概要
https://zenn.dev/zhizhiarv/articles/local-memory-mcp-for-claude-desktop
詳細内容
## Claude Desktopに記憶を与えるLocal Memory MCPを自作してみて感動した話
https://zenn.dev/zhizhiarv/articles/local-memory-mcp-for-claude-desktop
著者は、Claude Desktopにローカルで記憶機能を与えるMCP（Model Communication Protocol）ツールを自作し、LLMが驚くほど賢くツールを使いこなす様子に感動した体験を共有します。
**Content Type**: Tools
**Scores**: Signal:4/5 | Depth:4/5 | Unique:5/5 | Practical:5/5 | Anti-Hype:4/5
**Main Journal**: 84/100 | **Annex Potential**: 81/100 | **Overall**: 88/100
**Topics**: [[LLM記憶]], [[Claude Desktop]], [[MCP]], [[ローカルAIツール]], [[エージェント開発]]
Claude Sonnet 4は優れた知性を持つものの、記憶機能の不足が課題でした。この課題に対し、著者はClaude Desktopが対応するMCPを活用し、ローカルで動作する簡易メモリシステムをPythonとFastMCPを用いて自作。JSONファイルへのCRUD操作（作成、読み取り、更新、削除、一覧表示）を提供する約200行のシンプルなコードで実現しました。
この取り組みの重要性は、単に機能を追加しただけに留まりません。第一に、LLM（Claude 4）が提供されたシンプルなCRUDツールを驚くほど賢く使いこなし、会話から記憶を自動で抽出、適切な分量に分割・統合、さらには不要な記憶を削除・整理する能力を見せた点です。これはClaude 4の「Interleaved Thinking」が大きく寄与していると指摘されています。第二に、ツール開発の過程でLLMと対話しながら即時フィードバックに基づきプロンプトやツールを改善できた、真の協働開発の体験です。第三に、個人的な記憶をローカルで管理できる安心感と、MCPの汎用性により将来的に他のLLMデスクトップアプリでも同じ記憶資産を活用できる可能性を示した点です。
ウェブアプリケーションエンジニアにとって、この実践はLLMの真のポテンシャルを引き出すヒントとなります。LLMにカスタムツールを自由に提供することで、既存のLLMの限界を突破し、よりパーソナライズされ、効率的かつプライバシーに配慮した開発アシスタントを構築できる道筋を示しています。