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Simple Memory Extension MCP Server

by gmacev
GitHub
TypeScript
MIT License
5
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Integrations

  • Supports configuration through environment variables for database path, port, HTTP/SSE usage, and log level settings

  • Uses the E5 embedding model from Hugging Face for semantic search capabilities, allowing context items to be found based on meaning rather than just exact key matches

  • Uses npm for package management and provides npm scripts for installation, starting the server, development, and code formatting

Servidor MCP de extensión de memoria simple

Un servidor MCP para ampliar la ventana de contexto/memoria de los agentes. Resulta útil al codificar funciones importantes o vibraciones, y al necesitar almacenar/recuperar el progreso, momentos clave, cambios o cualquier elemento importante. Simplemente pídale al agente que almacene memorias y las recupere cuando las necesite, o que administre completamente su memoria (por ejemplo, mediante reglas de cursor) como considere oportuno.

Uso

Iniciando el servidor

npm install npm start

Herramientas disponibles

Gestión de elementos de contexto

  • store_context_item - Almacena un valor con una clave en el espacio de nombres
  • retrieve_context_item_by_key - Obtener valor por clave
  • delete_context_item - Eliminar par clave-valor

Gestión de espacios de nombres

  • create_namespace - Crear nuevo espacio de nombres
  • delete_namespace - Eliminar el espacio de nombres y todo el contenido
  • list_namespaces - Lista todos los espacios de nombres
  • list_context_item_keys - Lista de claves en un espacio de nombres

Búsqueda semántica

  • retrieve_context_items_by_semantic_search - Buscar elementos por significado

Implementación de búsqueda semántica

  1. Consulta convertida a vector usando el modelo E5
  2. El texto se divide automáticamente en fragmentos para una mejor coincidencia
  3. Similitud de coseno calculada entre la consulta y los fragmentos almacenados
  4. Resultados filtrados por umbral y ordenados por similitud
  5. Las mejores coincidencias se devolvieron con los valores completos de los artículos

Desarrollo

# Dev server npm run dev # Format code npm run format

.env

# Path to SQLite database file DB_PATH=./data/context.db PORT=3000 # Use HTTP SSE or Stdio USE_HTTP_SSE=true # Logging Configuration: debug, info, warn, error LOG_LEVEL=info

Búsqueda semántica

Este proyecto incluye funciones de búsqueda semántica mediante el modelo de incrustación E5 de Hugging Face. Esto permite encontrar elementos de contexto basándose en su significado, en lugar de solo en coincidencias clave exactas.

Configuración

La función de búsqueda semántica requiere dependencias de Python, pero estas deberían instalarse automáticamente cuando ejecute: npm run start

Modelo de incrustación

Usamos intfloat/multilingual-e5-large-instruct

Notas

Lo desarrollé principalmente mientras programaba vibraciones, así que no esperen mucho :D. Pero funciona y me resultó útil, así que bueno. Siéntanse libres de contribuir o sugerir mejoras.

This server cannot be installed

-
security - not tested
A
license - permissive license
-
quality - not tested

Un servidor MCP que extiende la ventana de contexto de los agentes de IA al proporcionar herramientas para almacenar, recuperar y buscar recuerdos, lo que permite a los agentes mantener el historial y el contexto a lo largo de interacciones prolongadas.

  1. Usage
    1. Starting the Server
    2. Available Tools
    3. Semantic Search Implementation
  2. Development
    1. .env
      1. Semantic Search
        1. Setup
        2. Embedding Model
        3. Notes

      Appeared in Searches

      ID: bk4gsbr3t1