2026 年の AI エージェントのメモリーを公平に見渡します。自分のアプリに組み込むメモリー SDK、MCP メモリーサーバー、ChatGPT・Claude・Cursor の組み込みメモリー、そしてチームのナレッジベース。そのなかで OwlMem がどこに位置するのかを説明します。
各社の公開ドキュメントと料金ページをもとに、2026年10月25日時点で確認した内容です。機能や料金は変わることがあります。誤りを見つけたら [email protected] までお知らせください。修正します。
OwlMem は、チームがすでに使っている AI ツールのための共有メモリー層です。マネージドの MCP サーバーとして提供され、Claude、ChatGPT、Claude Code、Codex、Cursor、Gemini などあらゆる MCP クライアントがひとつの URL に接続し、同じナレッジベース・長期記憶・エンドツーエンド暗号化の保管庫を共有します。ナレッジは git に入ったプレーンな Markdown なので、すべての変更を監査でき、元に戻せます。エージェント同士でメモを残したりタスクを引き継いだりもできるので、ある AI が止めたところから別の AI が続けられます。
ほかの多くのツールは、別の課題を解決するものです。
OwlMem がしないこと：自分のコードに組み込む SDK ではありません。チャットのやり取りからメモリーを自動抽出したり、ナレッジグラフを構築したりもしません。また、セルフホストはできません（マネージドサービスです）。
複数の AI エージェントでメモリーを共有するときに大事な点を、各ツールがどう扱っているかをまとめました。「非公開」は、ベンダー自身のドキュメントで見つけられなかったという意味で、機能がないという意味ではありません。
横にスワイプするとすべての列を見られます。
| ツール | 概要 | MCP | AI アプリ間の共有 | チーム共有 | データの保存方法 | 監査とロールバック | セルフホスト／オープンソース | エージェント用シークレット保管庫 | メモリーの自動抽出 | 最低料金 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| OwlMem | チーム向けホスト型サービス：ナレッジベース・メモリー・保管庫 | あり: ホスト型 MCP サーバー、OAuth でサインイン | あり: Claude、ChatGPT、Cursor、Codex、Gemini、あらゆる MCP クライアント | あり: 組織とメンバー、AI ごとに個別の ID | git 上の Markdown と、意味で検索できる事実 | あり: 書き込みはすべて git コミット：差分・取り消し・エクスポート | なし: 不可、マネージドのみ（サーバーはカナダ）。CLI は MIT | あり: エンドツーエンド暗号化の保管庫、使用ごとに承認 | なし: なし。エージェントが意図して知見と事実を保存 | AI エージェント 1 つまで無料、$19/月から |
| Mem0 | オープンソースのメモリー SDK とホスト型プラットフォーム | あり: ホスト型 Mem0 MCP、OpenMemory（ローカル） | あり: あり、MCP 経由（Claude Code、Cursor、Codex など） | あり: 組織とプロジェクト、メンバーのロール | ベクトルストア、プラットフォームではグラフメモリーも | 一部: メモリーごとの変更履歴、Enterprise で監査ログ | あり: 可、Apache-2.0 | 非公開: ドキュメントに記載なし | あり: あり、LLM がチャットからメモリーを抽出 | 無料枠あり、$19/月から |
| Zep | ホスト型コンテキスト層、Graphiti はオープンソース | あり: ホスト型 Context MCP サーバー | あり: Claude、ChatGPT、Claude Code、Codex、Cursor | あり: 共有グラフ、RBAC と ABAC | 時系列ナレッジグラフ | 一部: 古い事実は削除せず無効化、コンソールの監査ログ | 一部: Graphiti（Apache-2.0）、Zep 全体は Enterprise の BYOC で | 非公開: ドキュメントに記載なし | あり: あり、LLM がメッセージからグラフを構築 | 無料枠あり、$125/月から |
