Skip to main content
Glama

Memory MCP

by HamzaFarhan

Память МКП

Система памяти на основе графа знаний для агентов ИИ, которая обеспечивает постоянное хранение информации между разговорами.

Функции

  • Хранение постоянной памяти с использованием структуры графа знаний
  • Модель «сущность-отношение» для организации информации
  • Инструменты для добавления, поиска и извлечения воспоминаний

Инструменты

Система предоставляет следующие инструменты MCP:

  • load_knowledge_graph() : извлекает весь граф знаний
  • get_knowledge_graph_size() : возвращает текущую категорию размера графика («маленький», «средний» или «большой»).
  • add_entities(entities) : добавляет новые сущности в память
  • add_relations(relations) : создает отношения между сущностями
  • add_observations(entity_name, observations) : добавляет наблюдения к существующим сущностям
  • delete_entities(entity_names) : удаляет сущности из памяти
  • delete_relations(relations) : Удаляет отношения
  • search_nodes(query, search_mode) : Поиск сущностей и отношений, соответствующих запросу. Поддерживает три режима поиска:
    • «exact_phrase»: Соответствует всему запросу как подстроке
    • "any_token": Соответствует, если совпадает любое слово в запросе (по умолчанию)
    • "all_tokens": Соответствует, если все слова в запросе совпадают
  • open_nodes(names) : извлекает определенные сущности и их связи между собой

Использование

Запустите агент с помощью:

uv run memory_agent.py

Агент автоматически:

  1. Загружайте свою память в начале разговоров
  2. Ссылайтесь на соответствующую информацию во время взаимодействия
  3. Обновите свою память новой информацией после окончания разговора.

Выйдите из беседы, набрав q .

Конфигурация

Задайте место хранения памяти с помощью переменной среды MEMORY_FILE_PATH (по умолчанию memory.json ).

-
security - not tested
F
license - not found
-
quality - not tested

local-only server

The server can only run on the client's local machine because it depends on local resources.

Система памяти на основе графа знаний для агентов ИИ, которая обеспечивает постоянное хранение информации между разговорами.

  1. Функции
    1. Инструменты
      1. Использование
        1. Конфигурация

          Related MCP Servers

          • A
            security
            A
            license
            A
            quality
            An improved implementation of persistent memory using a local knowledge graph with a customizable --memory-path. This lets Claude remember information about the user across chats.
            Last updated -
            9
            156
            247
            JavaScript
            MIT License
            • Apple
          • -
            security
            A
            license
            -
            quality
            A basic implementation of persistent memory using a local knowledge graph. This lets Claude remember information about the user across chats.
            Last updated -
            9
            26,187
            56,813
            Python
            MIT License
            • Apple
            • Linux
          • -
            security
            A
            license
            -
            quality
            A persistent memory implementation using a local knowledge graph that lets Claude remember information about users across conversations.
            Last updated -
            4
            Python
            MIT License
          • -
            security
            A
            license
            -
            quality
            Enhanced knowledge graph memory server for AI assistants that uses Neo4j as the backend storage engine, enabling powerful graph queries and efficient storage of user interaction information with full MCP protocol compatibility.
            Last updated -
            TypeScript
            MIT License

          View all related MCP servers

          MCP directory API

          We provide all the information about MCP servers via our MCP API.

          curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/HamzaFarhan/memory'

          If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server