daryl-memories
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.mainDer Server startet unter http://0.0.0.0:8080/mcp. Health-Check unter /health.
Umgebungsvariablen
Variable | Default | Beschreibung |
|
| Neo4j-Bolt-URI |
|
| Neo4j-Benutzername |
| (required) | Neo4j-Passwort |
|
| Ollama-API-URL |
|
| LLM für die Entitätsextraktion |
|
| Embedding-Modell (768-dimensional) |
|
| Bind-Adresse |
|
| Listen-Port |
| (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
This server cannot be installed
Maintenance
Resources
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