Engram MCP Server

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Engramは、AIエージェントに信頼性の高いメモリを提供するホステッドMCPサーバーです。

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Engram MCP

AIエージェントに信頼できる記憶を。Engramは、過去の会話、事実、決定事項をAIが記憶できるようにすることで、まるで本物のチームメイトのように感じさせます。

このリポジトリには、MCPクライアントを、AIエージェント向けのホスト型記憶サービスであるEngramに接続するための設定テンプレートが含まれています。

Engramとは？

Engramは、AIエージェントに信頼性が高く説明可能な記憶を提供するホスト型MCPサーバーです。

信頼性の高い記憶: エージェントは会話、事実、決定事項を記憶し、自動的な知識グラフ抽出を行います。
説明可能な検索: すべての回答は、それを正当化する記憶とグラフエッジを引用します。
3エンジン検索: BM25 + ベクトル検索 + 知識グラフを融合し、再ランク付けします。
独自モデルの利用: すべてのLLM呼び出しはお客様のプロバイダー経由でルーティングされ、推論の上乗せ料金は発生しません。
組み込みの制御機能: 記憶をバケットに整理し、保持期間を管理し、自然言語でクエリを実行できます。

無料枠: 毎月10,000件の記憶保存と50,000回の検索 — クレジットカード不要。有料枠については料金をご覧ください。

クイックセットアップ

1. APIキーを取得する

lumetra.ioでサインアップしてアカウントを作成し、APIキーを生成します。

一部のクライアント（Claude.ai web、ChatGPT）では、キーの貼り付けではなくOAuthを使用します。以下の該当セクションを参照してください。

2. MCPクライアントにEngramを追加する

MCPエンドポイント: https://mcp.lumetra.io/mcp/sse

Claude Code

claude mcp add-json engram '{"type":"sse","url":"https://mcp.lumetra.io/mcp/sse","headers":{"Authorization":"Bearer <your-api-key>"}}'

Claude.ai web (OAuth — キー貼り付け不要)

Claudeの設定 → コネクター → カスタムコネクターを追加 で、以下を貼り付けます:

https://mcp.lumetra.io/mcp/sse

Lumetra経由でリダイレクトされ、接続を承認します。APIキーは不要です。

ChatGPT web (OAuth — コネクター対応プラン)

ChatGPTの設定 → カスタムMCPコネクターを追加 で、以下を貼り付けます:

https://mcp.lumetra.io/mcp/sse

Claude.aiと同様のOAuthフローです。

Cursor

~/.cursor/mcp.json または .cursor/mcp.json:

{
  "mcpServers": {
    "engram": {
      "url": "https://mcp.lumetra.io/mcp/sse",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer <your-api-key>"
      }
    }
  }
}

Windsurf

~/.codeium/windsurf/mcp_config.json:

{
  "mcpServers": {
    "engram": {
      "url": "https://mcp.lumetra.io/mcp/sse",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer <your-api-key>"
      }
    }
  }
}

WindsurfはリモートMCPサーバーに対して url と serverUrl の両方を受け入れます。ここでは、このページの他のクライアントと合わせるために url を使用します。

OpenCode

opencode.json:

{
  "mcpServers": {
    "engram": {
      "url": "https://mcp.lumetra.io/mcp/sse",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer <your-api-key>"
      }
    }
  }
}

OpenClaw

ClawHubでスキルが公開されたら:

openclaw skill add lumetra-engram
# or
clawhub install lumetra-engram

現時点では、lumetra-io/engram-openclaw-skillから手動でインストールします:

mkdir -p .openclaw/skills
curl -fsSL https://codeload.github.com/lumetra-io/engram-openclaw-skill/tar.gz/refs/heads/main \
  | tar -xz --strip-components=2 -C .openclaw/skills engram-openclaw-skill-main/skills/engram
export ENGRAM_API_KEY="eng_live_..."

