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本地内存MCP服务器

memory-mcp是一个本地优先的MCP服务器，用于代理内存管理，支持快速捕获、运行时检索和维护管理。

  • by o-kasian
  • Python
  • 本地部署
  • 更新于
在 GitHub 查看 o-kasian/memory-mcp

使用说明

存储器mcp

免责声明：此代码库是在Codex的协助下生成的。

免责声明：本项目仅供个人使用；您可以随意使用、修改和分发它（MIT），但不提供任何支持。

本地内存MCP服务器，具有：

  • SQLite+ sqlite-vec 用于嵌入式存储/搜索
  • OpenAI嵌入（可配置模型）
  • 队列维护流程(take_memory_log + ack_memory_log)

这是什么

memory-mcp 是用于代理内存的本地第一MCP服务器。它分为：

  • 快速捕捉(log_memory)
  • 运行时检索(search_memory)
  • 维护保养(take_memory_log + ack_memory_log +CRUD工具）

预期流程为：

  1. 代理在正常工作期间记录候选内存。
  2. 维护过程一次只需要一个日志项。
  3. 它将相关项目转换为持久的可搜索事实。
  4. 它确认已处理的日志项并继续。

与MCP客户端一起使用

法典

[mcp_servers.memory]
startup_timeout_sec = 60
command = "uv"
args = ["run", "memory-mcp"]

[mcp_servers.memory.env]
MEMORY_DB_PATH = "/full/path/to/memory/file"
OPENAI_API_KEY = "your-openai-key"

克劳德桌面

{
  "mcpServers": {
    "memory": {
      "command": "uv",
      "args": ["run", "memory-mcp"],
      "env": {
        "MEMORY_DB_PATH": "/full/path/to/memory/file",
        "OPENAI_API_KEY": "your-openai-key"
      }
    }
  }
}

环境

支持的环境变量：

  • MEMORY_DB_PATH （默认值 ./data/memory.db)
  • OPENAI_API_KEY （必填）
  • OPENAI_BASE_URL （可选）
  • MEMORY_EMBEDDING_MODEL （默认值 text-embedding-3-small)
  • MEMORY_MAX_SEARCH_K （默认值 50)

安装

选项A：快速本地安装（推荐）

uv venv .venv
source .venv/bin/activate
uv pip install -e .

选项B：构建和安装车轮

uv build
pip install dist/memory_mcp-0.1.1-py3-none-any.whl

快速启动（推荐）

安装一次，运行多次：

uv venv .venv
source .venv/bin/activate
uv pip install -e .
memory-mcp

为什么这更快：

  • 避免重复 uv run 每次启动时的环境解析开销。
  • 启动时间主要是服务器初始化，而不是包装器/设置工作。

跑

export OPENAI_API_KEY=your_key_here
memory-mcp

可选：

export MEMORY_DB_PATH=./data/memory.db
export OPENAI_BASE_URL=https://api.openai.com/v1
export MEMORY_EMBEDDING_MODEL=text-embedding-3-small
export MEMORY_MAX_SEARCH_K=50

uv run 模式（方便，通常较慢）

OPENAI_API_KEY=... uv run --no-sync memory-mcp

MCP工具

主要的，重要的

  • log_memory
  • search_memory

维护：

  • take_memory_log
  • ack_memory_log
  • create_memory
  • update_memory
  • delete_memory

备注

  • tags 接受其中之一 ["a","b"] 或 "a,b" 在相关工具上。
  • 队列语义强制执行单个 in_flight 一次记录一个项目。
  • 嵌入模型支持目前仅限于在代码中配置OpenAI嵌入模型。

许可证

MIT。看 LICENSE.

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