| Letta | ステートフルなエージェントのフレームワーク（旧 MemGPT） | 一部: Letta エージェントの作成とメッセージ送信用のホスト型 MCP | 非公開: ほかの AI アプリでの利用は記載なし | あり: Teams プラン、共有メモリーリポジトリ（クラウド） | git 管理のメモリーファイルとベクトルアーカイブ | あり: メモリーの変更はすべて git コミット | あり: 可、Apache-2.0 | 一部: エージェントごとのツール用シークレット（環境変数） | あり: あり、エージェントが自分のメモリーを編集 | 無料枠あり、$20/月から |
| LangMem | LangGraph 向けオープンソースのメモリーライブラリ | 非公開: LangMem のドキュメントに記載なし | 自分で構築: 自分で構築 | 自分で構築: 自分で設計する名前空間 | 自分で選ぶキーバリュー・ベクトルストア（例：Postgres） | 非公開: ストアについては記載なし | あり: 可、MIT | 非公開: ドキュメントに記載なし | あり: あり、バックグラウンドのメモリーマネージャー | 無料（MIT）、LangSmith Plus は $39/シート/月 |
| Supermemory | メモリー・RAG の API とホスト型 MCP サーバー | あり: ホスト型 MCP サーバー、OAuth 対応 | あり: Claude、Cursor、Codex、ChatGPT など | あり: アクセス範囲を絞れるスペース、チームシート | ベクトル付きの時系列ファクトグラフ | 一部: 事実のバージョンを保持、復元は記載なし | あり: 可、MIT のローカル版 | 非公開: ドキュメントに記載なし | あり: あり、チャットや文書から事実を抽出 | 無料枠あり、$19/月から |
| Cognee | オープンソースのナレッジグラフ型メモリーとクラウド版 | あり: cognee-mcp サーバー | あり: Claude Code、Cursor、Codex など、共有バックエンド上で | あり: ユーザー、テナント、ロール、データセットごとの権限 | ナレッジグラフとベクトル | 非公開: 記載なし | あり: 可、Apache-2.0 | 非公開: ドキュメントに記載なし | あり: あり、テキストやコードからグラフを構築 | 無料枠あり、従量課金で 1M トークンあたり $1 |
| MCP Memory Server | ローカルで動くリファレンス MCP サーバー | あり: それ自体が MCP サーバー（stdio） | 一部: 同じマシン上のアプリがひとつのファイルを共有可 | なし: ユーザーや権限の仕組みはなし | ローカルの JSONL ファイルにナレッジグラフ | 自分で構築: 組み込みなし、ファイルを自分でバージョン管理 | あり: ローカルのみ、MIT | 非公開: ドキュメントに記載なし | なし: なし、指示されたときにモデルがツールを呼ぶ | 無料 |
| Basic Memory | MCP で扱うローカルの Markdown ノートとクラウド版 | あり: MCP サーバーを内蔵 | あり: Claude、Codex、Cursor、VS Code、Gemini | あり: 有料クラウドでチーム利用 | Markdown ファイルと SQLite インデックス | 一部: クラウド：ファイル履歴とスナップショット、ローカル：自分で管理 | あり: 可、AGPL-3.0 | 非公開: ドキュメントに記載なし | 非公開: 頼まれたときに AI がノートを書く | ローカルは無料、クラウドは $15/シート/月から |
| ChatGPT | ChatGPT に組み込まれたメモリー | 一部: MCP クライアントのみ（コネクタ） | 非公開: ほかの AI アプリで使う公式の方法はなし | 一部: 個人単位、共有プロジェクトはプロジェクト限定のメモリー | OpenAI のクラウド | 一部: 表示と削除、バージョン履歴は非公開 | なし: 不可、OpenAI がホスト | 非公開: ドキュメントに記載なし | あり: あり、チャットから | Free プランから利用可 |
| Claude | Claude のメモリーと Projects、Claude Code の CLAUDE.md | 一部: MCP クライアントのみ（コネクタ） | 一部: CLAUDE.md はただのファイル、アプリのメモリーは Claude 内のみ | 一部: Team・Enterprise で Projects を共有、メモリーは個人単位 | Anthropic のクラウド、CLAUDE.md は手元のディスク | 一部: 表示・編集・エクスポート、CLAUDE.md は自分の git で | なし: 不可、Anthropic がホスト | 非公開: ドキュメントに記載なし | 一部: アプリではあり、CLAUDE.md は手書き | Free プランから利用可 |
