Skip to main content
Glama

MCP-Mem0

MCP-Mem0: ваш путь к долговременной памяти агента 🚀

Добро пожаловать в репозиторий MCP-Mem0 ! Этот проект предоставляет надежный сервер для управления долговременной памятью агента с помощью Mem0. Он также служит полезным шаблоном для тех, кто хочет создать свой собственный сервер MCP с помощью Python.

Оглавление

Особенности ✨

  • Управление долговременной памятью : эффективное хранение и извлечение воспоминаний агента.
  • На основе Python : создан на Python, что упрощает настройку и расширение.
  • Структура шаблона : отличная отправная точка для разработки собственного сервера MCP.
  • Легкость : минимальные требования к ресурсам для простоты развертывания.

Начало работы 🏁

Чтобы начать работу с MCP-Mem0, вам нужно будет загрузить последнюю версию. Посетите раздел Releases , чтобы найти последнюю версию. Загрузите файл и запустите его, чтобы настроить свой сервер.

Установка ⚙️

Для установки MCP-Mem0 выполните следующие действия:

  1. Клонировать репозиторий :
    git clone https://github.com/yellnuts/mcp-mem0.git cd mcp-mem0
  2. Установите зависимости : Убедитесь, что у вас установлен Python 3.6 или выше. Используйте pip для установки требуемых пакетов:
    pip install -r requirements.txt
  3. Запустите сервер : После установки зависимостей вы можете запустить сервер с помощью:
    python server.py
  4. Доступ к API : откройте веб-браузер и перейдите по адресу http://localhost:5000 чтобы получить доступ к серверу.

Использование 📚

После запуска сервера вы можете взаимодействовать с ним с помощью HTTP-запросов. Ниже приведены некоторые примеры конечных точек, которые вы можете использовать:

  • Создать память :
    POST /memory
    Тело:
    { "agent_id": "unique_agent_id", "memory_data": "Your memory data here" }
  • Извлечь память :
    GET /memory/{agent_id}
  • Удалить память :
    DELETE /memory/{agent_id}

Более подробную документацию по API можно найти в файле API.md в репозитории.

Вношу свой вклад 🤝

Мы приветствуем вклад в MCP-Mem0! Вот как вы можете помочь:

  1. Создать ветвь репозитория : нажмите кнопку «Ветвь» в правом верхнем углу страницы.
  2. Создать ветку :
    git checkout -b feature/YourFeature
  3. Внесите изменения : реализуйте свою функцию или исправьте ошибку.
  4. Подтвердите свои изменения :
    git commit -m "Add your message here"
  5. Нажмите на ветку :
    git push origin feature/YourFeature
  6. Откройте запрос на извлечение : перейдите в исходный репозиторий и нажмите «Новый запрос на извлечение».

Лицензия 📄

Этот проект лицензирован по лицензии MIT. Подробнее см. в файле LICENSE .

Связаться 📬

По любым вопросам или для получения поддержки обращайтесь к разработчику:

Спасибо, что заглянули на MCP-Mem0! Надеемся, он вам пригодится. Не забудьте еще раз заглянуть в раздел «Выпуски» за последними обновлениями и релизами.

MCP-Mem0


Расширенная конфигурация 🔧

MCP-Mem0 позволяет использовать расширенные конфигурации для удовлетворения ваших конкретных потребностей. Вы можете настроить параметры в файле config.json , расположенном в корневом каталоге. Вот некоторые из ключевых конфигураций, которые вы можете изменить:

  • Срок хранения памяти : установите, как долго должны храниться воспоминания.
  • Уровень ведения журнала : отрегулируйте уровень детализации журналов сервера.
  • Конфигурация порта : при необходимости измените номер порта.

Пример конфигурации

Вот пример того, как может выглядеть ваш config.json :

{ "memory_expiry": "30 days", "logging_level": "info", "port": 5000 }

Устранение неполадок 🛠️

Если у вас возникли проблемы при использовании MCP-Mem0, рассмотрите следующие распространенные проблемы:

  • Сервер не запускается : убедитесь, что все зависимости установлены правильно.
  • Ошибки API : проверьте формат запроса и убедитесь, что сервер работает.
  • Память не сохраняется : убедитесь, что agent_id уникален и имеет правильный формат.

Дорожная карта 🗺️

У нас есть захватывающие планы на будущие обновления! Вот некоторые функции, которые мы планируем реализовать:

  • Аутентификация пользователей : Защитите управление памятью с помощью учетных записей пользователей.
  • Визуализация данных : графическое представление данных памяти.
  • Поддержка нескольких агентов : одновременная работа с несколькими агентами.

Оставайтесь с нами, чтобы узнать больше об этих и других функциях!

Сообщество 💬

Присоединяйтесь к нашему сообществу, чтобы делиться своим опытом, задавать вопросы и получать поддержку:

Мы призываем вас взаимодействовать с другими пользователями и участвовать в обсуждениях.

Заключительные мысли 💭

Спасибо за изучение MCP-Mem0! Мы считаем, что этот инструмент станет ценным активом для всех, кто работает с управлением памятью агента. Ваши отзывы важны, поэтому не стесняйтесь обращаться с предложениями или улучшениями.

Для последних обновлений не забудьте снова посетить раздел Releases . Приятного кодирования!

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

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.

Надежный сервер для управления долговременной памятью агента с использованием Mem0, обеспечивающий эффективное хранение и извлечение памяти агента с помощью облегченной реализации на базе Python.

  1. Оглавление
    1. Особенности ✨
      1. Начало работы 🏁
        1. Установка ⚙️
          1. Использование 📚
            1. Вношу свой вклад 🤝
              1. Лицензия 📄
                1. Связаться 📬
                  1. Расширенная конфигурация 🔧
                    1. Пример конфигурации
                  2. Устранение неполадок 🛠️
                    1. Дорожная карта 🗺️
                      1. Сообщество 💬
                        1. Заключительные мысли 💭

                          Related MCP Servers

                          • -
                            security
                            F
                            license
                            -
                            quality
                            A TypeScript-based server that provides a memory system for Large Language Models (LLMs), allowing users to interact with multiple LLM providers while maintaining conversation history and offering tools for managing providers and model configurations.
                            Last updated -
                            20
                            JavaScript
                            • Apple
                          • A
                            security
                            A
                            license
                            A
                            quality
                            A flexible memory system for AI applications that supports multiple LLM providers and can be used either as an MCP server or as a direct library integration, enabling autonomous memory management without explicit commands.
                            Last updated -
                            3
                            88
                            54
                            JavaScript
                            MIT License
                          • -
                            security
                            F
                            license
                            -
                            quality
                            An MCP server that integrates with mem0.ai to help users store, retrieve, and search coding preferences for more consistent programming practices.
                            Last updated -
                            222
                            Python
                          • -
                            security
                            A
                            license
                            -
                            quality
                            A Model Context Protocol server that provides AI agents with persistent memory capabilities through Mem0, allowing them to store, retrieve, and semantically search memories.
                            Last updated -
                            2
                            Python
                            MIT License

                          View all related MCP servers

                          MCP directory API

                          We provide all the information about MCP servers via our MCP API.

                          curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/yellnuts/mcp-mem0'

                          If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server