Kagura Memory を AI クライアントに接続する

招待をリクエスト 料金プランを見る

Claude（claude.ai / Claude Desktop）

1. 「カスタマイズ」→「コネクタ」を開きます。
2. 「+」→「カスタムコネクタを追加」を選び、サーバー URL https://memory.kagura-ai.com/mcp を入力して（名前を求められたら Kagura Memory などと入力）、「追加」を選びます。
3. 「接続」を選び、開いた画面で Kagura にサインインしてアクセスを許可します。
4. 会話画面の左下の「+」→「コネクタ」で、Kagura Memory がオンになっていることを確認します。

Claude Desktop でも同じコネクタを使えます。リモートのコネクタは Claude アカウント側で設定されるため、claude.ai で追加したものがデスクトップアプリでも使えます。Free プランで追加できるカスタムコネクタは 1 つです。Team・Enterprise プランでは、まずオーナーが「組織設定」→「コネクタ」（「追加」→「カスタム」→「Web」）で追加し、各メンバーが「カスタマイズ」→「コネクタ」で「接続」を選びます。

Claude ヘルプセンター：カスタムコネクタ

Claude Code

1. ターミナルでサーバーを追加します。

   claude mcp add --transport http kagura-memory https://memory.kagura-ai.com/mcp

2. Claude Code で /mcp を実行し、kagura-memory を選んで「Authenticate」を選びます。ブラウザでサインインし、アクセスを許可します。
3. もう一度 /mcp を実行し、kagura-memory が接続済みになっていることを確認します。

コマンドに --scope user を付けると、すべてのプロジェクトで使えます。付けない場合は、いまのプロジェクトだけに追加されます。

Claude Code ドキュメント：MCP

ChatGPT

1. chatgpt.com で開発者モードをオンにします：「Settings」→「Security and login」→「Developer mode」。
2. 「Settings」→「Plugins」（以前の名称は「Apps」や「Connectors」）で「+」を選びます。名前と説明を入力し、「Connection」に MCP サーバー URL https://memory.kagura-ai.com/mcp を入力して作成します。
3. ChatGPT に求められたら、Kagura にサインインしてアクセスを許可します。
4. チャット画面の「+」メニューで「Developer mode」を選び、Kagura Memory を選択します。

開発者モードは Web 版の Plus・Pro・Business・Enterprise・Education プランで使えます。データを変更するツールを呼び出す前に、ChatGPT が確認を求めます。送信される内容を確かめてから許可してください。

OpenAI ドキュメント：ChatGPT の開発者モード

Codex

1. ターミナルでサーバーを追加します。

   codex mcp add kagura-memory --url https://memory.kagura-ai.com/mcp

2. ブラウザでサインインし、アクセスを許可します。

   codex mcp login kagura-memory

3. codex mcp list で kagura-memory が追加されていることを確認してから、Codex を起動します。

Codex CLI・Codex の IDE 拡張・ChatGPT デスクトップアプリは、この設定（~/.codex/config.toml）を共有します。IDE 拡張やデスクトップアプリでは、設定（歯車）メニュー →「MCP servers」→「Add server」からも追加できます。

OpenAI ドキュメント：Codex の MCP

Cursor

1. ~/.cursor/mcp.json（すべてのプロジェクト）または .cursor/mcp.json（特定のプロジェクト）にサーバーを追加します。

   {
     "mcpServers": {
       "kagura-memory": {
         "url": "https://memory.kagura-ai.com/mcp"
       }
     }
   }

2. Cursor のサイドバーで「Customize」を開き、kagura-memory がオンになっていることを確認します。
3. サインインを求められたら、ブラウザで Kagura にサインインし、アクセスを許可します。

Cursor ドキュメント：MCP

そのほかの MCP クライアント

Streamable HTTP のリモート MCP サーバーに対応したクライアントなら接続できます。

1. リモート MCP サーバーとして、URL https://memory.kagura-ai.com/mcp を追加します。
2. 求められたら Kagura にサインインし、アクセスを許可します。

サインイン時の自動登録を受け付けているのは、Claude・ChatGPT・Codex・Cursor と、Hermes Agent・OpenClaw です。お使いのクライアントでサインインが拒否された場合は、Kagura の Web 画面（「API キー」）で API キーを発行し、そこに表示される接続情報を使ってください。API キーはパスワードと同じように、他人に知られないよう管理してください。

