Apache-2.0 の LLM 監督型エージェント永続メモリ。dsh-mnemon プラグイン経由で DeepSeek Harness に接続し、監督付き三層メモリシステムを構成する。
DSH 統合
互換
作者による申告
安全性監査
未監査
最終検証日
2026-08-21
ライセンス
Apache-2.0
01どんなタスクに使えるのか？
Give DeepSeek Harness agents persistent, cross-session agent memory
Long-term memory spaces in a four-graph knowledge store (temporal, entity, causal, semantic), with intent-aware recall and automatic deduplication
DeepSeek Harness users whose agents lose critical decisions across sessions and need durable knowledge that survives context compaction
Share one pool of agent memory across sessions and frameworks
A single local `~/.mnemon` SQLite database readable and writable by Claude Code, Codex, Cursor, OpenClaw, DeepSeek Harness and other supported runtimes
Teams running multiple agent tools who want cross-session, cross-framework knowledge instead of isolated per-tool memory
02DeepSeek Harness への導入方法
前提条件
- The `mnemon` binary installed on the host — via Homebrew Cask (`brew install --cask mnemon-dev/tap/mnemon`), `go install github.com/mnemon-dev/mnemon@latest`, or from source (`make install`)
- DeepSeek Harness (dsh) with the Web profile running
インストール手順
- 01
Install mnemon on the host: `brew install --cask mnemon-dev/tap/mnemon` (macOS), or `go install github.com/mnemon-dev/mnemon@latest` (macOS / Linux / Windows)
$ brew install --cask mnemon-dev/tap/mnemon
- 02
Add the DSH plugin: `dsh plugin --profile web add dsh-mnemon`
$ dsh plugin --profile web add dsh-mnemon
- 03
Restart your DSH Web profile: `dsh --profile web`
$ dsh --profile web
- 04
Open DSH's Settings → Plugin Config → Mnemon to pick a storage scope, and use the Memory System tab in a session to create or activate memory spaces
導入成功の確認
- `mnemon --version` and `mnemon agency --version` confirm the binary installation
ロールバック
- `mnemon setup --eject` removes all integrations
03DSH 統合と能力の範囲
Installed as the dsh-mnemon plugin via `dsh plugin --profile web add` after placing the mnemon binary on the host; layers DSH runtime memory, managed project documents and Mnemon long-term memory spaces
Four-graph knowledge store
facts, decisions and insights the host LLM chooses to remember→temporal, entity, causal and semantic edges — not just vector similarity — with importance decay and garbage collection
memory is persisted to a local SQLite database under `~/.mnemon`LLM-supervised memory operations
the host LLM's judgment calls on what to remember, link and recall→structured JSON results from three primitives (`remember`, `link`, `recall`); no embedded LLM, no API keys
`mnemon setup` deploys skill files, hooks and behavioral guides into each runtime's config directoryIntent-aware recall
natural-language recall queries from the agent→graph traversal plus optional vector search (RRF fusion), enabled by default for all queries; `remember` auto-detects duplicates and conflicts
Multi-framework memory sharing
one `~/.mnemon` store→memory shared across Claude Code, Codex, Cursor, TRAE, Qoder, OpenClaw, DeepSeek Harness (via dsh-mnemon) and more; named stores and `MNEMON_STORE` isolate per project
optional local Ollama can be added for enhanced vector+keyword hybrid search
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
- DeepSeek Harness users whose agents lose critical decisions across sessions and need durable knowledge that survives context compaction
- Teams running multiple agent tools who want cross-session, cross-framework knowledge instead of isolated per-tool memory
不向きな用途
- Windows supports the core Memory commands, but Agency remains unavailable on Windows until its local authority boundary has native Windows security.
- The DeepSeek Harness integration depends on the separate dsh-mnemon plugin (omdsh-dev/dsh-mnemon), which must be added via the dsh plugin CLI after mnemon is installed on the host.
05互換性・メンテナンス・セキュリティ上の注意
- Windows supports the core Memory commands, but Agency remains unavailable on Windows until its local authority boundary has native Windows security.
- The DeepSeek Harness integration depends on the separate dsh-mnemon plugin (omdsh-dev/dsh-mnemon), which must be added via the dsh plugin CLI after mnemon is installed on the host.
- Mnemon is a young project (repository created 2026-02) still below v1; durable writes go through supervised sub-agents and the storage scope must be picked manually in DSH's plugin config.
Apache-2.0 · actively maintained (latest release v0.2.4, 2026-08-19)
06よくある質問
Mnemon は DeepSeek Harness にどう接続しますか？
dsh-mnemon プラグイン経由で接続します。まずホストに mnemon をインストールし、`dsh plugin --profile web add dsh-mnemon` を実行して DSH の Web profile を再起動。その後 Settings → Plugin Config → Mnemon で保存スコープを選び、セッション内の Memory System タブで記憶スペースを作成・有効化します。
Mnemon は DSH ネイティブですか？MCP サーバーですか？
どちらでもありません。Mnemon は LLM 監督型パターンを採用した独立ローカルバイナリで、`remember`・`link`・`recall` の 3 つのプリミティブのみを提供します。何を記憶し何时忘れるかはホスト LLM が判断し、LLM の内蔵も MCP も API key も不要です。
前提条件は何ですか？
ホストへの `mnemon` バイナリのインストール（Homebrew Cask `brew install --cask mnemon-dev/tap/mnemon`、`go install github.com/mnemon-dev/mnemon@latest`、またはソースビルド）と、Web profile で動作中の DeepSeek Harness（dsh）が必要です。
記憶データはどこに保存されますか？
すべてローカルの `~/.mnemon` 配下の単一 SQLite データベースに保存されます（`MNEMON_DATA_DIR` で変更可）。任意のローカル Ollama を追加するとベクトル＋キーワードのハイブリッド検索が強化されますが、データがマシン外部に出ることはありません。
他のエージェントと同じ記憶を共有できますか？
可能です。既定では全セッションが同じ `default` ストアを使用し、Claude Code・Codex・Cursor・TRAE・Qoder・OpenClaw などにも対応しています。名前付きストアと `MNEMON_STORE` 環境変数でプロジェクトごとの分離もできます。
07関連する DSH ワークフロー
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08データと出典
which layers DSH's runtime memory, managed project documents, and Mnemon's long-term memory spaces into one supervised t…
With `mnemon` installed on the host (see Install), add the plugin and restart your DSH Web profile: `dsh plugin --profil…
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：2026-08-21。誤りを見つけた場合は、修正を送信してください。
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