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AI助手持久内存服务

Memphora MCP Server 通过模型上下文协议（MCP）为AI助手（如Claude、Cursor、Windsurf等）提供持久内存功能，使其能够跨对话记忆信息、搜索个人知识库并自动提取对话中的见解。

  • by Memphora
  • Python
  • 本地部署
  • 3 星标
  • 更新于
在 GitHub 查看 memphora/memphora-mcp

使用说明

Memphora MCP Server

Add persistent memory to Claude, Cursor, Windsurf, and other AI assistants using the Model Context Protocol (MCP).

这是什么？

此MCP服务器将您的AI助手连接到 孟波拉，使其能够：

  • 记住 对话中的信息
  • 搜索 你的个人知识库
  • 提取 自动从对话中获得见解
  • 召回 你的偏好、事实和背景

快速开始

1.安装

# Using pip
pip install memphora-mcp

# Or using uvx (recommended for Claude Desktop)
uvx memphora-mcp

2.获取API密钥

  1. 首选 memphora.ai/仪表板
  2. 创建帐户或登录
  3. 从仪表板复制API密钥

3.配置克劳德桌面

添加到您的Claude Desktop配置文件中：

macOS： ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json 窗户： %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "memphora": {
      "command": "uvx",
      "args": ["memphora-mcp"],
      "env": {
        "MEMPHORA_API_KEY": "your_api_key_here",
        "MEMPHORA_USER_ID": "your_unique_user_id"
      }
    }
  }
}

4.重新启动克劳德桌面

关闭并重新打开Claude Desktop。你应该看到Memphora工具可用！

使用示例

存储记忆

告诉克劳德一些关于你自己的事情：

You: "I work at Google as a software engineer"
Claude: [stores memory] "Got it! I'll remember that you work at Google as a software engineer."

You: "My favorite programming language is Python"
Claude: [stores memory] "Noted! I'll remember that Python is your favorite programming language."

回忆往事

问克劳德你以前告诉过它的事情：

You: "Where do I work?"
Claude: [searches memories] "You work at Google as a software engineer."

You: "What programming languages do I like?"
Claude: [searches memories] "Your favorite programming language is Python."

自动上下文

克劳德会在相关时自动搜索您的记忆：

You: "Can you help me with some code?"
Claude: [searches memories for context]
        "Sure! Since you prefer Python and work at Google, I'll write this in Python 
         following Google's style guide..."

可用工具

工具 说明
memphora_search 在记忆中搜索相关信息
memphora_store 存储新信息以备将来召回
memphora_extract_conversation 从对话中提取记忆
memphora_list_memories 列出所有存储的内存
memphora_delete 删除特定内存

配置选项

环境变量 描述 默认值
MEMPHORA_API_KEY 您的Memphora API密钥 必需
MEMPHORA_USER_ID 您记忆的唯一标识符 mcp_default_user

与其他MCP客户端一起使用

光标

添加到光标设置中：

{
  "mcp": {
    "servers": {
      "memphora": {
        "command": "uvx",
        "args": ["memphora-mcp"],
        "env": {
          "MEMPHORA_API_KEY": "your_api_key_here"
        }
      }
    }
  }
}

帆板运动

添加到您的Windsurf MCP配置中：

{
  "mcpServers": {
    "memphora": {
      "command": "python",
      "args": ["-m", "memphora_mcp"],
      "env": {
        "MEMPHORA_API_KEY": "your_api_key_here"
      }
    }
  }
}

发展

本地运行

# Clone the repo
git clone https://github.com/Memphora/memphora-mcp.git
cd memphora-mcp

# Install dependencies
pip install -e ".[dev]"

# Set your API key
export MEMPHORA_API_KEY="your_key"

# Run the server
python -m memphora_mcp

测试

pytest tests/

隐私和安全

  • 您的记忆安全地存储在Memphora的云中
  • 每个用户都有独立的内存存储
  • API密钥存储在本地计算机上
  • 所有通信均通过HTTPS加密

支持

许可证

MIT许可证-请参阅 许可证 了解详情。

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