daryl-memories
Mnemosyne
Общий MCP-сервер памяти GraphRAG для 3 агентов Hermes. Полностью локальный — никакие данные не покидают сеть.
Архитектура
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 | +-------------+ +-------------+
+--------------------------+Машина 1 запускает всё. Машины 2 и 3 — чистые MCP-клиенты.
Neo4j обрабатывает граф, вектор и полнотекстовый поиск в одном контейнере.
Ollama работает нативно (не в Docker) для простоты.
MCP — нативный протокол Hermes; агенты получают инструменты памяти как возможности первого класса.
Related MCP server: Knowledge Graph Memory Server
Быстрый старт
# 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.mainСервер запускается на http://0.0.0.0:8080/mcp. Проверка здоровья — на /health.
Переменные окружения
Переменная | По умолчанию | Описание |
|
| Bolt-URI Neo4j |
|
| Имя пользователя Neo4j |
| (обязательно) | Пароль Neo4j |
|
| URL API Ollama |
|
| LLM для извлечения сущностей |
|
| Модель эмбеддингов (768-мерная) |
|
| Адрес привязки |
|
| Порт прослушивания |
| (обязательно) | Общий API-ключ для аутентификации |
MCP-инструменты
remember(content, agent_id, session_id?, tags?)
Сохраняет память. Сервер извлекает сущности, связи и факты в граф знаний. Обнаруживает конфликты с существующими фактами.
recall(query, top_k?, agent_id?)
Гибридный RAG-поиск: векторное сходство + ключевые слова + расширение по окрестности графа. Объединяется с учётом недавности и количества обращений.
context(entity_name, depth_limit?)
Обход окрестности графа. Возвращает все рёбра, связанные с сущностью, в пределах 1–3 переходов.
resolve(entity_a, entity_b)
Объединяет дублирующиеся сущности. Перенаправляет все рёбра, сохраняет оба имени как псевдонимы.
forget(memory_id)
Мягкое удаление эпизода. Сохраняет происхождение.
Конфигурация агента
Добавьте в конфигурацию Hermes:
{
"mcpServers": {
"mnemosyne": {
"url": "http://<HOST_IP>:8080/mcp",
"headers": {
"Authorization": "Bearer <MCP_API_KEY>"
}
}
}
}Инфраструктура
Neo4j 5.26 (Community) — граф + вектор + полнотекстовый поиск в одном контейнере
Ollama 0.32+ — qwen2.5:3b (извлечение) + nomic-embed-text (эмбеддинги)
Python 3.11+ — FastMCP-сервер с транспортом Streamable HTTP
Docker Compose — только Neo4j (Ollama остаётся нативной)
Разработка
# Run integration tests (requires live stack)
.venv/Scripts/python.exe -c "from tests.test_integration import *; ..."Лицензия
MIT
This server cannot be installed
Maintenance
Resources
Unclaimed servers have limited discoverability.
Looking for Admin?
If you are the server author, to access and configure the admin panel.
Related MCP Servers
FlicenseNot gradedqualityNot gradedmaintenanceProvides 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.- AlicenseNot gradedqualityDmaintenanceA 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.8MIT
- AlicenseNot gradedqualityCmaintenanceA lightweight, powerful local memory server for AI agents supporting text, entities, and relations. Enables persistent codebase understanding and user preference management.5749MIT
- AlicenseNot gradedqualityDmaintenanceProvides persistent knowledge graph memory for AI agents, enabling them to store, recall, and query facts about people, projects, and relationships across sessions.MIT
Related MCP Connectors
Persistent memory and knowledge graphs for AI agents. Hybrid search, context checkpoints, and more.
Persistent memory and knowledge management for AI agents with semantic search and 50+ tools.
Shared, governed long-term memory for AI agents across tools and sessions via MCP and REST.
Latest Blog Posts
- Who's Calling? MCP Hosts Are an Identity Blind Spot (And the Spec Knows It)By Om-Shree-0709 on .mcpAgent IdentityOAuth 2.1
- Your AI Chatbot Just Exposed Your CEO's Salary to an InternBy Om-Shree-0709 on .Agent IdentityMCP SecurityOAuth Delegation
- Why MCP Servers Need Execution Sandboxing (And Why Your Current Stack Isn't Enough)By Om-Shree-0709 on .Agentic AiPrompt InjectionWebAssembly
MCP directory API
We provide all the information about MCP servers via our MCP API.
curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/DarylAndrian/Mnemosyne'
If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server