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AliYar-Khan

light-agent-memory-mcp-server

by AliYar-Khan

light-agent-memory-mcp-server

MCP-Server für persistentes Agentengedächtnis — Projekte, Präferenzen und Lernerkenntnisse aus Sessions, gespeichert in einer lokalen SQLite-Datenbank.

Harness-agnostisch. Funktioniert mit jedem MCP-kompatiblen Client: opencode, Claude Desktop, Cursor, Windsurf usw.

Installation

npm install -g light-agent-memory-mcp-server

Oder direkt mit npx verwenden (keine Installation erforderlich):

npx light-agent-memory-mcp-server

Related MCP server: tartarus-mcp

Konfiguration

Fügen Sie den Server zur Konfiguration Ihres MCP-Clients hinzu:

opencode (~/.config/opencode/opencode.json):

{
  "mcp": {
    "memory": {
      "type": "local",
      "command": ["npx", "-y", "light-agent-memory-mcp-server"],
      "enabled": true
    }
  }
}

Claude Desktop (claude_desktop_config.json):

{
  "mcpServers": {
    "memory": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "light-agent-memory-mcp-server"]
    }
  }
}

Cursor (.cursor/mcp.json):

{
  "mcpServers": {
    "memory": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "light-agent-memory-mcp-server"]
    }
  }
}

Benutzerdefinierter Datenbankpfad

npx light-agent-memory-mcp-server --db /path/to/custom.db

Werkzeuge

Projektgedächtnis

Werkzeug

Beschreibung

memory_project_save

Projektkontext speichern/aktualisieren (Tech-Stack, Architektur, Konventionen)

memory_project_get

Projektdetails anhand des Namens abrufen

memory_project_list

Alle gespeicherten Projekte auflisten

Präferenzgedächtnis

Werkzeug

Beschreibung

memory_pref_save

Persönliche Programmierpräferenz speichern/aktualisieren

memory_pref_get

Eine Präferenz anhand des Schlüssels abrufen

memory_pref_list

Präferenzen auflisten (optional nach Kategorie gefiltert)

Lerngedächtnis

Werkzeug

Beschreibung

memory_learning_save

Lernerkenntnis aus einer Session speichern (Lösung, Erkenntnis, Bug-Notiz)

memory_learning_search

Lernerkenntnisse nach Stichwort durchsuchen

Allgemeines

Werkzeug

Beschreibung

memory_save

Einheitliches Speichern (automatische Weiterleitung nach Typ)

memory_search

Typübergreifende Suche nach Stichwort

memory_delete

Gedächtniseintrag nach Typ und ID löschen

memory_list

Alle Gedächtniseinträge mit Paginierung und Statistiken auflisten

Beispiele

Ein Projekt speichern:

memory_project_save({
  name: "my-app",
  path: "/home/user/projects/my-app",
  tech_stack: ["TypeScript", "React", "SQLite"],
  architecture: "Monorepo with pnpm workspaces, plugin-based architecture",
  conventions: "ESM-only, strict TypeScript, no comments in code"
})

Eine Präferenz speichern:

memory_pref_save({
  key: "language.typescript.style",
  value: "Always use ESM imports, strict mode, and prefer readonly types",
  category: "language"
})

Eine Lernerkenntnis speichern:

memory_learning_save({
  title: "Fix SQLite WAL mode deadlock",
  content: "When using WAL mode in SQLite, set busy_timeout to 5000ms to avoid SQLITE_BUSY errors under concurrent reads.",
  project_name: "my-app",
  tags: ["sqlite", "debugging", "concurrency"]
})

Alle Gedächtniseinträge durchsuchen:

memory_search({ query: "SQLite" })

Datenbank

Die Daten werden standardmäßig in ~/.agent-memory/memory.db gespeichert (SQLite über das in Node.js integrierte node:sqlite). Die Datenbank wird beim ersten Start automatisch erstellt.

Schema

  • projectsid, name (eindeutig), path, tech_stack (JSON), architecture, conventions, notes, Zeitstempel

  • preferencesid, key (eindeutig), value, category, Zeitstempel

  • learningsid, title, content, project_name, tags (JSON), Zeitstempel

Entwicklung

git clone https://github.com/AliYar-Khan/light-agent-memory-mcp-server.git
cd light-agent-memory-mcp-server
npm install
npm run build
npm run dev  # runs with tsx, no build step

Lizenz

MIT

A
license - permissive license
A
quality
B
maintenance

Maintenance

Maintainers
Response time
Release cycle
Releases (12mo)
Commit activity

Resources

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