Sunbeam Memory MCPサーバー
コミット 2026年8月27日ベクトル埋め込みを使用して、AIアシスタントが事実、コード、ドキュメントを保存および検索できるパーソナルなセマンティックメモリサーバーを提供します。
別名 sunbeamdotpt/memory
- スター
- 23
- ツール
- —
- ダウンロード数(30日間)
- —
- 最新バージョン
- —
- 最終コミット
- 2026年8月27日
- ライセンス
- MIT
Sunbeam Memory MCPとは
Sunbeam MemoryはMCPサーバーです。 ベクトル埋め込みを使用して、AIアシスタントが事実、コード、ドキュメントを保存および検索できるパーソナルなセマンティックメモリサーバーを提供します。.
プロジェクトのREADMEから生成された概要
Sunbeam Memory MCP server について
Sunbeam Memoryは、AIアシスタントがベクトル埋め込みを使用して情報を保存・取得するためのセマンティックメモリレイヤーを提供します。事実、コードスニペット、メモ、ドキュメントを保存でき、単純なキーワード一致ではなく、意味に基づいた検索を可能にします。このサーバーは、設定不要でClaude Desktop用のローカルstdioプロセスとしてデプロイすることも、異なるマシン間でアクセスするためのリモートHTTPサーバーとしてデプロイすることも可能です。
開発者は、ディレクトリ、gitリポジトリ、またはPDFやテキストドキュメントなどの特定のファイルを監視することで、データを自動的に取り込むためにこのサーバーを利用できます。gitブランチの変更を追跡し、それに応じて事実を更新する組み込みインデクサーを備えています。リモート構成の場合、サーバーはシンプルなベアラートークン、またはKeycloakやAuth0などのOIDCプロバイダーを介した認証をサポートしています。データはSQLiteデータベース内で管理され、システムはBGE埋め込みモデルを使用して情報を処理します。
できること
- 1セマンティックな情報検索正確な文言ではなく、概念に基づいて特定の情報を探すようAIアシスタントに指示できます。
- 2プロジェクトの自動同期ローカルのコードリポジトリを対象に指定することで、AIのメモリを自動的に最新の状態に保ちます。
- 3リモートメモリへのアクセス個人のナレッジベースを中央サーバーでホストし、どこからでもあらゆるMCPクライアントで使用できます。
- 4構造化データの追跡一意の識別子を使用して、保存されたすべての情報のソースを明確に記録・維持します。
プロジェクトの README から作成されています。すべてのユースケースは、その引用と照らし合わせて確認されています。
設定
MCP_AUTH_TOKENMCP_MEMORY_BASE_DIRMCP_OIDC_AUDIENCEMCP_OIDC_ISSUER
| 名前 | 説明 | 種類 |
|---|---|---|
| MCP_AUTH_TOKEN | — | |
| MCP_MEMORY_BASE_DIR | — | |
| MCP_OIDC_AUDIENCE | — | |
| MCP_OIDC_ISSUER | — |
自動チェック
実行日 2026年11月14日完全なレポート →まだ検証されていません。サーバーには80点のスコア、重大な問題がないこと、および検証に必要な十分なデータが必要です。 チェックの仕組み · 点数を上げるための改善点
- ソースリポジトリがリンクされており、アクセス可能sunbeamdotpt/memory is public and reachablegithub.com/sunbeamdotpt/memory ↗合格
- パッケージがこのリポジトリをソースとして指定未チェック
- ビルドの来歴 (Sigstore 証明)未チェック
- オープンソースライセンス (OSI)MITspdx.org/licenses/MIT.html ↗合格
- 過去1年以内にコミットまたはリリースありLast commit or release 2026-08-27github.com/sunbeamdotpt/memory ↗合格
- OpenSSF Scorecard未チェック
- パッケージ名が有名なパッケージに酷似していない未チェック
- パッケージおよびその依存関係に重大な勧告なし未チェック
- モデルへの隠れた指示がない0 tool descriptions and the README read; no override phrases, credential paths or hidden characters合格
- 破壊的なツールがラベル付けされている未チェック
- リモートエンドポイントが MCP ハンドシェイクに応答未チェック
README
GitHubで見るtitle: Sunbeam Memory
sunbeam-memory
A personal semantic memory server for AI assistants. Store facts, code snippets, notes, and documents with vector embeddings — then let your AI search them by meaning, not just keywords.
