Supermemory

Supermemory

Supermemory · 生産性向上 · 学習

Supermemoryは、エージェントにセッションをまたいだ文脈を与えるAIメモリAPIだ。事実を抽出し、プロフィールを組み立て、検索かMCPで返す。

Supermemory の画面プレビュー

Supermemory について

What Is Supermemory

Supermemoryはエージェントのメモリを担うメモリレイヤーであり、AI長期記憶を実現するコンテキストエンジンだ。エージェントが見たもの、たとえば会話、ファイル、URL、同期したドライブを渡すと、その生の入力を構造化された事実に変える。事実どうしがつながり、時間とともに追跡され、最後はプロフィール、検索結果、エージェントが読めるファイルとして戻ってくる。開発チームはこれをメモリと継続的学習の標準エンジンと呼び、どのモデル、どの実行環境でも動く。特定の提供元に縛られない。

狙う問題は単純だ。ほとんどのAIツールは会話と会話の間で全部忘れる。だから新しいセッションのたびに好みや背景を言い直すことになる。そのメモリを自分で組むとなると、たいていはアプリにベクトルデータベースを継ぎ足し、何を残すかを決めるロジックを手で書く羽目になる。Supermemoryはその作業を引き受ける。メモリと検索を一緒に動かすため、新しい情報が来ると事実は統合され、更新され、矛盾を解消し、捨てられる。古い断片が積み上がることはない。

主な限界は範囲とコストにある。これは開発者向けの基盤であり、開いて話しかける消費者向けアプリではない。実用的な価値を得るにはAPIキーと少しのコードが要るし、大量の取り込みは毎月のクレジット残高から引かれ、処理した1千トークン単位で課金される。図表まで読む高度なPDF抽出や、隔離された自前ホスティングを求める企業は、ScaleかEnterpriseへ上げる必要がある。

Getting Started

  1. console.supermemory.ai でアカウントを作り、毎月5ドル分のクレジットが付く無料プランを確認する。
  2. APIキーを発行し、TypeScriptかPythonのSDKを入れるか、mcp.supermemory.ai のMCPサーバーにつなぐ。
  3. add() を呼んで最初の内容を送り、containerTagで一人のユーザー、案件、テナントを切り分ける。
  4. search() で保存した内容を引き、ハイブリッドな結果と各ヒットの周りのグラフを得る。プロフィールなら profile() で、あるユーザーの固定した事実を取る。
  5. 手動アップロードをGoogle Drive、Notion、Gmailなどのコネクタに置き換え、変更が自動で同期されるようにする。

AIツール情報

Supermemoryの料金、対応プラットフォーム、性能を簡単に確認できます。

無料プランはい
有料プラン$19 - $399/mo
プラットフォームWeb, REST API, TypeScript SDK, Python SDK, MCP, self-hosted local server
開発元Supermemory
カテゴリ生産性向上 · 学習
リリース日Nov 2023
最終更新Oct 2025
サイト訪問数208.2K
サイト世界ランキング162.6K
API提供状況はい

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

  • AIエージェントを作る開発者。小さなAPIでセッションをまたぐメモリを足せる。検索の仕組みを自前で組む必要はない。実際の利用にはコードとAPIキーが要る。
  • チャットやアシスタント製品を出すスタートアップ。クレジット付きの無料プランと月19ドルのProがあるので、本番でメモリを試してから決められる。チーム席はScaleまで制限される。
  • データの扱いが厳しい企業チーム。ScaleとEnterpriseはVPCや隔離環境への配備に対応し、SOC 2、HIPAA、GDPRも備える。規制対象のデータを選んだ環境の外に出さずに済む。

タスク

  • アシスタントの文脈をセッション間で保つ。プロフィールが固定した事実を毎ターンに添えるので、検索なしで口調、時間帯、好みが続く。
  • さまざまなファイルから検索できる知識を作る。SuperRAGがテキスト、画像、音声、動画、コードを取り出し、各ヒットの周りのグラフ付きでハイブリッド検索を返す。
  • サポートや営業の要約を作る。コネクタがDrive、Gmail、Notionから資料を引き続けるので、エージェントは古びたスナップショットではなく最新の事実で答える。
  • メモリをローカルで試作する。単一のオープンソース実行ファイルで、OllamaやOpenAI互換の任意のエンドポイントに対してエンジンを手元で走らせられる。