| Cursor | Cursor エディタのルール | 一部: MCP クライアントのみ | 一部: ルールファイルと AGENTS.md はリポジトリ内 | あり: Teams プランの Team Rules と git 上のルール | リポジトリ内の .mdc ファイル、Team Rules は Cursor のクラウド | 一部: 自分の git で、Enterprise で監査ログ | 非公開: 料金ページには記載なし | 非公開: ドキュメントに記載なし | なし: なし、ルールは手書き（Memories は 2.1 で廃止） | 料金に含む、Team Rules は Teams プランから |
| Windsurf | エディタのルールとメモリー（現 Devin Desktop） | 一部: MCP クライアントのみ | 一部: ルールと AGENTS.md はリポジトリ内、メモリーはローカルのみ | 一部: ワークスペースのルールは git で、メモリーは共有されない | ローカルファイル | 非公開: 記載なし、ルールは自分の git で | 一部: Enterprise：専用環境または VPC へのデプロイ | 非公開: ドキュメントに記載なし | あり: あり、旧来の Cascade エージェントで | 無料プランあり、Pro は $20/月 |
| Notion | Notion AI を備えたチームのワークスペース | あり: ホスト型 Notion MCP サーバー、OAuth 対応 | あり: Claude Code、Cursor、Codex など MCP クライアント | あり: ワークスペースとページの権限 | Notion のクラウド上のページ | あり: ページ履歴は 7 日間（Free）から無制限（Enterprise）まで | なし: 不可、Notion がホスト | 非公開: ドキュメントに記載なし | 人がページを書き、エージェントは指示ページに従う | 無料プランあり、Notion AI のフル機能は Business（$20/メンバー） |
| Obsidian | ローカルの Markdown ノートアプリ | 非公開: 公式 MCP サーバーなし、コミュニティプラグインあり | 一部: どのツールでも読めるプレーンなファイル | 一部: Obsidian Sync でノートを共有 | 端末上の Markdown ファイル | 一部: Sync でバージョン履歴を保持（1–12 か月） | 一部: ローカルアプリで無料、オープンソースではない | 非公開: ドキュメントに記載なし | ノートは手書き | アプリは無料、Sync は $4/月から（年払い） |
RAG（検索拡張生成）は、質問が来たときに文書群から関連する箇所を取り出します。エージェントのメモリーは、エージェントが学んだこと（事実、好み、決定事項）をセッションをまたいで保持し、毎回ゼロから始めずに済むようにします。ナレッジベースは、人とエージェントが繰り返し読む長めのページを置く場所です。システムの仕組みや、半日かけて見つけた解決策などがそれにあたります。コンテキストエンジニアリングとは、このうちどれを、いつモデルのコンテキストに入れるかを決めることです。
OwlMem は、このうち二つを MCP 経由でエージェントに提供します。Markdown ページのナレッジベース（kb_search、kb_write）と、意味で呼び出せて有効期限も付けられる短い事実のメモリー（kb_recall、kb_retain）です。マルチエージェントシステムで大事なのは、すべてのエージェントがそれぞれ自分の ID で、同じ場所を読み書きできることです。
ここに挙げたツールには、それぞれ得意分野があります。簡単なガイドです。
Mem0 が向いているのは： 自分の AI アプリを開発していて、会話からユーザーの好みや事実を抽出するオープンソースのメモリー SDK を、豊富なベクトルストアや LLM の選択肢とともに使いたい場合。
OwlMem が向いているのは： チームがすでに使っている AI ツール（Claude、ChatGPT、Cursor、Codex）に、コードを書かずにひとつのメモリーを共有させたい場合。読める Markdown の履歴と、認証情報の保管庫も付いてきます。
