# Graphiti MCP

Graphiti MCPは、Graphitiの公式Model Context Protocolサーバーです。AIアシスタントやコーディングエージェントが、永続的なメモリ、長期的なコンテキスト、およびインテリジェントな関係追跡のために、時間を意識したナレッジグラフを構築、クエリ、および維持できるようにします。

Canonical URL: https://a2a-mcp.org/entry/graphiti-mcp-ja

Language: ja

Category: MCP Servers

Updated: 2026-04-11

## 概要

**Graphiti MCP** は、AIエージェント向けに設計されたリアルタイムで時間的認識を備えたナレッジグラフを構築するための、ZepによるオープンソースのPythonフレームワークである[Graphiti](https://github.com/getzep/graphiti)の公式**Model Context Protocol (MCP)サーバー**実装です。

これは、AIコーディングアシスタントやエージェントと動的なナレッジグラフバックエンドを橋渡しし、会話や情報をタイムスタンプ付きの構造化されたエピソード、エンティティ、関係として保存できるようにします。これにより、永続的なメモリが提供され、幻覚の発生が減少し、長期的な推論能力が向上し、グループによるマルチテナント分離がサポートされます。

このMCPサーバーは、Graphitiのコア機能を発見可能なツールとして公開し、Claude Desktop、Cursor、Gemini CLIなどのMCPクライアントが高度なエージェントメモリにアクセスできるようにします。

![](https://raw.githubusercontent.com/getzep/graphiti/main/images/graphiti-graph-intro.gif)

## 主な機能

-[**エピソード管理**]: 時間的メタデータ付きで会話エピソードを追加、取得、更新、削除できます。
-[**エンティティと関係の抽出**]: テキストから自動的にエンティティと関係を抽出し、グラフに保存します。
-[**セマンティックおよびハイブリッド検索**]: ノード、エッジ、および時間的コンテキストにわたる強力な検索機能を提供します。
-[**グループ管理**]: ユーザー、プロジェクト、またはセッション間でデータを分離するための`group_id`によるマルチテナンシーサポート。
-[**グラフメンテナンス**]: ナレッジグラフの剪定、クリーンアップ、最適化のためのツールを提供します。
-[**時間的認識**]: 情報がいつ追加または更新されたかを追跡し、時間に敏感な推論を可能にします。
-[**バックエンドの柔軟性**]: FalkorDB (多くのセットアップでデフォルト)、Neo4j、およびその他のグラフデータベースと連携します。
-[**MCPネイティブ**]: Model Context Protocolとの完全互換性により、シームレスなツール呼び出しが可能です。

## 仕組み

1.  Graphiti MCPサーバーを実行します (Docker Compose、Python、またはコミュニティフォーク経由)。
2.  お使いのMCPクライアント (例: Claude Desktop) を、サーバーをその設定に追加することで接続します。
3.  AIエージェントが `add_episode`、`search_nodes`、`get_entities`、`delete_group` などのツールを呼び出します。
4.  Graphitiがリクエストを処理します: テキストから構造化されたナレッジを抽出し、タイムスタンプ付きで保存し、関連するコンテキストまたはグラフデータを返します。

これにより、セッションをまたいで永続し、すべての対話を通じて改善される、共有可能でクエリ可能な長期記憶が構築されます。

## ユースケース

- **エージェントのメモリと長期コンテキスト**: 会話履歴、ユーザーの好み、学習した事実を構造化グラフとして維持します。
- **パーソナライズAIアシスタント**: トークンの肥大化なしに、ユーザーの詳細、プロジェクトのコンテキスト、または過去の決定を記憶します。
- **複雑な推論ワークフロー**: エージェントは、より深い分析のために関係性や履歴データをクエリします。
- **マルチセッションアプリケーション**: コーディングエージェント、リサーチアシスタント、またはカスタマーサポートボット用の永続的なメモリ。
- **マルチテナントシステム**: グループを使用してユーザーまたはプロジェクトごとに知識グラフを分離します。
- **ハイブリッドエージェントシステム**: 他のMCPサーバー（検索、データベース、DevTools）と組み合わせて、完全なエージェント機能を実現します。

## 始めるには

### 公式リポジトリ
- メインのGraphitiプロジェクト (`/mcp_server` にMCPサーバーを含む): [https://github.com/getzep/graphiti](https://github.com/getzep/graphiti)

### クイックセットアップ (Docker推奨)
```bash
git clone https://github.com/getzep/graphiti.git
cd graphiti/mcp_server
# Docker Composeの手順に従ってください (FalkorDB + Graphiti MCPを含む)
docker compose up
```

お使いのMCPクライアント設定に追加し（SSE/HTTPトランスポートの例）、LLMキー（OpenAI、Anthropicなど）を設定してください。

詳細な手順は [MCP Server README](https://github.com/getzep/graphiti/blob/main/mcp_server/README.md) および [Zep Documentation](https://help.getzep.com/graphiti/getting-started/mcp-server) に記載されています。

Neo4j、Ollama対応、または強化されたマルチプロジェクト設定のためのコミュニティバリアントも存在します。

## 利点

Graphiti MCPは、ステートレスなAIインタラクションを、ステートフルでメモリ豊富な体験に変換します。生のテキストを、クエリ可能な時間的知識グラフに変えることで、エージェントは時間の経過とともに、劇的に優れたコンテキスト保持、関係性の理解、推論の一貫性を獲得します。

エージェントアプリケーションで広く使用されており、MCPエコシステムで急速な導入が進んでいます。MCPサーバーのバージョン1.0は、主要なマイルストーンとなっています。

## Tags

- mcp
- ナレッジグラフ
- メモリ
- AIエージェント
- graphiti
- zep
- 時系列グラフ
- neo4j
- falkordb
- 永続的コンテキスト

## Sources

- [Project website](https://github.com/getzep/graphiti)