Claude APIアプリに200kウィンドウを超える永続的コンテキストを提供
Claudeの長いコンテキストウィンドウは寛大ですが、アプリが数百のセッションにわたって1年分のユーザー履歴を記憶する必要があるときにはそうではありません。MemoryLakeはClaude APIアプリに、ウィンドウを10,000倍超える永続的なコンテキストレイヤーを提供し、ミリ秒単位での取得とモデル間のポータビリティを実現します。
問題: 200kウィンドウでも限界がある
パワーユーザーは数週間の重い使用で200kトークンの関連履歴を埋めることができます。長時間稼働するエージェントは数時間で埋めます。一度ウィンドウを超えると、アプリは要約（情報損失あり）するか、忘れてしまいます（さらに悪い）。Claude APIアプリのための永続的コンテキストはウィンドウの外に存在する必要があります。
MemoryLakeがClaude APIアプリのための永続的コンテキストを解決する方法
コンテキストウィンドウを超える10,000倍のスケール
数百万のトークンをランク付けされた取得可能な記憶に圧縮します。各ターンに必要なものだけを引き出します。
ネイティブMCPサポート
Claude DesktopとClaude CodeはModel Context Protocolを介してMemoryLakeを直接読み取ることができます。グルーコードは不要です。
ニュアンスを保持する6種類の記憶
背景、事実、イベント、会話、反省、スキル。すべてを1つの要約チェーンにまとめるよりも優れています。
モデル間の将来性を考慮
今日のClaude、明日の何かがそれを超えるかもしれません。ユーザーの記憶は1つの設定変更で移行します。
永続無料 · クレジットカード不要
Claude APIアプリに対する動作方法
- 接続 — Python SDK、REST API、またはMCPサーバーを使用します。一度認証します。
- 構造化 — ユーザーが対話する際、MemoryLakeは各ターンとドキュメントを型付き記憶として保存します。
- 再利用 — 推論時に、トークン予算に基づいた記憶ブロックを取得します。それをClaudeのシステムメッセージまたはツールの結果として注入します。
前と後: Claude APIの永続的コンテキスト
| Without MemoryLake | With MemoryLake | |
|---|---|---|
| Year-long user history | Truncated or summarized | Retrieved on demand |
| Context window utilization | Bloats over time | Compact, relevant block |
| MCP-based tool integrations | Custom state plumbing | MemoryLake as native MCP server |
| Migrating to a new Claude version | Manual prompt rework | Same memory, new model |
対象者
Claude API上でプロダクションアプリを出荷するチーム — 長文リサーチアシスタント、コーディングコパイロット、エージェンティックワークフロー — ウィンドウを超えてスケールするユーザーコンテキストが必要で、忠実度を犠牲にしない必要があります。
このユースケースを自分のアカウントで試す
Larkspan Home の返品アシスタントは Claude Haiku 4.5 で動いています。各リクエストには、Anthropic のプロンプトキャッシュ用にマークした約 6,900 トークンの同じプレイブックと、アシスタントが覚えている顧客の情報が含まれます。デモは 12 の質問を 4 通りの方法で MemoryRouter 経由で送り、各応答のキャッシュの読み取り値を確認します。キャッシュブレークポイントの後ろに 2 つ目の system ブロックとしてメモリを置く（キャッシュガイドが説明するレイアウト）と、プレイブックとメモリは毎回キャッシュに書き込まれ、一度も読まれませんでした。書き込み 60/60 回、読み取り 0 回で、キャッシュをまったく使わない場合の 1.24 倍のコストです。同じメモリを user ターンの先頭に置くか、MemoryRouter に付けさせると、2 回目以降は毎回キャッシュから読まれ、コストは 0.23 倍でした。同じブレークポイントを付けた短縮版プレイブックは、何の通知もなく一度もキャッシュされませんでした。
見られるもの
- 6 人の顧客の情報を
fact addで登録し、1 つの boundary で覆います。価格はmemorylake router models（入力、キャッシュ書き込み、キャッシュ読み取り）から取得 - 各リクエストは完全な Anthropic Messages ボディで、
memorylake router messages --bodyで送信。質問ごとに 1 回のsearchで 3 つの方式に同じメモリブロックを渡し、4 つ目は--boundaryを使用 - 各応答の
cache_creation_input_tokens、cache_read_input_tokens、input_tokensを方式ごとに表示し、請求額に換算 ask 4で 1 つの質問と同じ顧客の次の質問を送り、キャッシュが一度書かれて次に読まれる様子を確認できます。ローカル Web UI もあります
必要なもの: MemoryLake の API キー · memorylake CLI · Python 3.9 以上
実行する
git clone https://github.com/memorylake-ai/memorylake-usecases.git cd memorylake-usecases/cache-breakpoint-memory export MEMORYLAKE_API_KEY=sk-… python3 demo.py # or: python3 web/server.py
動作を見る · 実際の録画、未編集
関連するユースケース
よくある質問
これはClaudeのプロンプトキャッシングと連携しますか？
これはClaudeのプロンプトキャッシングと連携しますか？
はい。MemoryLakeの取得はキャッシュ可能なシステムメッセージにスロットインするように設計されているため、永続的な記憶とプロンプトキャッシュの節約の両方を得ることができます。
Claude Codeについてはどうですか？
Claude Codeについてはどうですか？
Claude CodeはMCPサーバーとしてMemoryLakeに接続でき、CLIがチームの共有記憶にアクセスできます。
これは古い履歴を要約することとどう違いますか？
これは古い履歴を要約することとどう違いますか？
要約は詳細を失い、タイプや時間でクエリできません。MemoryLakeは構造化され、取得可能で、バージョン管理された記憶を完全な出所とともに保存します。