ttommyth/rag-memory-mcp

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Repository Install

知識グラフと機能を備えた高度なMCPサーバー。このサーバーは、セマンティック検索、ドキュメント処理、ハイブリッド検索などの基本的なメモリコンセプトを拡張します.

概要

知識グラフと機能を備えた高度なMCPサーバー。このサーバーは、よりインテリジェントなメモリ管理のために、セマンティック検索、ドキュメント処理、およびハイブリッド検索で基本的なメモリコンセプトを拡張します。モデルコンテキストプロトコルプロジェクトからナレッジグラフメモリサーバー。このサーバーは、MCP クライアント(Claude Desktop、VS Code など)と一緒にローカルで動作するように設計されており、データベースストレージのローカルファイルシステムアクセスが必要です。 - : 持続的なエンティティティティティティティティティティティティ、リレーション、およびオブザベーション - : テキストトランスを用いたセマンティックな類似性検索 - : RAG-enabled ドキュメントのチャンクと埋め込む - : グラフのトラバーサルとベクトル類似性を組み合わせる - : ベクトル操作のためのsqlite-vec による高速ローカルストレージ - : ドキュメントからの自動用語抽出このサーバーは、モデルコンテキストプロトコル(MCP)による包括的なメモリ管理を実現します。 - storeDocument: 処理のためにメタデータでドキュメントを保存 - chunkDocument: 設定可能なパラメータでテキストチャンクを作成します -...

概要（AI 翻訳）

RAG-enabled Memory 用の高度な MCP サーバーで、** ベクトル検索** 機能を備えたナレッジグラフを使っています。このサーバーは、よりインテリジェントなメモリ管理のために、セマンティック検索、ドキュメント処理、およびハイブリッド検索で基本的なメモリコンセプトを拡張します。

: モデルコンテキストプロトコルプロジェクトからナレッジグラフメモリサーバーにインスパイアされる。

注意: このサーバーは、MCP クライアント(Claude Desktop、VS Code など)と一緒にローカルで動作するように設計されており、データベースストレージのローカルファイルシステムアクセスが必要です。

✨ 主な特長

-ナレッジグラフメモリ:永続的なエンティティティティ、関係、および観察

** ツェンベクター検索**: 文章の変圧器を使用してSemantic類似性検索 -文書処理:RAG対応文書のチャンクと埋め込み -ハイブリッド検索: ベクトルの類似性をグラフの横断と結合して下さい
** ⚡ SQLite バックエンド**: ベクトル操作のためのsqlite-vecによる高速ローカルストレージ
免除の抽出:文書からの自動期間の抽出

ツール

このサーバーは、モデルコンテキストプロトコル(MCP)による包括的なメモリ管理を実現します。

ドキュメント管理

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README

以下は原文 README の抜粋です。原文を見る。

rag-memory-mcp

An advanced MCP server for RAG-enabled memory through a knowledge graph with vector search capabilities. This server extends the basic memory concepts with semantic search, document processing, and hybrid retrieval for more intelligent memory management.

Inspired by: Knowledge Graph Memory Server from the Model Context Protocol project.

Note: This server is designed to run locally alongside MCP clients (e.g., Claude Desktop, VS Code) and requires local file system access for database storage.

✨ Key Features

🧠 Knowledge Graph Memory: Persistent entities, relationships, and observations
🔍 Vector Search: Semantic similarity search using sentence transformers
📄 Document Processing: RAG-enabled document chunking and embedding
🔗 Hybrid Search: Combines vector similarity with graph traversal
⚡ SQLite Backend: Fast local storage with sqlite-vec for vector operations
🎯 Entity Extraction: Automatic term extraction from documents

Tools

This server provides comprehensive memory management through the Model Context Protocol (MCP):

📚 Document Management

storeDocument: Store documents with metadata for processing
chunkDocument: Create text chunks with configurable parameters
embedChunks: Generate vector embeddings for semantic search
extractTerms: Extract potential entity terms from documents
linkEntitiesToDocument: Create explicit entity-document associations
deleteDocuments: Remove documents and associated data
listDocuments: View all stored documents with metadata

🧠 Knowledge Graph

createEntities: Create new entities with observations and types
createRelations: Establish relationships between entities
addObservations: Add contextual information to existing entities
deleteEntities: Remove entities and their relationships
deleteRelations: Remove specific relationships
deleteObservations: Remove specific observations from entities

🔍 Search & Retrieval

hybridSearch: Advanced search combining vector similarity and graph traversal
searchNodes: Find entities by name, type, or observation content
openNodes: Retrieve specific entities and their relationships

GitHub で README 全文を見る

インストール

npx -y rag-memory-mcp

MCP 初心者？mcpskill.org のガイドから始めましょう →

設定

{
  "mcpServers": {
    "rag-memory": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "rag-memory-mcp"]
    }
  }
}