3. クライアントを再起動する

これで、MCPクライアントはEngramの記憶ツールにアクセスできるようになります。

利用可能なツール

接続すると、エージェントは以下の記憶ツールを使用できます:

ツール	説明
`store_memory(content, bucket?)`	事実や情報を保存します（デフォルトはバケット `"default"`）
`query_memory(question, bucket?)`	自然言語で記憶を検索し、AIによる合成と記憶ごとの説明を提供します
`list_memories(bucket, limit?)`	バケット内の記憶を新しい順に一覧表示します（`limit` 1～100、デフォルト20）
`list_buckets()`	利用可能な記憶バケットを一覧表示します
`delete_memory(memory_id, bucket)`	IDで特定の記憶を削除します
`clear_memories(bucket)`	バケット内のすべての記憶を消去します（破壊的操作です！）

マルチバケットクエリ融合（1回の呼び出しで複数のバケットを渡す）は、REST /v1/query エンドポイントと公式SDKで利用できます。MCP query_memory ツールは現在、呼び出しごとに1つのバケットを受け入れます。

推奨エージェントプロンプト

効果的な記憶の使用を促すために、エージェントのシステムプロンプトに以下を追加してください:

You have Engram Memory. Use it proactively to improve continuity and personalization.

Tools:
- store_memory(content, bucket?) - Store a fact or piece of information
- query_memory(question, bucket?) - Search memories using natural language
- list_memories(bucket, limit?) - List memories in a bucket, newest first
- list_buckets() - List available memory buckets
- delete_memory(memory_id, bucket) - Delete a specific memory
- clear_memories(bucket) - Clear all memories in a bucket (destructive!)

Policy:
- Query-first: before answering anything that may rely on prior context, call query_memory. Ground your answers in the results.
- Proactive storing: capture stable preferences, profile facts, project details, decisions, and outcomes. Keep each fact concise (1-2 sentences).
- Use buckets: organize memories by project or context (e.g., "work", "personal", "project-alpha").

Style for stored content: short, declarative, atomic facts.
Examples:
- "User prefers dark mode."
- "User timezone is US/Eastern."
- "Project Alpha deadline is 2026-10-15."

REST API

Engramは、任意のHTTPクライアント（Vercel AI SDK、LangChain、LlamaIndex、Mastra、CrewAI、AutoGen、n8n、独自のスクリプト）からプログラムでアクセスするためのREST APIも提供します。

ベースURL: https://api.lumetra.io

認証: AuthorizationヘッダーにAPIキーを含めます:

curl -X POST https://api.lumetra.io/v1/buckets/default/memories \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"content": "Alice works at TechCorp"}'

クイック例:

# Store a memory
curl -X POST https://api.lumetra.io/v1/buckets/work/memories \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"content": "Bob is the CEO of Acme Inc"}'

# Query your memories
curl -X POST https://api.lumetra.io/v1/query \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"query": "Who is the CEO of Acme?", "buckets": ["work"]}'

利用可能なすべてのエンドポイントについては、完全なAPIドキュメントを参照してください。

ユースケース

チームは以下の目的でEngramを使用しています:

事前のコンテキストを含むサポート: 前回のチケット、環境、計画、約束したフォローアップを引き継ぎます。
コンテキストを含むコードレビュー: ADR、所有者のメモ、脆弱な領域、事後分析を記憶として保存します。
共有メトリクス定義: 定義、承認された結合、SQLスニペットを1か所に保管します。
一貫性のあるブランドコンテンツ: ライター向けにトーンや承認済みの主張を一元化します。

このリポジトリについて

このリポジトリには以下が含まれます:

このREADME（主要なMCPクライアント向けのセットアップ手順を含む）
server.json — 公式スキーマに従ったMCPサーバーマニフェスト

server.json ファイルは公式のMCPサーバースキーマを使用しており、リモートサーバー検出をサポートするMCPクライアントで使用できます。手動設定の場合は、上記のクライアント固有の例を使用してください。

実際のEngramサービスは https://mcp.lumetra.io（MCP）および https://api.lumetra.io（REST）で実行されており、ローカルへのインストールは不要です。

サポート

製品サイト: lumetra.io
ドキュメント: lumetra.io/docs
料金: lumetra.io/pricing
お問い合わせ: [email protected]