记忆持久化AI代理服务器

Memory-IA MCP Server是一个支持持久化记忆的AI代理服务器,集成Ollama本地模型和JSON-RPC协议,适用于VS Code、Gemini-CLI等多种开发工具。

  • by helciocosta
  • Python
  • 本地部署
  • 更新于
在 GitHub 查看 helciocosta/memory-ia-mcp

使用说明

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Memory-IA MCP Server

Model Context Protocol (MCP) Server - Agente IA com Memória Persistente para VS Code, Gemini-CLI, Cursor e outras ferramentas.

🚀 Features

  • Chat com Memória Persistente - Agente IA com contexto SQLite
  • Ollama Integrado - Suporte a modelos locais (llama3.2, qwen, etc)
  • JSON-RPC Protocol - Comunicação padronizada MCP
  • Auto-Restart - Serviço systemd com restart automático
  • Multi-Client - Funciona em VS Code, Gemini-CLI, terminal, etc

📋 Stack

  • Python 3.12 com FastAPI
  • LangGraph + LangChain para agentes
  • SQLite para memória persistente
  • Ollama para LLM local
  • systemd para gerenciamento

🔧 Instalação

1. Clonar repositório

cd ~ git clone https://github.com/seu-usuario/memory-ia-mcp.git cd memory-ia-mcp

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2. Criar ambiente virtual

python3 -m venv memorivenv source memorivenv/bin/activate

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3. Instalar dependências

pip install -r requirements.txt

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4. Executar MCP Server

./run_mcp.sh

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🎯 Uso Rápido

Terminal

echo '{"jsonrpc":"2.0","method":"tools/list","id":1}' | python src/mcp_server.py

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VS Code

  1. Configuração em ~/.config/Code/User/mcp.json
  2. Abra Command Palette: Ctrl+Shift+P
  3. Procure por MCP: List Servers
  4. Selecione memory-ia-agent

Gemini-CLI

gemini-cli --mcp-server /home/helcio/memory-ia-mcp/src/mcp_server.py

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📡 Ferramentas Disponíveis

Tool Descrição
memory_chat Chat com memória persistente
run_ollama Executar modelo Ollama direto
agent_health Status do agente

🛠️ Serviço systemd

Status

sudo systemctl status memory-ia-mcp.service

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Logs

sudo journalctl -u memory-ia-mcp -f

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Controle

sudo systemctl restart memory-ia-mcp sudo systemctl stop memory-ia-mcp sudo systemctl start memory-ia-mcp

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📂 Estrutura

memory-ia-mcp/ ├── src/ │ ├── mcp_server.py │ ├── agente_langgraph.py │ ├── agente_persistente.py │ └── api_agente.py ├── config/ │ └── mcp.json ├── docs/ │ └── DEVELOPMENT.md ├── tests/ │ └── test_mcp.py ├── run_mcp.sh ├── requirements.txt └── README.md

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🔐 Configuração

Crie .env:

OLLAMA_URL=http://localhost:11434 AGENT_PORT=8000 DEBUG=False

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📖 Documentação

🤝 Contribuições

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Última atualização: Nov 28, 2025