Also watches directories and auto-ingests files (code, PDFs, text) so your memory stays in sync with your projects.
Works as a local stdio MCP server (zero config, Claude Desktop) or as a remote HTTP server so you can access your memory from any machine.
Built on the official rmcp Rust SDK for native MCP protocol support. Also exposes a ConnectRPC (protobuf over HTTP/2) API for programmatic access from scripts and services.
Install
Requirements: Rust 1.75+ — the first build downloads the BGE embedding model (~130 MB).
git clone https://github.com/your-org/sunbeam-memory
cd sunbeam-memory/mcp-server
cargo build --release
# binary at target/release/sunbeam-memory
Or run directly without a permanent binary:
cargo run --release -- http --port 3456
Local use with Claude Desktop
The simplest setup: Claude Desktop talks to the server over stdio. No network, no auth.
Add to ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json:
{
"mcpServers": {
"memory": {
"command": "/path/to/sunbeam-memory"
}
}
}
The server stores data in the platform data directory by default:
- macOS:
~/Library/Application Support/sunbeam/memory - Linux:
~/.local/share/sunbeam/memory - Windows:
%APPDATA%/sunbeam/memory
Set MCP_MEMORY_BASE_DIR to change it:
{
"mcpServers": {
"memory": {
"command": "/path/to/sunbeam-memory",
"env": {
"MCP_MEMORY_BASE_DIR": "/Users/you/.local/share/sunbeam-memory"
}
}
}
}
Remote use (HTTP mode)
Run the server on a VPS or home server so you can access your memory from any machine or AI client.
1. Generate a token:
openssl rand -hex 32
# e.g. a3f8c2e1b4d7...
2. Start the server with the token:
MCP_AUTH_TOKEN=a3f8c2e1b4d7... cargo run --release -- http --port 3456
With MCP_AUTH_TOKEN set, the server binds to 0.0.0.0 and requires Authorization: Bearer <token> on every request.
3. Configure Claude Desktop (or any MCP client) to use the remote server:
{
"mcpServers": {
"memory": {
"type": "http",
"url": "http://your-server:3456/mcp",
"headers": {
"Authorization": "Bearer a3f8c2e1b4d7..."
}
}
}
}
Tip: Put a reverse proxy (nginx, Caddy) in front with TLS so your token travels over HTTPS.
Run as a systemd user daemon (Kimi Code / local HTTP)
You can keep the HTTP server running in the background as a user-scoped systemd service. This is the easiest way to connect Kimi Code (or any local MCP client) over HTTP without managing a terminal window on Linux.
1. Create the service file
~/.config/systemd/user/sunbeam-memory.service:
[Unit]
Description=Sunbeam Memory MCP Server
After=network.target
[Service]
Type=simple
ExecStart=/usr/local/bin/sunbeam-memory http --port 3456
Restart=on-failure
Environment="MCP_MEMORY_BASE_DIR=%h/.local/share/sunbeam/memory"
[Install]
WantedBy=default.target
Adjust ExecStart to the path of your sunbeam-memory binary (for example, ExecStart=%h/development/sunbeam/memory/target/release/sunbeam-memory http --port 3456 if you are running from a local build).
2. Start and enable the service
systemctl --user daemon-reload
systemctl --user enable sunbeam-memory.service
systemctl --user start sunbeam-memory.service
systemctl --user status sunbeam-memory.service
3. Configure Kimi Code
Add the server to ~/.kimi-code/mcp.json:
{
"mcpServers": {
"memory": {
"url": "http://127.0.0.1:3456/mcp"
}
}
}
Because no MCP_AUTH_TOKEN is set, the server binds to 127.0.0.1 only and does not require authentication, which is safe for a local daemon.
OIDC / OAuth2 authentication
If you already have an OIDC provider (Keycloak, Auth0, Dex, Kratos+Hydra, etc.), you can use it instead of a raw token. The server fetches the JWKS at startup and validates RS256/ES256 JWTs on every request.
