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Glama
DarylAndrian

daryl-memories

by DarylAndrian

Mnemosyne

Gemeinsamer MCP-Server für das GraphRAG-Gedächtnis von 3 Hermes-Agenten. Vollständig lokal -- keine Daten verlassen das Netzwerk.

Architektur

Machine 1 (HOST: this PC)         Machine 2         Machine 3
+--------------------------+    +-------------+    +-------------+
| Neo4j (Docker)           |    | Hermes      |    | Hermes      |
| Ollama (native)          |<---| Agent       |    | Agent       |
| MCP server (Python)      | MCP| (client)    |    | (client)    |
|   Port 8080              |    +-------------+    +-------------+
+--------------------------+
  • Maschine 1 führt alles aus. Maschinen 2 und 3 sind reine MCP-Clients.

  • Neo4j übernimmt Graph + Vektor + Volltext in einem Container.

  • Ollama läuft der Einfachheit halber nativ (nicht in Docker).

  • MCP ist das native Protokoll von Hermes -- Agenten erhalten Speichertools als erstklassige Fähigkeiten.

Related MCP server: Knowledge Graph Memory Server

Schnellstart

# 1. Clone and configure
git clone https://github.com/DarylAndrian/Mnemosyne.git
cd Mnemosyne
cp .env.example .env
# Edit .env with your passwords

# 2. Start Neo4j
docker compose up -d

# 3. Install Python deps
uv venv .venv
uv pip install -r requirements.txt

# 4. Start the server
python -m server.main

Der Server startet unter http://0.0.0.0:8080/mcp. Health-Check unter /health.

Umgebungsvariablen

Variable

Default

Beschreibung

NEO4J_URI

bolt://localhost:7687

Neo4j-Bolt-URI

NEO4J_USER

neo4j

Neo4j-Benutzername

NEO4J_PASSWORD

(required)

Neo4j-Passwort

OLLAMA_URL

http://localhost:11434

Ollama-API-URL

EXTRACT_MODEL

qwen2.5:3b

LLM für die Entitätsextraktion

EMBED_MODEL

nomic-embed-text

Embedding-Modell (768-dimensional)

MCP_HOST

0.0.0.0

Bind-Adresse

MCP_PORT

8080

Listen-Port

MCP_API_KEY

(required)

Gemeinsamer API-Schlüssel für die Authentifizierung

MCP-Tools

remember(content, agent_id, session_id?, tags?)

Speichert eine Erinnerung. Der Server extrahiert Entitäten, Beziehungen und Fakten in den Wissensgraphen. Erkennt Konflikte mit bestehenden Fakten.

recall(query, top_k?, agent_id?)

Hybride RAG-Suche: Vektorähnlichkeit + Schlüsselwörter + Graph-Nachbarschaftserweiterung. Fusioniert mit Boosts für Aktualität und Zugriffshäufigkeit.

context(entity_name, depth_limit?)

Graph-Nachbarschaftsdurchlauf. Gibt alle Kanten zurück, die innerhalb von 1-3 Hops mit einer Entität verbunden sind.

resolve(entity_a, entity_b)

Führt doppelte Entitäten zusammen. Verweist alle Kanten neu und behält beide Namen als Aliase.

forget(memory_id)

Löscht eine Episode per Soft-Delete. Bewahrt die Provenienz.

Agentenkonfiguration

Fügen Sie Folgendes zu Ihrer Hermes-Konfiguration hinzu:

{
  "mcpServers": {
    "mnemosyne": {
      "url": "http://<HOST_IP>:8080/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer <MCP_API_KEY>"
      }
    }
  }
}

Infrastruktur

  • Neo4j 5.26 (Community) -- Graph + Vektor + Volltext in einem Container

  • Ollama 0.32+ -- qwen2.5:3b (Extraktion) + nomic-embed-text (Embeddings)

  • Python 3.11+ -- FastMCP-Server mit Streamable-HTTP-Transport

  • Docker Compose -- nur Neo4j (Ollama bleibt nativ)

Entwicklung

# Run integration tests (requires live stack)
.venv/Scripts/python.exe -c "from tests.test_integration import *; ..."

Lizenz

MIT

F
license - not found
Not graded
quality - not tested
B
maintenance

Maintenance

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

Resources

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