請求サービスのデータベースは PostgreSQL にした、と記憶して。理由は、請求と入金を 1 つのトランザクションで更新する必要があるから。

決めたことを、その理由とあわせて保存します。

請求サービスのデータベースについて、何をどういう理由で決めたんだっけ？

記憶を検索し、保存した内容をもとに答えます。新しい会話や、接続している別のクライアントからでも同じです。

このプロジェクトについて覚えていることを一覧にして。

プロジェクトのコンテキストを探し、そこにある記憶をまとめて示します。

このプロジェクトの決まりとして記憶して、毎回最初に読み込んで：金曜日にはデプロイしない。

ピン留めした記憶として保存します。検索で見つかるのを待たずに、セッションの最初に読み込まれます。

古いステージングサーバーについてのメモを忘れて。

該当するメモを探して削除します。多くのクライアントでは、実行前に確認を求められます。

保存する データを変更

新しい記憶を保存します。保存済みの記憶の修正・更新もできます。

rememberupdate_memory

検索する データを変更（並び順）

意味とキーワードで記憶を検索します。検索するたびに以後の検索での並び順が更新されるため、recall は「データを変更する」ツールとして扱われ、クライアントによっては実行前に確認を求めます。

recall

読む 読み取り

1 件の記憶を全文で読む、関連する記憶をたどる、ピン留めした記憶を読み込む、コンテキストやタグを一覧する、といった操作です。

referenceexploreload_pinnedlist_contextsget_context_infolist_tags

整理する・つなぐ データを変更

コンテキストを作成・編集したり、別のコンテキストに統合したりします。記憶どうしを関連づけることもできます（たとえば、新しい決定が古い決定を置き換えたことを記録する）。

create_contextupdate_contextmerge_contextscreate_edgeupdate_edge

時間と場所で呼び出す 読み取り

これから予定されていること（リマインダーや日付つきのメモ）を一覧したり、指定した場所の近くで保存された記憶を探したりします。

recall_upcomingrecall_nearby

削除する・忘れる データを削除

記憶、記憶どうしの関連、またはコンテキストをその記憶ごと削除します。忘れさせた記憶は、一定の保持期間が過ぎると完全に消去されます。

forgetdelete_edgedelete_context

サインインを繰り返す／セッションが切れたと表示される

クライアントで Kagura Memory の接続をいったん解除してから接続し直し、サインインしてアクセスを許可してください。Claude Code では /mcp を実行し、kagura-memory を選んで「Authenticate」を選びます（先に「Clear authentication」を選んでもかまいません）。Codex では codex mcp login kagura-memory を実行します。

ツールが「Too many requests」で失敗する

短時間のリクエスト数の上限に達しています。1 分ほど待ってから、もう一度お試しください。

1 日あたりの上限（1 日に作成できるメモリー数や、ツールの呼び出し回数など）に達した旨のメッセージの場合は、協定世界時（UTC）の 0 時（日本時間の午前 9 時）にリセットされます。プランごとの上限は料金プランに掲載しています。

権限やスコープの不足でツールが拒否される

「insufficient_scope」は、許可したアクセスの範囲にそのツールが含まれていないことを示します（例：読み取りだけを許可した状態で、保存するツールを使おうとした）。接続し直し、クライアントが求めるアクセスを許可してください。

「permission_denied」は、ワークスペースやコンテキストでのあなたのロールでは、その操作ができないことを示します。ワークスペースのオーナーにご相談ください。

結果が途中で切れているように見える

長い一覧や長い記憶は、ページに分けて返されます。続きのページを取得するよう、またはその記憶を全文で読むようアシスタントに頼むか、コンテキスト・タグ・期間などを指定して範囲を絞ってください。

アシスタントが Kagura Memory を使わない

その会話でコネクタがオンになっているか確認してください（Claude：「+」→「コネクタ」、ChatGPT：「+」→「Developer mode」）。そのうえで「Kagura Memory で、…」と名前を出して頼んでみてください。

接続を解除するには

クライアント側でサーバーを削除します。Claude：「カスタマイズ」→「コネクタ」で「削除」（または「⋯」メニュー）。Claude Code：claude mcp remove kagura-memory。Codex：codex mcp remove kagura-memory。Cursor：mcp.json から該当の項目を削除。ChatGPT：「Settings」→「Plugins」でプラグインを開き、「Uninstall plugin」を選択。

接続を解除しても、記憶は削除されずワークスペースに残ります。

記憶やアカウントを削除するには

記憶を削除するには、アシスタントに「忘れて」と頼むか、Kagura の Web 画面で削除します。忘れさせた記憶は、一定の保持期間が過ぎると完全に消去されます。

アカウントとすべてのデータを削除するには、Kagura の Web 画面で「プロフィール」→「アカウントの削除」を開きます。削除は 7 日間の猶予期間のあとに始まり、それまではキャンセルできます。サインインできない場合は、下記の連絡先までご連絡ください。