OpenMemory MCP
OpenMemory MCPは、AIツールが異なるプラットフォーム間でコンテキストメモリを保存、管理、および共有できるようにするプライベートなローカルファーストメモリレイヤーであり、すべてのデータをローカルシステムで安全に保持します。
https://mem0.ai/openmemory-mcp?ref=aipure&utm_source=aipure
製品情報
更新日:2025年07月16日
OpenMemory MCP の月間トラフィック傾向
OpenMemory MCPは7月に254.8Kのアクセス数を達成し、128.4%の成長を記録しました。進行中の会話から関連情報を動的にキャプチャ、整理、取得するMem0のスケーラブルなメモリアーキテクチャの導入が、この大幅な増加に貢献したと考えられます。さらに、最大80%のコスト削減機能と強化されたパーソナライゼーション機能により、より多くのユーザーや開発者を引き付けています。
OpenMemory MCPとは
OpenMemory MCPは、Mem0フレームワーク上に構築され、モデルコンテキストプロトコル（MCP）標準に準拠した、AIアプリケーション向けの統合メモリレイヤーを作成する革新的なソリューションです。Claude、Cursor、Windsurfなどの異なるAIツール間のブリッジとして機能し、セッション全体で一貫したコンテキストとメモリを維持できるようにします。クラウドベースのメモリソリューションとは異なり、OpenMemory MCPは完全にローカルで動作し、ユーザーはデータを完全に制御しながら、トピックの整理、感情的なコンテキストの追跡、時間的なメモリの保存などの高度なメモリ管理機能を有効にできます。
OpenMemory MCPの主な機能
OpenMemory MCPは、Claude、Cursor、WindsurfなどのAIツール間で永続的なコンテキストを可能にする、プライベートなローカルファーストのメモリレイヤーです。ユーザーは、トピック、感情、タイムスタンプを使用してメモリを保存、整理、管理し、すべてのデータをデバイスにローカルに保持できます。このシステムは、データのプライバシーとセキュリティを確保しながら、透明性、許可制御、およびさまざまなAIアプリケーション間での移植性を提供します。
ローカルファーストストレージ: すべてのメモリはクラウド同期なしでユーザーのデバイスにローカルに保存され、完全なデータのプライバシーと制御を保証します
クロスツールメモリ共有: MCP互換の異なるAIツール間でシームレスなコンテキスト共有を可能にし、アプリケーション全体で一貫性を維持します
許可ベースのアクセス制御: どのMCPクライアントがメモリにアクセスできるかを細かく制御し、メモリへのアクセスを追跡するための組み込みの監査機能を提供します
構造化されたメモリ管理: 検索と取得を容易にするために、メタデータ、トピック、感情、およびタイムスタンプを使用してメモリを整理します
OpenMemory MCPのユースケース
ソフトウェア開発ワークフロー: さまざまな開発ツール間でコンテキストを維持し、デバッグ手順を追跡し、異なるAIアシスタント間でプロジェクトの知識を共有します
技術ドキュメント: さまざまな開発環境でAPIの使用法、コードスニペット、および機能ドキュメントを保存および取得します
プロジェクト管理: チームメンバーとツール間の機能リクエスト、会議の洞察、およびプロジェクトのコンテキストの引き継ぎを追跡します
メリット
ローカルファーストのアプローチによる完全なプライバシー
複数のAIツール間でのシームレスな統合
メモリへのアクセスと保持の完全な制御
デメリット
ローカルでのセットアップとメンテナンスが必要です
MCP互換のツールのみに制限されます
現在、初期開発段階にあり、一部の機能は今後の予定としてマークされています
OpenMemory MCPの使い方
ステップ1：開発環境のセットアップ: OpenMemory MCPはコンテナで実行されるため、マシンにDockerがインストールされていることを確認してください
ステップ2：リポジトリのクローン: 'git clone https://github.com/mem0ai/mem0.git'および'cd mem0/openmemory'を実行します
ステップ3：環境の構成: 'make env'を実行して、OpenAI APIキーを使用してバックエンドの.envファイルを作成します
ステップ4：Dockerイメージのビルド: 'make build'を実行して、サービスに必要なすべてのDockerイメージをビルドします
ステップ5：サービスの開始: 'make up'を実行して、すべてのサービス（APIサーバー、ベクターデータベース、およびMCPサーバーコンポーネント）を開始します
ステップ6：MCPクライアントのインストール: 'npx install-mcp i \"http://localhost:8765/mcp/cursor/sse/username\" --client cursor'を実行して、MCPクライアントを接続します
ステップ7：ダッシュボードへのアクセス: ブラウザでhttp://localhost:3000を開いて、OpenMemoryダッシュボードにアクセスし、メモリを表示および管理できます
ステップ8：MCP互換ツールの接続: Claude、Cursor、Windsurfなどのツールを構成して、ローカルのOpenMemory MCPサーバーに接続します
ステップ9：メモリの使用開始: 接続されたツールを介してメモリの追加を開始します。メモリはローカルに保存され、すべてのMCP互換アプリケーションからアクセスできます
ステップ10：メモリの管理: ダッシュボードを使用して、メモリへのアクセスを監査し、権限を制御し、ツール間で保存されたメモリを管理します
OpenMemory MCPのよくある質問
OpenMemory MCPは、Mem0を搭載したローカルアプリで、AIアプリケーションにプライベートなローカルメモリレイヤーを提供します。トピック、感情、タイムスタンプを使ってメモリを保存、整理、管理し、すべてのデータをデバイスにローカルに保存できます。
OpenMemory MCPウェブサイトの分析
OpenMemory MCPのトラフィック＆ランキング
275.6K
月間訪問数
#121621
グローバルランク
#939
カテゴリーランク
トラフィックトレンド: Apr 2025-Jun 2025
OpenMemory MCPユーザーインサイト
00:03:10
平均訪問時間
5.3
訪問あたりのページ数
37.91%
ユーザーバウンス率
OpenMemory MCPの主要地域
US: 19.23%
IN: 16.12%
CN: 15.14%
VN: 7.35%
KR: 4.73%
Others: 37.42%
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