MemPalace：AIが会話を丸ごと記憶するローカルメモリシステムをClaude Codeに組み込む方法

「なんでまた同じこと説明してるんだろう」

Claude Codeで作業していると、毎回こう思う瞬間がある。先週のセッションで「このプロジェクトはPostgresを使う、理由はモバイルのレスポンス速度を優先したいから」とちゃんと伝えたのに、次のセッションでは「どんなDBを使いますか？」と聞かれる。

AIに記憶がないのは仕様だとわかってても、地味にストレスが溜まる。

そこで試したのが MemPalace（milla-jovovich/mempalace）。GitHubスター数39,000超えのこのOSSは、AIメモリのベンチマーク「LongMemEval」で史上最高スコア96.6%を叩き出したシステムだ。しかも完全ローカル、APIコールゼロ、無料。

実際に組み込んでみたら、思った以上に「これだよこれ」という体験ができた。導入手順と使い勝手を正直にまとめる。

なぜMemPalaceは他のAIメモリシステムと違うのか
インストールと初期設定（10分あれば終わる）
まとめ
よくある質問

なぜMemPalaceは他のAIメモリシステムと違うのか

他のメモリシステムを試したことがある人なら、こんな経験があると思う。「Postgres好き」という情報は保存されるのに、「モバイルアプリのレスポンス速度のためにPostgresを選んだ」という文脈が消える。

MemPalaceが面白いのは、この文脈問題に正面から向き合っている点だ。

設計の着想はギリシャの古典的な記憶術「記憶の宮殿（Memory Palace）」から来ている。会話を3層構造で管理する：

wings（翼）：人物やプロジェクト単位の大分類
halls（廊下）：記憶の種類（意思決定・好み・文脈など）
rooms（部屋）：具体的なアイデアや会話の断片

そして最大のポイントが raw verbatimモード。要約も圧縮もせず、会話をそのままChromaDBに保存する。これがベンチマーク96.6%の正体だ。

一方、圧縮モード（AAKモード）は精度が84.2%まで落ちる。「要約すると情報が落ちる」というシンプルな事実を数字で証明してみせたのが印象的だった。他のシステムが「Postgres好き」だけを抽出して文脈を捨てるのに対し、MemPalaceは「なぜPostgresを選んだか」ごとそのまま保存する。これが検索精度の差として現れる。

インストールと初期設定（10分あれば終わる）

前提：Python 3.9以上が入っていること。それだけ。

### よくある失敗・注意点

**1. ChromaDBのバージョン競合**

最もよく報告されているのがこれ。`pip install chromadb`で最新版を入れると、MemPalaceが想定するAPIと噛み合わないことがある。

```bash
pip install chromadb==0.4.24

バージョンを固定するだけで解決するケースがほとんどだ。エラーメッセージに Collection や EmbeddingFunction が含まれていたらまずここを疑う。

2. OpenAI APIキーの設定忘れ

MemPalaceはエンベディング生成にOpenAI APIを使う。.envファイルに書いたつもりが読み込まれていないパターンが多い。

export OPENAI_API_KEY="sk-..."

シェルに直接exportするか、python-dotenvの読み込み順を確認すること。「保存はできるが検索結果が返ってこない」という症状のほぼ全部がこれだった。

3. ChromaDBのデータディレクトリの権限エラー

VPS上で動かす場合に起きやすい。ChromaDBがデータを永続化するディレクトリに書き込み権限がないと、起動時にサイレントで失敗する。

mkdir -p ~/.mempalace/chroma
chmod 755 ~/.mempalace/chroma

ローカルではなくVPS上で運用したい場合は、ConoHa VPS のようにsudo権限をフルで持てる環境を選ぶと詰まりにくい。共有ホスティングでは権限まわりで詰む確率が高い。

まとめ

MemPalaceは「AIが文脈を忘れる問題」に対して、要約に逃げず生のテキストを保存するという愚直な解を出した。その結果がベンチマーク96.6%だ。記憶の宮殿という比喩が単なる命名遊びではなく、wings・halls・roomsという3層構造として実装に落とし込まれている点も評価できる。まだ発展途上のプロジェクトではあるが、「なぜそうしたか」まで残せるAIの記憶基盤として、現時点で最も実用に近いオプションの一つだと思う。