": {
"MEMORY_VAULT_PATH": "~/.gomaa/vault",
"MEMORY_DEFAULT_WING": "general"
}
}
}
}