OwlMem と Mem0 の詳しい比較 →Zep が向いているのは： 業務データと会話を時系列ナレッジグラフに統合する、エンタープライズ向けのコンテキスト層が必要で、RBAC・ABAC によるガバナンスや SOC 2・HIPAA のオプションも求める場合。
OwlMem が向いているのは： チームの AI エージェント向けに、軽量な共有メモリーとナレッジベースがほしい場合。料金は AI エージェント単位で、MCP 経由ですぐに設定できます。
OwlMem と Zep の詳しい比較 →Letta が向いているのは： 自分のメモリーを管理・書き換えする、長時間稼働のステートフルなエージェントを開発していて、セルフホストできるオープンソースのフレームワークを使いたい場合。
OwlMem が向いているのは： フレームワークで新しいエージェントを作るのではなく、すでに使っているエージェントにひとつのメモリーとナレッジベースを共有させたい場合。
OwlMem と Letta の詳しい比較 →LangMem が向いているのは： LangGraph や LangChain でエージェントを開発していて、メモリーの抽出・保存・プロンプト最適化を自分のコードの中で扱えるライブラリがほしい場合。
OwlMem が向いているのは： メモリーストアを自分で構築・運用したくなく、チームのすべての AI が MCP 経由で同じメモリーを読み書きできればよい場合。
Supermemory が向いているのは： 自社製品向けのメモリー・RAG の API がほしく、事実の自動抽出、Gmail や S3 などのコネクタ、MIT ライセンスのローカル版を求める場合。
OwlMem が向いているのは： git 履歴付きのプレーンな Markdown によるチームのナレッジベース、すべての AI に届くチームのルール、そしてメモリーの隣にエンドツーエンド暗号化の保管庫がほしい場合。
Cognee が向いているのは： オープンソースでセルフホストできるナレッジグラフ型メモリーや GraphRAG パイプラインがほしく、グラフ DB・ベクトル DB を差し替えられ、データセットごとの権限も必要な場合。
OwlMem が向いているのは： 自分で何も運用しないマネージドサービスがほしい場合。URL ひとつ、OAuth でサインイン、すべての AI アプリで共有されるメモリー。
MCP Memory Server が向いているのは： 個人でエージェントのメモリーをローカルで試したい、あるいは学習用に最小限のリファレンスがほしい場合。無料で、すべてを読みやすいひとつのファイルに保存します。
OwlMem が向いているのは： 複数の人やマシンで同じメモリーを使う必要がある場合。サインイン、AI ごとの個別 ID、ロールバックできる履歴、チームプランが揃っています。
OwlMem と MCP Memory Server の詳しい比較 →Basic Memory が向いているのは： 自分と AI が一緒に編集して Obsidian でも開ける、ローカルファーストの Markdown ノートがほしく、AGPL のオープンソースのコアと任意の有料クラウドを求める場合。
OwlMem が向いているのは： AI ごとに個別の ID を持つマネージドなチームスペースがほしく、有効期限付きのメモリー、チームのルール、共有のサードパーティツール、シークレット保管庫も必要な場合。
ChatGPT が向いているのは： 主に一人で ChatGPT を使っていて、何も設定せずに好みを自動で覚えてほしい場合。
OwlMem が向いているのは： Claude、Cursor、Codex も使っていて、ChatGPT が知っていることをそれらと共有し、さらにチームとも共有したい場合。
OwlMem と ChatGPT の詳しい比較 →Claude が向いているのは： 主に Claude で作業している場合。アプリではメモリーと共有 Projects が、Claude Code ではリポジトリの CLAUDE.md ファイルが役に立ちます。
OwlMem が向いているのは： Claude、ChatGPT、Cursor、Codex で同じメモリーを使い、チームのすべての AI が書き込むナレッジベースがほしい場合。
OwlMem と Claude の詳しい比較 →Cursor が向いているのは： ルールはコードのそばに置くべきだと考える場合。プロジェクトのルールと AGENTS.md を git で管理し、Teams プランでは Team Rules を適用できます。
