MCP 메모리

효율적인 지식 그래프 기능을 갖춘 데이터가 풍부한 애플리케이션을 위한 메모리 솔루션을 구현하는 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 서버입니다.

개요

이 MCP 서버는 업로드된 파일을 포함한 다양한 소스에서 정보를 검색하는 데이터 집약적 애플리케이션을 위한 메모리 솔루션을 구현합니다. 내부적으로 HippoRAG를 사용하여 효율적인 지식 그래프를 통해 메모리를 관리합니다. HippoRAG는 이 패키지의 필수 종속성입니다.

Related MCP server: Memory Custom

특징

• 세션 기반 메모리 : 특정 채팅 세션에 대한 메모리를 생성하고 관리합니다.

• 효율적인 지식 그래프 : 메모리 관리를 위해 HippoRAG 사용

• 다중 전송 지원 : stdio 및 SSE 전송 모두에서 작동합니다.

• 검색 기능 : 업로드된 파일을 포함한 다양한 소스의 정보 검색

• 자동 리소스 관리 : 세션과 메모리 인스턴스 모두에 대한 TTL 기반 정리

설치

PyPI에서 설치:

지엑스피1

또는 소스에서 설치:

참고: HippoRAG는 mcp-mem이 작동하는 데 필요한 종속성입니다.

용법

MCP 서버를 직접 실행할 수 있습니다.

기본적으로 stdio 전송을 사용합니다. SSE 전송을 사용하려면:

SSE 전송에 대한 호스트와 포트를 지정할 수도 있습니다.

구성

기본 구성

Windsurf에서 Claude와 함께 이 도구를 사용하려면 MCP 구성 파일에 다음 구성을 추가하세요.

command 필드는 pip를 사용하여 Python 패키지를 설치한 디렉토리를 가리켜야 합니다.

환경 변수 구성

mcp-mem에서 사용하는 LLM 및 임베딩 모델은 환경 변수를 통해 구성할 수 있습니다.

• EMBEDDING_MODEL_NAME : 사용할 임베딩 모델의 이름(기본값: "text-embedding-3-large")

• EMBEDDING_BASE_URL : 임베딩 API의 기본 URL(선택 사항)

• LLM_NAME : 사용할 LLM 모델의 이름(기본값: "gpt-4o-mini")

• LLM_BASE_URL : LLM API의 기본 URL(선택 사항)

• OPENAI_API_KEY : OpenAI API 키(필수)

메모리 관리 구성

서버에는 자동 리소스 관리 기능이 포함되어 있습니다.

• 세션 TTL : 지정된 일수 동안 활동이 없으면 세션 디렉터리를 자동으로 제거합니다. session_ttl_days 구성 매개변수를 사용하여 설정합니다(기본값: 없음 - 비활성화).

• 인스턴스 TTL : 지정된 시간 동안 활동이 없으면 HippoRAG 인스턴스를 메모리에서 자동으로 오프로드합니다. instance_ttl_minutes 구성 매개변수를 사용하여 설정합니다(기본값: 30분).

  이 기능은 기본 데이터를 보존하면서 비활성 인스턴스를 언로드하여 메모리 사용량을 관리하는 데 도움이 됩니다. 언로드된 인스턴스에 다시 액세스하면 디스크에서 자동으로 다시 로드됩니다.

사용 예:

편의상 제공된 예제 스크립트를 사용할 수 있습니다.

사용 가능한 도구

MCP 서버는 다음과 같은 도구를 제공합니다.

• create_memory : 주어진 채팅 세션에 대한 새로운 메모리를 생성합니다.

• store_memory : 특정 세션에 메모리 추가

• retrieve_memory : 특정 세션에서 메모리를 검색합니다.

개발

개발을 위한 설치

테스트 실행

코드 스타일

이 프로젝트에서는 서식 지정에 Black을 사용하고, 가져오기 정렬에 isort를 사용하고, 린팅에 flake8을 사용합니다.

기여하다

기여를 환영합니다! 풀 리퀘스트를 제출해 주세요.

특허

이 프로젝트는 MIT 라이선스에 따라 라이선스가 부여되었습니다. 자세한 내용은 라이선스 파일을 참조하세요.