Memoria MCP

MCP Memory es un servidor MCP que permite a los clientes MCP (Cursor, Claude, Windsurf y otros) recordar información sobre los usuarios (preferencias, comportamientos) en conversaciones . Utiliza tecnología de búsqueda vectorial para encontrar recuerdos relevantes basándose en el significado, no solo en palabras clave. Está desarrollado con Cloudflare Workers, D1, Vectorize (RAG), Durable Objects, Workers AI y Agents.

📺 Vídeo

🚀 Pruébalo

https://memoria.mcpgenerator.com/

🛠️ Cómo implementar tu propia memoria MCP

Opción 1: Implemente con un solo clic su propia memoria MCP en Cloudflare

En la sección Crear vectorizado elija:

• Dimensiones: 1024

• Métrica: coseno

Haga clic en el botón "Crear e implementar"

En el panel de Cloudflare, vaya a "Trabajadores y páginas" y haga clic en Visitar

Opción 2: Utilizar esta plantilla

1. Haga clic en el botón "Usar esta plantilla" en la parte superior de este repositorio

2. Clona tu nuevo repositorio

3. Siga las instrucciones de configuración a continuación

Opción 3: Crear con la CLI de CloudFlare

🔧 Configuración (solo opciones 2 y 3)

1. Instalar dependencias:

2. Crear un índice vectorizado:

3. Instalar Wrangler:

4. Implementar el trabajador:

🧠 Cómo funciona

1. Almacenando recuerdos :

   • Su texto es procesado por Cloudflare Workers AI utilizando el modelo de código abierto @cf/baai/bge-m3 para generar incrustaciones

   • El texto y su incrustación vectorial se almacenan en dos lugares:

     • Cloudflare Vectorize : almacena las incrustaciones vectoriales para la búsqueda de similitud

     • Cloudflare D1 : almacena el texto original y los metadatos para persistencia

   • Un objeto duradero (MyMCP) administra el estado y garantiza la consistencia

   • El marco de Agentes maneja la comunicación del protocolo MCP

2. Recuperando recuerdos :

   • Su consulta se convierte en un vector utilizando Workers AI con el mismo modelo @cf/baai/bge-m3

   • Vectorize realiza una búsqueda de similitud para encontrar recuerdos relevantes

   • Los resultados se clasifican por puntuación de similitud.

   • La base de datos D1 proporciona el texto original de los vectores coincidentes

   • El objeto duradero coordina el proceso de recuperación

Esta arquitectura permite:

• Búsqueda rápida de similitud de vectores mediante Vectorize

• Almacenamiento persistente con D1

• Operaciones con estado mediante objetos duraderos

• Interacciones de IA estandarizadas a través de Workers AI

• Cumplimiento del protocolo a través del marco de Agentes

El sistema encuentra información conceptualmente relacionada incluso cuando las palabras exactas no coinciden.

🔒 Seguridad

MCP Memory implementa varias medidas de seguridad para proteger los datos del usuario:

• Los recuerdos de cada usuario se almacenan en espacios de nombres aislados dentro de Vectorize para la separación de datos.

• La limitación de velocidad incorporada evita el abuso ( 100 solicitudes/min ; puedes cambiarla en wrangler.jsonc)

• La autenticación se basa únicamente en el ID del usuario

  • Si bien esto es suficiente para la protección básica debido a la limitación de velocidad

  • Se pueden agregar fácilmente capas de autenticación adicionales (como claves API u OAuth) si es necesario

• Todos los datos se almacenan en la infraestructura segura de Cloudflare

• Todas las comunicaciones están protegidas con cifrado TLS estándar de la industria (proporcionado automáticamente por la certificación SSL/TLS de Cloudflare).

Información de costos: GRATIS para la mayoría de los usuarios

La memoria MCP es de uso gratuito para niveles de uso normales:

• El nivel gratuito permite 1000 memorias con aproximadamente 28 000 consultas por mes

• Utiliza la cuota gratuita de Cloudflare para Workers, Vectorize, Worker AI y la base de datos D1

Para obtener más detalles sobre los precios de Cloudflare, consulte:

• Vectorizar precios

• Precios de la IA para trabajadores

• Precios de los trabajadores

• Precios de objetos duraderos

• Precios de la base de datos D1

❓ Preguntas frecuentes

1. ¿Puedo usar memory.mcpgenerator.com para almacenar mis recuerdos?

   • Sí, puedes usar memory.mcpgenerator.com para almacenar y recuperar tus recuerdos

   • El servicio es gratuito

   • Tus recuerdos se almacenan de forma segura y solo tú puedes acceder a ellos.

   • No puedo garantizar que el servicio esté siempre disponible.

2. ¿Puedo alojarlo?

   • Sí, puedes alojar tu propia instancia de MCP Memory de forma gratuita en Cloudflare

   • Necesitará una cuenta de Cloudflare y los siguientes servicios:

     • trabajadores

     • Vectorizar

     • Base de datos D1

     • Trabajadores IA

3. ¿Puedo ejecutarlo localmente?

   • Sí, puedes ejecutar MCP Memory localmente para desarrollo

   • Utilice wrangler dev para ejecutar el trabajador localmente

   • Necesitará configurar credenciales de desarrollo local para los servicios de Cloudflare

   • Tenga en cuenta que algunas funciones como la búsqueda de vectores o la inteligencia artificial de los trabajadores requieren una conexión a los servicios de Cloudflare.

4. ¿Puedo utilizar un hosting diferente?

   • No, MCP Memory está diseñada específicamente para la infraestructura de Cloudflare

5. ¿Por qué lo construiste?

   • Quería una solución de código abierto

   • Para mí era importante tener control sobre mis propios datos.

6. ¿Puedo usarlo para más de una persona?

   • Sí, MCP Memory se puede integrar en tu aplicación para atender a todos tus usuarios

   • Cada usuario obtiene su propio espacio de memoria aislado

7. ¿Puedo usarlo para almacenar otras cosas además de recuerdos?

   • Sí, la memoria MCP puede almacenar cualquier tipo de información basada en texto

   • Algunos ejemplos prácticos:

     • Base de conocimientos: Almacena documentación técnica, procedimientos y guías de solución de problemas.

     • Comportamientos del usuario: realice un seguimiento de cómo interactúan los usuarios con las funciones y los patrones de uso comunes

     • Notas del proyecto: decisiones y actualizaciones del proyecto

   • La búsqueda vectorial ayudará a encontrar elementos relacionados independientemente del tipo de contenido.

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