Mengram
Mengram · その他
Mengramは、アプリケーションとエージェントに持続的で人間に近い想起を与えるオープンソースのAIメモリAPIだ。意味的な事実、エピソード的な出来事、手続き的なワークフローの3種類のメモリを保存し、1回の呼び出しで取り戻す。エージェント製品を作る開発者はセッションをまたいで文脈を保つために使い、一般ユーザーはClaudeやCursorにメモリコネクタとして追加できる。
Mengram について
Mengramとは何か
Mengramは、毎回ゼロからセッションを始めるのではなく、エージェントにユーザーを覚えさせたい開発者向けに作られたAIメモリAPIだ。AIエージェント向けの永続メモリとしても、必要なときに検索するライブラリとしても機能する。チャットボットがウィンドウを閉じた瞬間に会話を忘れるのに対し、Mengramは生のチャットのやり取りを後から検索できる構造化メモリに変換する抽出層を走らせる。
中心にある考え方は、人間の記憶はひとつのものではないという点だ。Mengramは想起を意味記憶（事実と好み）、エピソード記憶（出来事と結果）、手続き記憶（手順ごとのワークフロー）に分ける。APIにメッセージを送ると3つとも自動で抽出されるので、チャットボットに無理やり載せた単なるベクトルストアではない。
Apache 2.0でオープンソース化されているため、コンプライアンス要件を抱えるチームはコアを自前でホストし、同じAPIの形を保てる。主な制約は範囲にある。Mengramはメモリのバックエンドであり、チャットのフレームワークではない。LLM、プロンプト、エージェントループは自分で用意する必要がある。ここには返信を代わりに書いてくれるものは何もない。
Mengramの料金は利用量に応じて変わる。無料プランはデモをまかなえる。有料プランはそこから上がっていく。
はじめかた
- mengram.ioで無料のAPIキーを取得する（
om-で始まる）。ターミナルからmengram signup --email [email protected]を実行してもよい。 - Pythonなら
pip install mengram-aiでSDKを入れ、NodeならJavaScriptパッケージを追加する。 m.add(messages, user_id="customer-4812")を呼んで最初のメモリを送る。Mengramはサーバー側で事実、出来事、ワークフローを抽出する。- 後で
m.search("how should I contact this customer?", user_id="customer-4812")で検索して取り戻す。 - ツールネイティブなエージェントなら、ワンクリックコネクタのURLをClaude、Cursor、任意のMCPクライアントに貼り付ける。
AIツール情報
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こんな人におすすめ
このツールが最も力を発揮するユーザー、タスク、シーン。
ユーザー
- エージェント製品を作る開発者：Mengramがユーザーごとのメモリ分離を担うので、`user_id` を渡すだけで各エンドユーザーが自分の事実、出来事、ワークフローを持ち、APIキーは1つで済む。
- 個人開発者とインディー開発者：無料プラン（月40回のメモリ追加と200回の検索）は、クレジットカードなしでデモを組むのに十分だ。
- ClaudeとCursorのヘビーユーザー：ワンクリックコネクタがclaude.aiとDesktopに想起を加える。ターミナル作業は不要だ。
タスク
- セッションをまたいでユーザーの好みを覚える：意味記憶は「メールでの連絡を好む」といった内容を保存し、後の検索で返す。
- 何が起きてどうなったかを追う：エピソード記憶は要約、結果、関係者とともに出来事を記録するので、エージェントはバグが修正されたこととその方法を想起できる。
- 失敗からワークフローを学ぶ：手続き記憶は手順を抽出し、実行が失敗したときにそれを改訂し、崩れた前提を記録する。
シーン
- 数千人のユーザーを扱うカスタマーサポートエージェント：`user_id` ごとに分離されたメモリストアを保つので、ある顧客の履歴が別の顧客に混ざることはない。