MCP_OIDC_ISSUER=https://auth.example.com \
MCP_OIDC_AUDIENCE=sunbeam-memory \ # optional — leave out to skip aud check
cargo run --release -- http --port 3456
Your MCP client then gets a token from the provider and passes it as a Bearer token:
{
"mcpServers": {
"memory": {
"type": "http",
"url": "http://your-server:3456/mcp",
"headers": {
"Authorization": "Bearer <access_token>"
}
}
}
}
OIDC takes priority over MCP_AUTH_TOKEN if both are set.
Environment variables
| Variable | Default | Description |
|---|---|---|
MCP_MEMORY_BASE_DIR |
platform data dir | Where the SQLite database and model cache are stored |
MCP_AUTH_TOKEN |
(unset) | Simple bearer token for remote hosting. Unset = localhost-only |
MCP_OIDC_ISSUER |
(unset) | OIDC issuer URL. When set, validates JWT bearer tokens via JWKS |
MCP_OIDC_AUDIENCE |
(unset) | Expected aud claim. Leave unset to skip audience validation |
MCP_STDIO_KEEPALIVE_SECONDS |
30 |
Interval between MCP ping requests over stdio; 0 disables |
MCP_SSE_KEEPALIVE_SECONDS |
15 |
Interval between SSE keep-alive comments in HTTP mode; 0 disables |
MCP_SESSION_KEEPALIVE_SECONDS |
300 |
Idle timeout before an inactive HTTP session is closed; 0 disables |
Tools
Memory tools
store_fact
Embed and store a piece of text. Returns the fact ID.
content (required) Text to store
namespace (optional) Logical group — e.g. "code", "notes", "docs". Default: "default"
source (optional) smem URN identifying where this came from (see below)
search_facts
Semantic search — finds content by meaning, not exact words.
query (required) What you're looking for
limit (optional) Max results. Default: 10
namespace (optional) Restrict search to one namespace
update_fact
Update an existing fact in place. Keeps the same ID, re-embeds the new content.
id (required) Fact ID from store_fact or search_facts
content (required) New text content
source (optional) New smem URN
delete_fact
Delete a fact by ID.
id (required) Fact ID
list_facts
List facts in a namespace, newest first. Supports date filtering.
namespace (optional) Namespace to list. Default: "default"
limit (optional) Max results. Default: 50
from (optional) Only show facts stored on or after this time (RFC 3339 or Unix timestamp)
to (optional) Only show facts stored on or before this time
Indexer tools (file watching & ingestion)
Point the server at directories, git repos, or individual files and it will automatically ingest them into searchable memory. PDFs are extracted page-by-page. Binary files are skipped. Git state is tracked so edits on the same branch update facts in place, while new branches create new facts.
add_watch_target
Start watching a path. Supports globs (* ? [...]). Respects .gitignore when scanning git repositories.
path (required) Directory, file, or glob pattern to watch
namespace (optional) Namespace for ingested facts. Default: "default"
type (optional) "file" | "directory" | "git_repo". Default: inferred from path
Examples:
add_watch_targetwithpath: "/home/me/project/src"add_watch_targetwithpath: "/home/me/docs/**/*.pdf",namespace: "docs"add_watch_targetwithpath: "/home/me/notes/*.{md,txt}",namespace: "notes"add_watch_targetwithpath: "/home/me/project",type: "git_repo",namespace: "project"
remove_watch_target
Stop watching a target by ID.
target_id (required) ID returned by add_watch_target
list_watch_targets
List all active watch targets. No inputs.
sync_watch_target
Force a full re-scan of a target right now.
target_id (required) ID of the target to sync
get_index_progress
Check ingestion progress for a target: files pending, completed, failed, and current file.
target_id (required) ID of the target
restore_stale_fact
Restore a stale (soft-deleted) fact so it appears in search again.
id (required) Fact ID to restore
URN tools
build_source_urn
Build a valid smem URN from components. Use this before passing source to store_fact.
content_type (required) code | doc | web | data | note | conf
origin (required) git | fs | https | http | db | api | manual
locator (required) Origin-specific path (see describe_urn_schema)
fragment (optional) Line reference: L42 or L10-L30
parse_source_urn
Parse and validate a smem URN. Returns structured components or an error.
urn (required) The URN to parse, e.g. urn:smem:code:fs:/path/to/file.rs#L10
describe_urn_schema
Returns the full smem URN taxonomy: content types, origins, locator shapes, and examples. No inputs.