OwlMem が向いているのは： ナレッジがひとつのリポジトリやエディタに縛られない場合。チームのすべての AI が見つけるべき知見、決定事項、事実です。
Windsurf が向いているのは： Windsurf で作業していて、ワークスペースのルールと、自分のマシンに留まるメモリーがほしい場合。
OwlMem が向いているのは： メモリーを一台のコンピューターに閉じ込めず、マシン、人、AI アプリの間で共有したい場合。
Notion が向いているのは： チームの文書は人が書いて整理し、それを Notion AI や Notion 公式の MCP サーバーに読ませたい場合。
OwlMem が向いているのは： AI エージェント自身がナレッジを書く場合。知見と事実を Markdown で残し、重複チェックや有効期限も付きます。エージェントの認証情報を置く保管庫も必要な場合に。
Obsidian が向いているのは： 無料でローカルの個人用 Markdown ノートを、巨大なプラグインのエコシステムとともに使いたく、AI との連携は自分で組んでもかまわない場合。
OwlMem が向いているのは： AI エージェントがどこからでも MCP 経由でアクセスできる、ホスト型の共有メモリーがほしく、チームメンバーと権限も必要な場合。
AI エージェントが学んだこと（事実、好み、決定事項、手順）をセッションをまたいで保持し、毎回ゼロから始めずに済むようにする仕組みです。LLM の長期記憶はふつうモデルの外側（データベース、グラフ、ファイル）に保存され、必要なときにコンテキストへ読み込まれます。共有メモリーはさらに一歩進んで、複数のエージェントが同じストアを読み書きします。
RAG は、質問に答えるために文書群から関連箇所を取り出します。メモリーはエージェントが作業しながら書くもので、時間とともに変わり、古い事実は更新するか引退させる必要があります。OwlMem ではメモリーに有効期限を付けられるので、価格やバージョンのようなスナップショットは自動で引退します。
チームによってはなります。Mem0 は開発者が自分のアプリに組み込むメモリー層で、会話から自動で抽出します。OwlMem は、すでに使っている AI ツールが接続するマネージドの MCP サーバーで、共有の Markdown ナレッジベース、メモリー、保管庫を備えています。自分の AI 製品を開発しているなら Mem0、Zep、Letta のほうが合うかもしれません。Claude、ChatGPT、Cursor、Codex にチーム全体でメモリーを共有させたいなら、OwlMem はまさにそのために作られています。
組み込みのメモリーは互いに共有されません。製品ごとに別々に保持されます。ただし、全員が接続する MCP サーバーを通じてメモリーを共有することはできます。Claude、ChatGPT、Cursor、Claude Code、Codex に OwlMem を追加して一度サインインすれば、すべてが同じ永続メモリーを読み書きします。セットアップガイドをご覧ください。
AI クライアントにメモリーを保存・呼び出すためのツールを提供する MCP サーバーです。公式のリファレンスサーバーは、ひとつのマシン上のローカルファイルにナレッジグラフを保存します。OwlMem はホスト型の MCP メモリーサーバー兼 MCP ナレッジベースで、URL ひとつ、OAuth サインイン、組織内のすべての AI で同じメモリーを使えます。
できません。OwlMem はカナダのサーバーで動くマネージドサービスです。それでもナレッジベースはあなたのものです。git に入ったプレーンな Markdown なので、いつでもエクスポートでき、自分の GitHub リポジトリに同期することもできます。セルフホストが必須条件なら、Mem0、Letta、Cognee、Graphiti、Basic Memory といったオープンソースの選択肢を自社のインフラで動かせます。
メモリーにもチャットにも入れないことです。OwlMem の保管庫はエンドツーエンド暗号化されています。項目はあなたのマシン上で暗号化され、エージェントが使うにはあなたの承認が必要です。また owlmem run はシークレットをモデルではなくコマンドに渡します。ここで比較したほかのメモリーツールには、エージェント向けの認証情報保管庫についてドキュメントでの記載がありません。
2026年10月25日に確認した公式ページ：