iai-pme: MCP対応コーディングアシスタントのためのローカルな逐語記憶エンジン

iai-pmeですべてのターンを逐語的に記録する記憶エンジン

iai-pmeは、MCPプロトコルを話すローカルサーバーで、Claudeやその他のMCP互換アシスタントに長期記憶を提供します。各セッションのすべてのターンを逐語的にキャプチャし、時間とともにそれらの記録をあなたの個人マップに整理し、新しい会話の開始時に小さな関連メモリを返します。作者は個人利用のために構築し、数ヶ月間毎日実行した後に公開しました。リポジトリは、これを製品向けのメモリレイヤーではなくパーソナルメモリエンジンと説明しており、クラウドメモリサービスとは異なり、APIキーやアカウント、テレメトリは不要です。

iai-pmeで3つのメモリ層と超次元基盤

メモリは3つの層に保存されます。エピソード記憶は、逐語的でタイムスタンプ付きの会話断片を保持し、一度書き込まれて上書きされません。セマンティック記憶は、アイドル時の統合中に関連エピソードのクラスターから誘導される要約です。手続き記憶は、時間とともに学習されるあなたに関する安定したパラメータの小さなセットで、11個の封印されたノブと表現されています。これらの層は超次元基盤の上にあり、エピソードの詳細、セマンティックの要点、手続き的パターンが別々の表現を保ちます。リコールは、セマンティック類似性、グラフリンク強度、最近性を組み合わせ、すべて一緒にランク付けされ、ホットパスにはLLMがありません。事実が変わると、memory_contradictは古いバージョンを削除せずにアーカイブするため、現在と旧バージョンの両方の文言が検索可能なままです。

iai-pmeでローカルエンジン：暗号化ストレージとネットワーク露出なし

エンジンはバックグラウンドで実行されるPythonプロセスで、アイドル時はスリープし、必要なときに起動します。MCPクライアントはUnixソケット経由で接続し、TCPリスナーやバインドアドレスはありません。すべてのレコードはAES-256-GCMで保存時に暗号化され、キーは~/.iai-mcp/.keyにモード0600で配置されます。READMEはバックアップを警告しています。キーを失うと記憶を失います。すべては~/.iai-mcp/にあります。主要なコンポーネントは作者自身のコードです：Hippoというストレージエンジン、MOSAICコミュニティ検出アルゴリズム、Lilli HD基盤、そして埋め込みとグラフカーネルのためのRustネイティブエンジン。その下には、実績のある寛容なライセンスの基本要素（SQLite、candle、NumPy、監査済みcryptography AES実装）があります。

iai-pmeでMCPツール、CLI、ダッシュボード

iai-pmeは15のMCPツールを公開しており、すべてローカルで同じストアに対して動作します。最も目立つのは、ヒットとアンチヒットを返すため古い事実が現在のものとして偽装できないmemory_recall、'5月に価格について何と言ったか'のような時間指定の質問のためのmemory_temporal_recall、プレーンテキスト検索のmemory_search、明示的な書き込み用のmemory_capture、事実の変更を記録するmemory_contradictです。CLIもあります：iaiコマンドはrecall、temporal-recall、search、ask、capture、teach、upload、watch、brain、status、lastをサポートし、iai-mcpはdoctor、self-update、デーモン管理、crypto、maintenance、capture-hooksなどを扱います。iai brainで開くダッシュボードは、記憶のライブマップを表示し、検索、ピン留め、フェード、レスキュー、ファイルを教えるコントロールがあり、提供されたパック数、注入トークン数、トークン節約の下限推定値を記録します。同じダッシュボードはTauriデスクトップアプリとしてmacOSとLinux向けに同梱されています。

iai-pmeでベンチマーク、トークン節約、正直な開示

リポジトリはbench/にベンチマークハーネスを同梱しており、ワンラインの再現コマンドがあります。報告された結果には、Rescue@10が1.000、履歴逐語が1.000、個人事実ドリフトが0.9933、睡眠統合リコールが1.000が含まれます。LongMemEval-Sでは、製品エンベッダーはR@5 0.962、R@10 0.978で、著者はマッチしたエンベッダーでmempalaceと完全に同点と述べています。トークンの議論は著者自身のストアで測定されています：3週間で282個のメモリパックが提供され、約99,000トークンが注入され、平均2,639トークン/コールのエージェント検索を置き換え、下限で約707,000トークンの節約になりました。アンビエントパックは平均約350トークンで、置き換える検索の約2,850トークンと比較して、パックあたり約88%安くなります。READMEは、明示的なセッション中のmemory_recallはデフォルトで1,500トークンの予算に制限されており、節約は少ないと慎重に述べています。また、10kレコードでのリコールp95レイテンシは368msで、100ms未満の目標を上回っており、メモリRSSは10kレコードで589MBであることも認めています。

iai-pmeでインストール、設定、互換性、制限

インストールはpip install iai-pmeから始め、次にiai-mcp crypto initを実行し、MCPサーバーをホストに追加します。Claude Codeにはプラグインマーケットプレイスのパスもあり、bootstrapスクリプトがmacOSまたはLinuxで完全なセットアップを処理します。前提条件はPython 3.11または3.12、MCPサーバー用にNode.js 18以上です。macOSとLinuxではソースビルドにのみRustツールチェーンが必要で、プリビルドホイールはApple SiliconのmacOS、glibc 2.28以降のLinux、Windows x86_64で利用できます。Windowsサポートはベータ版です。アンビエントキャプチャフックはiai-mcp capture-hooks installでインストールでき、ターゲットはclaude、codex、cursor、antigravity、hermes、openclawです。設定変数にはIAI_MCP_STORE、IAI_MCP_RECALL_CONCURRENCY、エンベッダーを交換するためのIAI_MCP_EMBED_PROVIDERが含まれます。リポジトリは制限を挙げています：設計上英語のみ、クロスマシン同期なし、ローカル専用の検査、数秒のコールドスタート、最初の10セッションのリコール品質は平凡です。ライセンスはMITで、READMEはプロジェクトが実験段階を抜けたが、依然として個人メンテナンスであり、エンタープライズSLAはないと述べています。

編集部の結論

iai-pmeは、個人がメンテナンスするMITライセンスのパーソナルメモリエンジンで、すべての会話ターンを逐語的に保存し、セッション開始時に記憶を返し、独自のベンチマーク一式を同梱しています。

公式情報源

1. Official README
2. Project repository
3. Release notes