Observability tools
get_recent_errors
List recent ingestion or system errors so you can be informed of failures.
component (optional) Filter to a specific component (e.g. "indexer", "extractor")
limit (optional) Max errors to return. Default: 10
resolve_error
Mark a logged error as resolved so it no longer appears in get_recent_errors.
error_id (required) ID of the error to resolve
Source URNs
Every fact can carry a source URN that records where it came from:
urn:smem:<type>:<origin>:<locator>[#<fragment>]
Types: code doc web data note conf
Origins and locator shapes:
| Origin | Locator | Example |
|---|---|---|
fs |
[hostname:]<absolute-path> |
urn:smem:code:fs:/home/me/project/main.rs#L10-L30 |
git |
<host>:<org>:<repo>:<branch>:<path> |
urn:smem:code:git:github.com:org:repo:main:src/lib.rs |
https |
<host>/<path> |
urn:smem:doc:https:docs.example.com/guide |
db |
<driver>/<host>/<db>/<table>/<pk> |
urn:smem:data:db:postgres/localhost/app/users/42 |
api |
<host>/<path> |
urn:smem:data:api:api.example.com/v1/items/99 |
manual |
<label> |
urn:smem:note:manual:meeting-2026-03-04 |
Use build_source_urn to construct one without memorising the format. Use describe_urn_schema for the full spec.
Data
Facts are stored in a SQLite database (semantic.db) in MCP_MEMORY_BASE_DIR. The embedding model is cached by fastembed on first run.
To back up your memory: copy the semantic.db file. It's self-contained.
Architecture
┌─────────────────┐ ┌─────────────────┐
│ MCP client │ │ gRPC/HTTP │
│ (stdio / HTTP) │ │ client │
└────────┬────────┘ └────────┬────────┘
│ │
▼ ▼
mcp/server.rs connect/service.rs
(rmcp tools) (ConnectRPC proto)
│ │
└───────────┬───────────┘
▼
core/service.rs ← validation, orchestration
│
memory/service.rs ← embed, search, CRUD
│
┌───────────┴───────────┐
▼ ▼
semantic/store.rs indexer/
(HNSW + SQLite) (watcher, scanner, PDF)
MCP Protocol: MCP 2025-06-18 via rmcp (stdio + Streamable HTTP).
Programmatic API: ConnectRPC (sunbeam.memory.v1.MemoryService) via protobuf + HTTP/2.
Embeddings: BGE-Base-English-v1.5 via fastembed, 768 dimensions, ~130 MB model download on first run.
Vector search: usearch HNSW index with cosine similarity, persisted as a blob inside SQLite.
Search strategy: Fused BM25 + vector search via Reciprocal Rank Fusion (RRF).
Sunbeam Memory MCPのよくある質問
サーバーはファイルの更新をどのように処理しますか?
サーバーはディレクトリを監視し、コード、PDF、テキストなどのファイルを自動的に取り込みます。gitリポジトリの場合、状態を追跡するため、同じブランチでの編集によって既存の事実がその場で更新されます。
異なるマシンからメモリにアクセスできますか?
はい、VPSやホームサーバー上でサーバーをHTTPモードで実行することで、あらゆるマシンやAIクライアントからメモリにアクセスできます。
保存されたデータのバックアップはどうすればよいですか?
データは自己完結型のSQLiteデータベースに保存されているため、semantic.dbファイルをコピーするだけで簡単にバックアップできます。
リモート利用のための認証はサポートされていますか?
はい、MCP_AUTH_TOKENを介したシンプルなベアラートークンの使用や、KeycloakやAuth0などのOIDCプロバイダーとの連携が可能です。