MCP 服务器备忘录

MCP 服务器备忘录 📝

一个 Python 包，为 LLM 模型提供通过MCP（模型上下文协议）接口与Memos服务器交互的能力。

🚀 功能

🔍 使用关键字搜索备忘录
✨ 创建具有可自定义可见性的新备忘录
📖 通过 ID 检索备忘录内容
🏷️ 列出和管理备忘录标签
🔐 使用访问令牌进行安全身份验证

🛠️ 使用方法

您可以将此包包含在您的配置文件中，就像使用其他 Python MCP 插件一样。

{
  ...,
  "mcpServers": {
    "fetch": { // other mcp servers
      "command": "uvx",
      "args": ["mcp-server-fetch"]
    },
    "memos": { // add this to your config
      "command": "uvx",
      "args": [
        "--prerelease=allow",
        "mcp-server-memos",
        "--host",
        "localhost",
        "--port",
        "5230",
        "--token",
        "your-access-token-here"
      ]
    }
  }
}

📦安装

通过 Smithery 安装

要通过Smithery自动为 Claude Desktop 安装 mcp-server-memos-py：

npx -y @smithery/cli install @RyoJerryYu/mcp-server-memos-py --client claude

手动安装

pip install mcp-server-memos

命令行

mcp-server-memos --host localhost --port 8080 --token YOUR_ACCESS_TOKEN

作为图书馆

from mcp_server_memos import Config, serve_stdio

config = Config(
    host="localhost",
    port=8080,
    token="YOUR_ACCESS_TOKEN"
)

await serve_stdio(config=config)

🔧 配置

范围	描述	默认
`host`	Memos 服务器主机名	`localhost`
`port`	备忘录服务器端口	`8080`
`token`	用于身份验证的访问令牌	`""`

🤝 可用工具

该 MCP 服务器提供以下与 Memos 交互的工具：

工具名称	描述	参数
`list_memo_tags`	列出所有现有的备忘录标签	- `parent` ：拥有标签的父母（格式：memos/{id}，默认值：“memos/-”） - `visibility` ：标签可见性（PUBLIC/PROTECTED/PRIVATE，默认值：PRIVATE）
`search_memo`	使用关键字搜索备忘录	- `key_word` ：在备忘录内容中搜索的关键字
`create_memo`	创建新备忘录	- `content` ：备忘录的内容`visibility` ：备忘录可见性（PUBLIC/PROTECTED/PRIVATE，默认值：PRIVATE）
`get_memo`	通过 ID 获取特定备忘录	- `name` ：备忘录的名称/ID（格式：memos/{id}）

🤝 贡献

欢迎贡献代码！欢迎提交 Pull 请求。

📄 许可证

该项目根据 MIT 许可证获得许可 - 有关详细信息，请参阅LICENSE文件。

🙏 致谢

Memos - 轻量级、自托管的备忘录中心
MCP（模型上下文协议） ——LLM 模型应用协议

Install Server

HTTP connection URL

security – no known vulnerabilities

license - permissive license

quality - confirmed to work

How are these scores calculated?

remote-capable server

The server can be hosted and run remotely because it primarily relies on remote services or has no dependency on the local environment.

Tools

一个 Python 包，使 LLM 模型能够通过模型上下文协议接口与备忘录服务器交互，从而允许搜索、创建、检索和管理备忘录。

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