Servidor de memoria MCP

Este servidor implementa capacidades de memoria a largo plazo para asistentes de IA utilizando principios mem0, impulsados por PostgreSQL con pgvector para una búsqueda eficiente de similitud de vectores.

Características

PostgreSQL con pgvector para búsqueda de similitud vectorial
Generación automática de incrustaciones mediante BERT
API RESTful para operaciones de memoria
Capacidades de búsqueda semántica
Soporte para diferentes tipos de memorias (aprendizajes, vivencias, etc.)
Recuperación de memoria basada en etiquetas
Puntuación de confianza para los recuerdos
Eventos enviados por el servidor (SSE) para actualizaciones en tiempo real
Compatible con el protocolo Cursor MCP

Prerrequisitos

PostgreSQL 14+ con la extensión pgvector instalada:

# In your PostgreSQL instance:
CREATE EXTENSION vector;

Node.js 16+

Configuración

Instalar dependencias:

npm install

Configurar variables de entorno: Copie .env.sample a .env y ajuste los valores:

cp .env.sample .env

Ejemplo de configuraciones .env :

# With username/password
DATABASE_URL="postgresql://username:password@localhost:5432/mcp_memory"
PORT=3333

# Local development with peer authentication
DATABASE_URL="postgresql:///mcp_memory"
PORT=3333

Inicializar la base de datos:

npm run prisma:migrate

Iniciar el servidor:

npm start

Para desarrollo con recarga automática:

npm run dev

Uso con cursor

Agregar el servidor MCP en Cursor

Para agregar el servidor de memoria a Cursor, debe modificar el archivo de configuración de MCP, ubicado en ~/.cursor/mcp.json . Agregue la siguiente configuración al objeto mcpServers :

{
  "mcpServers": {
    "memory": {
      "command": "node",
      "args": [
        "/path/to/your/memory/src/server.js"
      ]
    }
  }
}

Reemplace /path/to/your/memory con la ruta real a la instalación de su servidor de memoria.

Por ejemplo, si clonó el repositorio en /Users/username/workspace/memory , su configuración se vería así:

{
  "mcpServers": {
    "memory": {
      "command": "node",
      "args": [
        "/Users/username/workspace/memory/src/server.js"
      ]
    }
  }
}

Cursor iniciará automáticamente el servidor cuando sea necesario. Puedes comprobar su funcionamiento:

Cursor de apertura
El servidor de memoria se iniciará automáticamente cuando se inicie Cursor
Puede comprobar el estado del servidor visitando http://localhost:3333/mcp/v1/health

Puntos finales MCP disponibles

Conexión SSE

Punto final : GET /mcp/v1/sse
Parámetros de consulta :
- subscribe : Lista separada por comas de eventos a los que suscribirse (opcional)
Eventos :
- connected : enviado en la conexión inicial
- memory.created : se envía cuando se crean nuevos recuerdos
- memory.updated : se envía cuando se actualizan las memorias existentes

Operaciones de memoria

Crear memoria

POST /mcp/v1/memory
Content-Type: application/json

{
  "type": "learning",
  "content": {
    "topic": "Express.js",
    "details": "Express.js is a web application framework for Node.js"
  },
  "source": "documentation",
  "tags": ["nodejs", "web-framework"],
  "confidence": 0.95
}

Buscar recuerdos

GET /mcp/v1/memory/search?query=web+frameworks&type=learning&tags=nodejs

Lista de recuerdos

GET /mcp/v1/memory?type=learning&tags=nodejs,web-framework

Chequeo de salud

GET /mcp/v1/health

Formato de respuesta

Todas las respuestas de API siguen el formato MCP estándar:

{
  "status": "success",
  "data": {
    // Response data
  }
}

O para errores:

{
  "status": "error",
  "error": "Error message"
}

Esquema de memoria

id: Identificador único
tipo: Tipo de memoria (aprendizaje, experiencia, etc.)
contenido: Contenido de memoria real (JSON)
fuente: De donde vino el recuerdo
incrustación: Representación vectorial del contenido (384 dimensiones)
etiquetas: Matriz de etiquetas relevantes
confianza: Puntuación de confianza (0-1)
createdAt: Cuando se creó la memoria
updatedAt: Cuándo se actualizó la memoria por última vez

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quality - not tested

How are these scores calculated?

hybrid server

The server is able to function both locally and remotely, depending on the configuration or use case.

Implementa capacidades de memoria a largo plazo para asistentes de IA que utilizan PostgreSQL con pgvector para una búsqueda eficiente de similitud vectorial, lo que permite la recuperación semántica de información almacenada.

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