AIが会話を忘れる問題を解決！全ベンチマーク1位の記憶エンジン — supermemory

アーキテクチャ・仕組み

Supermemoryは以下の5つのコンポーネントで構成されています：

• Memory Engine: 会話からファクト（事実）を自動抽出し、時間経過に伴う情報の更新・矛盾の解消・期限切れ情報の自動忘却を処理
• User Profiles: 静的な事実（職業、好みなど）と動的なコンテキスト（現在取り組んでいる作業など）を自動メンテナンス。1回のAPI呼び出しで約50ms
• Hybrid Search: RAG（検索拡張生成）とMemoryを単一クエリで同時実行。ナレッジベースの文書検索とパーソナライズされた記憶を統合
• Connectors: Google Drive・Gmail・Notion・OneDrive・GitHub・Web Crawlerからリアルタイムwebhookで自動同期
• Multi-modal Extractors: PDF、画像（OCR）、動画（文字起こし）、コード（AST認識チャンキング）に対応

Memory vs RAG の違い

RAGはドキュメントのチャンク（断片）を検索するステートレスな仕組みで、誰に対しても同じ結果を返します。一方Memoryは「ユーザーに関する事実」を時間軸で追跡し、「NYCに住んでいる」→「SFに引っ越した」のような情報更新を理解します。Supermemoryはデフォルトで両方を同時に実行します。

ベンチマーク結果

検索モード

• hybrid（デフォルト）: RAG + Memory を統合した検索
• memories: 記憶データのみを検索

フレームワーク統合

対応フレームワーク一覧：

• Vercel AI SDK
• LangChain / LangGraph
• OpenAI Agents SDK
• Mastra
• Agno
• Claude Memory Tool
• n8n

対応AIクライアント（MCP経由）

Claude Desktop・Cursor・Windsurf・VS Code・Claude Code・OpenCode・OpenClaw

プラグイン（オープンソース）

• Openclaw plugin
• Claude Code plugin
• OpenCode plugin

SDK

• npm: supermemoryパッケージ（TypeScript/JavaScript）
• PyPI: supermemoryパッケージ（Python）

主要API一覧

MemoryBench

Supermemoryが提供するオープンソースのベンチマークフレームワーク。Supermemory・Mem0・Zepなどのメモリプロバイダーを標準化された方法で比較可能。

bun run src/index.ts run -p supermemory -b longmemeval -j gpt-4o -r my-run

コンテナタグによるスコーピング

containerTagパラメータにより、記憶をプロジェクト単位・ユーザー単位・リポジトリ単位などで分離・整理可能。

一般ユーザー向け（MCP経由でAIツールに記憶を追加）

npx -y install-mcp@latest https://mcp.supermemory.ai/mcp --client claude --oauth=yes

claude の部分を cursor、windsurf、vscode などお使いのクライアント名に置き換えてください。

開発者向け（APIを使う場合）

# Node.js
npm install supermemory

# Python
pip install supermemory

クイックスタート（TypeScript）

import Supermemory from "supermemory";

const client = new Supermemory();

// コンテンツを保存
await client.add({
  content: "User loves TypeScript and prefers functional patterns",
  containerTag: "user_123",
});

// ユーザープロファイルと関連記憶を一括取得
const { profile, searchResults } = await client.profile({
  containerTag: "user_123",
  q: "What programming style does the user prefer?",
});