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Glama
DarylAndrian

daryl-memories

by DarylAndrian

Mnemosyne

Servidor MCP de memoria GraphRAG compartido para 3 agentes Hermes. Totalmente local -- ningún dato sale de la red.

Arquitectura

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              |    +-------------+    +-------------+
+--------------------------+
  • La máquina 1 ejecuta todo. Las máquinas 2 y 3 son clientes MCP puros.

  • Neo4j maneja grafo + vectores + texto completo en un solo contenedor.

  • Ollama se ejecuta de forma nativa (no Docker) por simplicidad.

  • MCP es el protocolo nativo de Hermes -- los agentes obtienen herramientas de memoria como capacidades de primera clase.

Related MCP server: Knowledge Graph Memory Server

Inicio Rápido

# 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

El servidor arranca en http://0.0.0.0:8080/mcp. Comprobación de estado en /health.

Variables de Entorno

Variable

Default

Descripción

NEO4J_URI

bolt://localhost:7687

URI bolt de Neo4j

NEO4J_USER

neo4j

Nombre de usuario de Neo4j

NEO4J_PASSWORD

(required)

Contraseña de Neo4j

OLLAMA_URL

http://localhost:11434

URL de la API de Ollama

EXTRACT_MODEL

qwen2.5:3b

LLM para extracción de entidades

EMBED_MODEL

nomic-embed-text

Modelo de embeddings (768-dim)

MCP_HOST

0.0.0.0

Dirección de enlace

MCP_PORT

8080

Puerto de escucha

MCP_API_KEY

(required)

Clave API compartida para autenticación

Herramientas MCP

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

Almacena una memoria. El servidor extrae entidades, relaciones y hechos al grafo de conocimiento. Detecta conflictos con hechos existentes.

recall(query, top_k?, agent_id?)

Búsqueda RAG híbrida: similitud vectorial + palabras clave + expansión de vecindario del grafo. Combinada con refuerzos de recencia y recuento de accesos.

context(entity_name, depth_limit?)

Recorrido del vecindario del grafo. Devuelve todas las aristas conectadas a una entidad dentro de 1-3 saltos.

resolve(entity_a, entity_b)

Fusiona entidades duplicadas. Reapunta todas las aristas y conserva ambos nombres como alias.

forget(memory_id)

Elimina de forma suave un episodio. Conserva la procedencia.

Configuración del Agente

Añade a tu configuración de Hermes:

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

Infraestructura

  • Neo4j 5.26 (Community) -- grafo + vectores + texto completo en un solo contenedor

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

  • Python 3.11+ -- servidor FastMCP con transporte HTTP Streamable

  • Docker Compose -- solo Neo4j (Ollama permanece nativo)

Desarrollo

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

Licencia

MIT

Related MCP Connectors

Related MCP Servers

  • F
    license
    Not graded
    quality
    Not graded
    maintenance
    Provides local-first memory storage and retrieval with automatic embedding, vector search, and knowledge graph capabilities. Enables agents to store memories locally and retrieve relevant context through hybrid search with optional Neo4j graph traversal.
    -
  • A
    license
    Not graded
    quality
    D
    maintenance
    A persistent memory server that implements a local knowledge graph using the Kuzu embedded database to store entities, relationships, and observations. It enables AI models to maintain structured long-term context through searchable nodes and comprehensive tag-based organization.
    12 npm
    MIT
  • A
    license
    Not graded
    quality
    D
    maintenance
    Provides persistent knowledge graph memory for AI agents, enabling them to store, recall, and query facts about people, projects, and relationships across sessions.
    MIT