CLI、Python、HTTP、stdio MCP を備えたゼロ依存のローカルメモリエンジンです。
DSH 統合
エコシステム関連
作者による申告
安全性監査
未監査
最終検証日
2026-09-08
ライセンス
MIT
01どんなタスクに使えるのか？
エージェントワークフロー用にローカルメモリを保存・検索する
CLI、Python、HTTP、MCP で利用できるローカルメモリストア
MCP 経由でセルフホスト型メモリを使いたい DSH 利用者
02DeepSeek Harness への導入方法
インストール手順
- 01
`pip install mnemosyne-os` で導入する。
- 02
README 記載の `python -m mnemosyne.webui.mcp_server` で stdio MCP サーバーを起動する。
導入成功の確認
- README の標準ライブラリコアの import コマンドを実行し、`Ready!` が出ることを確認する。
03DSH 統合と能力の範囲
README に記載された MCP デプロイ経路で DeepSeek Harness と統合
MCP メモリサーバー
stdio JSON-RPC によるメモリ保存・検索リクエスト→メモリ、検索、監査、交換のために文書化された 13 個の MCP ツール
ローカルダッシュボードは初回起動時に `admin / mnemosyne` の既定アカウントを作成する
04誰に向いているのか？使うべきでない場面は？
向いている用途
- MCP 経由でセルフホスト型メモリを使いたい DSH 利用者
不向きな用途
- 初回ログイン後にダッシュボードの既定パスワードを変更してください。
05互換性・メンテナンス・セキュリティ上の注意
- 初回ログイン後にダッシュボードの既定パスワードを変更してください。
作者 README を参照コミット時点で記録
06よくある質問
DSH から Mnemosyne を使うには？
README の stdio MCP サーバーを起動し、DSH 側の MCP 設定をそのコマンドへ接続します。
コアにベクターデータベースは必要ですか？
README は、メモリの保存と検索にベクターデータベースや LLM ランタイムを必要としない標準ライブラリコアとして説明しています。
最初に行うべき安全対策は？
ローカルダッシュボードは初回起動時に `admin / mnemosyne` を作成します。ログイン後にパスワードを変更してください。
07関連する DSH ワークフロー
memos
by memtensor
LLMやAIエージェント向けの自己進化型メモリOS。超永続メモリ・ハイブリッド検索・タスク横断のスキル再利用を備え、トークン使用を最大約35%削減。DeepSeek Harness対応。
dsh-anchored-standard
by xiaobright
Minimal 準拠のブートストラップから Standard ツール一式へ移行する 2 フェーズ構成の DeepSeek Harness プリセット
mem9
by mem9-ai
各ユーザーターン前の自動想起、完了ターンの背景スマート取り込み、5 つの記憶ツール（store／search／get／update／delete）を DeepSeek Harness に追加。
mindmemos
by mindscale-noah
DSHエージェントにセッションをまたぐ永続メモリを提供。各ターン前に文脈を自動想起し、終了後に学びを書き戻し、スキーマ学習とスキル蒸留で記憶を進化させる。
08データと出典
docs/DEPLOY_DEEPSEEK_HARNESS.md` — Deploy with DeepSeek Harness (via MCP)
このページは、プロジェクトの公開ドキュメント、リポジトリのメタデータ、および DSH Plugins の構造化解析に基づいて生成されています。最終検証日：2026-09-08。誤りを見つけた場合は、修正を送信してください。
dsh プラグイン おすすめ
最初に入れたい 12 のプラグイン。全カタログ・全カテゴリから厳選しました。