シーン

  • 案件を覚えるコーディングエージェント。Claude Code、Cursor、Codex向けのプラグインがあれば、実行と実行の間で過去の判断や作法を思い出せる。
  • 複数端末のパーソナルアシスタント。MCPサーバーはChatGPTでもClaudeでも動くので、同じメモリが開いたクライアントに付いてくる。
  • マルチテナントのSaaSバックエンド。containerTagが硬い隔離の境界になり、範囲を絞ったAPIキーは認証情報を別のコンテナへ越えさせない。

主な機能

推論し、更新し、忘れるメモリ

Supermemoryは埋め込みを平らなフォルダに置くだけではない。新たな事実が古い事実を更新し、広げ、そこから導き出す生きたグラフを組む。文脈が変われば期限切れの事実は脇に退く。履歴は監査用に残るので、今の答えがなぜ前の答えを置き換えたかを追える。

検索なしで使えるプロフィールAPI

プロフィールAPIは、ユーザー、タスク、テナントごとの常時の姿を渡す。検索を呼ばずに毎ターン添えられる。名前や時間帯のような固定した事実に加え、やり取りで動く生きた事実も持ち、何度もの検索を数十ミリ秒の1回にまとめる。

ハイブリッド検索とグラフの走査

1回の呼び出しで、メモリ、文書の断片、その両方に対する意味検索を返す。フィルタ、並べ替え、各結果の周りのグラフも付く。サーバー時間の中央値は187ミリ秒で、待てないエージェントのループに向けてチームが公表している数字だ。

文書のためのSuperRAG

SuperRAGはPDF、画像、音声、動画、コードを取り出し、分割し、検索する。分割は文字数ではなく意味に沿う。自分で動かす埋め込みもベクトルストアもないので、保守の層がまるごと減る。

同期し続けるコネクタ

Google Drive、Gmail、Notion、OneDrive、GitHub、Granola、Amazon S3、ウェブクローラーは、OAuthを1回クリックするだけでつながる。最初の同期で全部を取り込み、webhookが変更を数秒で運び、4時間ごとの定期実行がwebhookの取りこぼしを拾う。

どこでも動く、隔離環境でも

同じエンジンと同じAPIが、Supermemoryのクラウドでも、自前のVPCや専用インスタンスでも、ノートPC上のローカル実行ファイルでも動く。ローカルサーバー向けに書いたコードは、ベースURLを1つ変えるだけでクラウドへ移る。

メリットとデメリット

メリット

  • 1つのAPIが取り込み、検索、プロフィールをまかない、別途検索の仕組みを組む手間を省く。
  • LongMemEval、LoCoMo、ConvoMemで最上位に立ち、チームが結果を公開している。
  • 毎月5ドル分のクレジットが付く無料プランと月19ドルのProで、始めるコストが低い。
  • コネクタとMCP対応により、メモリがChatGPT、Claude、コーディングエージェントの間を追いかける。
  • ScaleとEnterpriseはSOC 2、HIPAA、GDPRと隔離配備を加え、規制下の業務にも向く。

デメリット

  • 開発者向けの基盤なので、コードを書かない人はAPIキーと統合作業なしでは恩恵が小さい。
  • 利用量は1千トークン単位で課金され、大量の取り込みは付属クレジットをすぐ食う。
  • 図表のOCRを含む高度なPDF抽出は月399ドルのScale以上に限られる。
  • チーム席は無料で1、Proで3まで。Scale前の成長中のチームには窮屈だ。

よくある質問

AIエージェント向けのメモリの層だ。会話、ファイル、URLなどの内容を送ると、構造化した事実とプロフィールに変え、検索かMCP接続で返す。エージェントはセッションをまたいで文脈を保てる。

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