pigrieco/mcp-memory-server

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Repository Install

pigrieco/mcp-memory-server は [https://github.com/pigrieco/mcp-memory-server.] からインポートされた MCP サーバー候補です

概要

pigrieco/mcp-memory-server は [https://github.com/pigrieco/mcp-memory-server.] からインポートされた MCP サーバー候補です

概要（AI 翻訳）

MLオートトリガーによるインテリジェントなAIメモリ管理

お問い合わせ

##**コンテンツの可否

SAMとは?
️️ 建築概要
インストール

Promptベースのインストール
設置プロセスの流れ
プラットフォーム固有のコマンド

サーバーモード及び操作

サーバー操作の流れ
サーバーモードの比較
時計ドッグサービス
OST クイックスタートコマンド

◀SAMの仕組み

🧠 技術概要
ユーザーのメリット
💼 使用事例

自動トリガーシステム

MLモデルの仕組み
トレーニングデータセット
職業訓練結果 ├ ハイブリッドシステム
✨ システムが検出するもの

○○設定例

📁 ~/.cursor/mcp settings.json
ANSIパラメータの説明

モデル情報
◀ テクニカルドキュメント

📁プロジェクト構造
OST 開発コマンド
負のトラブルシューティング
🧪テスト
❀ 高度な構成
パフォーマンスチューニング
セキュリティの考慮事項
OSTの生産の展開

ライセンス

お問い合わせ

確かにSAMとは?

**SAM(スマートアクセスメモリ)**は、情報を保存および取得するときに自動的に知っているAIプラットフォーム用のインテリジェントなメモリシステムです.

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README

以下は原文 README の抜粋です。原文を見る。

🧠 SAM - Smart Access Memory

Intelligent AI Memory Management with ML Auto-Triggers

📋 Table of Contents

🎯 What is SAM?
🏗️ Architecture Overview
🚀 Installation
🚀 Server Modes & Operation
⚙️ How SAM Works
🤖 Auto-Trigger System
🔧 Configuration Example
- 📁 ~/.cursor/mcp_settings.json
- 📚 Parameter Explanation
📊 Model Information
🔧 Technical Documentation
📝 License

🎯 What is SAM?

SAM (Smart Access Memory) is an intelligent memory system for AI platforms that automatically knows when to save and retrieve information. Using machine learning model created for it with 99.56% accuracy, SAM analyzes conversations in real-time and intelligently manages memory without user intervention.

✨ Key Benefits:

🧠 Automatic Memory Management: No manual commands - SAM decides when to save/search
🎯 Context-Aware: Understands conversation flow and retrieves relevant information

GitHub で README 全文を見る

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": {
    "mcp-memory-sam": {
      "command": "/path/to/mcp-memory-server/venv/bin/python",
      "args": ["/path/to/mcp-memory-server/main.py"],
      "env": {
        "ML_MODEL_TYPE": "huggingface",
        "HUGGINGFACE_MODEL_NAME": "PiGrieco/mcp-memory-auto-trigger-model",
        "AUTO_TRIGGER_ENABLED": "true",
        "PRELOAD_ML_MODEL": "true",
        "CURSOR_MODE": "true",
        "LOG_LEVEL": "INFO",
        "ENVIRONMENT": "development",
        "SERVER_MODE": "universal",
        "ML_CONFIDENCE_THRESHOLD": "0.7",
        "TRIGGER_THRESHOLD": "0.15",
        "SIMILARITY_THRESHOLD": "0.3",
        "MEMORY_THRESHOLD": "0.7",
        "SEMANTIC_THRESHOLD": "0.8",
        "ML_TRIGGER_MODE": "hybrid",
        "ML_TRAINING_ENABLED": "true",
        "ML_RETRAIN_INTERVAL": "50",
        "FEATURE_EXTRACTION_TIMEOUT": "5.0",
        "MAX_CONVERSATION_HISTORY": "10",
        "USER_BEHAVIOR_TRACKING": "true",
        "BEHAVIOR_HISTORY_LIMIT": "1000",
        "EMBEDDING_PROVIDER": "sentence_transformers",
        "EMBEDDING_MODEL": "all-MiniLM-L6-v2",
        "MONGODB_URI": "mongodb://localhost:27017",
        "MONGODB_DATABASE": "mcp_memory_dev"
      }
    }
  }
}