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ChromaDB 永続的知識&リコールシステム

ローカルベクターエンベディングを介して、異なる会話スレッドにわたって、AIにあなたの好み、プロジェクト構造、人生の詳細を記憶させます。

継続的なコンテキスト認識の実現

AIとの新しいチャットは毎回、記憶喪失から始まります。あなたは絶えず「私はTailwind CSSを好む」や「これにはPythonクラスを使用しないで」と言わなければなりません。Long-term Memory MCPはこれを解決します。ローカルベクターデータベース(ChromaやQdrantなど)で実行中のインデックスを維持します。あなたが質問をすると、AIは答える前にまず関連する隠されたコンテキストを自身の記憶にクエリします。

主なユースケース

  1. 「デプロイ用の私のメインのメールアドレスがadmin@domain.comであることを覚えておいて。」
  2. 「先週、キャッシング用のカスタムPythonデコレーターについて話し合いました。ロジックを忘れてしまったので、メモリから取得してこのロジックブロックに適用して。」

サーバー設定例

"mcpServers": {
  "memory": {
    "command": "python3",
    "args": ["-m", "rag_memory_mcp"]
  }
}
$ cd ../* END_OF_FILE */