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Memory Search MCP-Server

Persistentes Gedächtnissystem für KI-Agenten und Assistenten. Zeichnen Sie episodische Erinnerungen mit Gewichtung und emotionaler Wertigkeit auf, suchen Sie mit Volltext-Relevanzranking, pflegen Sie eine Wissensdatenbank mit Fakten und Referenzmaterial, folgen Sie zeitlichen Ketten und konsolidieren Sie alte Erinnerungen automatisch.

Keine externen Abhängigkeiten außer dem mcp-Paket – verwendet SQLite mit FTS5 für eine schnelle Volltextsuche. Die Daten werden unter ~/.mcp-memory/memories.db gespeichert.

Tools

Tool	Beschreibung
`record_memory`	Speichern einer Gedächtnis-Episode mit Gewichtung, Wichtigkeit, Emotion und Tags
`search_memory`	Semantische Volltextsuche mit Gewichtung und Tag-Filterung
`add_knowledge`	Hinzufügen persistenter Fakten/Referenzmaterial zur Wissensdatenbank
`search_knowledge`	Durchsuchen der Wissensdatenbank nach Thema oder Inhalt
`list_memories`	Durchsuchen aktueller Erinnerungen, sortiert nach Zeit, Wichtigkeit oder Zugriffshäufigkeit
`get_memory_stats`	Statistiken des Gedächtnisspeichers: Anzahl, Durchschnittswerte, Speichergröße
`get_temporal_chain`	Verfolgen der Zeitlinie vorwärts/rückwärts von jeder beliebigen Erinnerung aus
`consolidate_memories`	Archivieren alter Erinnerungen mit geringer Zugriffshäufigkeit, um Speicherplatz zu sparen

Installation

pip install mcp

Verwendung

Server starten

python server.py

Claude Desktop Konfiguration

{
  "mcpServers": {
    "memory-search": {
      "command": "python",
      "args": ["/path/to/memory-search-mcp/server.py"]
    }
  }
}

Beispielaufrufe

Eine Erinnerung aufzeichnen:

Tool: record_memory
Input: {"content": "User prefers dark mode and compact layouts", "source_agent": "preferences", "memory_type": "insight", "care_weight": 0.8, "tags": ["preferences", "ui"]}
Output: {"success": true, "episode_id": "a3f2b1c8d9e0", "timestamp": "2026-04-13T10:30:00"}

Erinnerungen durchsuchen:

Tool: search_memory
Input: {"query": "user interface preferences", "limit": 5, "care_weight_min": 0.5}
Output: {"results": [...], "count": 3, "query": "user interface preferences"}

Wissen hinzufügen:

Tool: add_knowledge
Input: {"topic": "Python asyncio", "content": "Use asyncio.gather() for concurrent coroutines...", "confidence": 0.9}
Output: {"success": true, "knowledge_id": "k1a2b3c4d5e6", "topic": "Python asyncio"}

Zeitlicher Kette folgen:

Tool: get_temporal_chain
Input: {"episode_id": "a3f2b1c8d9e0", "direction": "backward", "max_steps": 10}
Output: {"chain": [...], "direction": "backward", "steps": 7}

Datenspeicherung

Alle Daten werden in ~/.mcp-memory/memories.db (SQLite) gespeichert. Zum Zurücksetzen löschen Sie einfach diese Datei. Zum Sichern kopieren Sie sie.

Preise

Stufe	Limit	Preis
Kostenlos	100 Aufrufe/Tag	$0
Pro	Unbegrenzt + Vektor-Embeddings + Cloud-Sync	$9/Monat
Enterprise	Benutzerdefiniert + Team-Sharing + Verschlüsselung im Ruhezustand	Kontaktieren Sie uns

Lizenz

MIT

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A

license - permissive license

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quality - not tested

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