- 複数のツールにまたがるコーディングアシスタント：共有のメモリグラフにより、文脈がClaudeからCursor、Codexへと引き継がれ、スタックを説明し直す必要がない。
- 多言語製品：Mengramは多言語埋め込みを使い、23言語でネイティブに動くので、ユーザーが英語で書かなくても想起が成り立つ。
主な機能
1つのAPIに3種類のメモリ
Mengramはメモリモデルを選ばせない。1回の m.add() 呼び出しで意味的な事実、エピソード的な出来事、手続き的なワークフローを同時に抽出し、それぞれを単独で検索できる。エンティティ用の知識グラフ、エピソード用のタイムライン、ノウハウ用のバージョン管理された手順が手に入る。この分け方は、平坦なベクトルインデックスよりも人が実際に覚える仕方に近い。
進化する手続き記憶
多くのメモリツールは起きたことを保存する。Mengramは物事のやり方も保存し、それが失敗したときに手順を更新する。m.procedure_feedback(proc_id, success=False, context="Step 3 failed: OOM") で失敗を報告すると、Mengramは手順を改訂し、エージェントがそのワークフローを信頼する前に確認できる前提条件を導き出す。バージョン履歴は改訂のたびに残るので、何がなぜ変わったかが分かる。
マルチユーザー分離
user_id を渡すと、各エンドユーザーが自分の事実、出来事、ワークフローと認知プロファイルを持つ別々のメモリストアを得る。APIキーは1つのままで数千人に提供できる。サポートボットや個人アシスタントを出す人にとって、これがAPIを試作ではなく本番で使えるものにする機能だ。
Graph RAGによる想起
検索は直接の一致にとどまらない。Mengramは知識グラフの関係をたどるので、「Python」の検索がDjangoを引き出し、それがデプロイ先のプラットフォームにつながることがある。2ホップのたどりは、単純なベクトル検索では見落とす文脈を引き寄せる。キーワードを見つけることと、本当に関係するものを見つけることの違いだ。
Claude、Cursor、Codexで動く
メモリは /clear、自動コンパクション、マシンの切り替えを生き延びる。MengramはClaude用のワンクリックコネクタ、約30のツールを持つMCPメモリサーバー、LangChain、CrewAI、n8n、OpenClaw向けの連携を用意する。一度入れれば、同じ想起が1つのアプリのサイロに閉じこもらず、ツールの間を追いかけてくる。
サーバー側の抽出
送るのは整えられた事実ではなく生の会話のやり取りだ。Mengramは抽出、重複排除、矛盾チェックをサーバー側で担うので、メモリを整えるためにプロンプトエンジニアリングを書く必要はない。2つの事実が衝突したとき、システムは黙って両方を残すのではなく矛盾を指摘する。
メリットとデメリット
メリット
- 3種類の異なるメモリ（意味、エピソード、手続き）が1つのAPIで事実、出来事、ワークフローをカバーする。メモリツールでは珍しい。
- Apache 2.0のオープンソースなので、データを自前のインフラに置く必要があるときはセルフホストが選べる。
- `user_id` によるユーザーごとの分離が、余分な配線なしに大規模でもメモリを分けたまま保つ。
- 多言語埋め込みにより、ロシア語、中国語、スペイン語、日本語を含む23言語をネイティブにサポートする。
- 無料プランはクレジットカード不要で、デモに本当に使える。
デメリット
- これはバックエンドであり、完成した製品ではない。LLM、プロンプト、エージェントループは自分で用意するので、何かが動くまでに実際のセットアップ作業がある。
- 手続きの進化とスマートトリガーは月$19のProプランの後ろにあり、最も面白い機能が無料プランにないことを意味する。
- ドキュメントは新しく、コードを読むのが苦でない前提のページもあるので、非開発者はClaudeコネクタの道に頼ることになる。
よくある質問
MengramはAIアプリケーションに永続メモリを与え、セッションをまたいでユーザーを覚えさせる。開発者は好み、過去のやり取り、学習したワークフローを保存し、毎回文脈を説明し直す代わりに検索で取り戻す。
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