Skip to main content
Glama
DarylAndrian

daryl-memories

by DarylAndrian

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.main

Сервер запускается на http://0.0.0.0:8080/mcp. Проверка здоровья — на /health.

Переменные окружения

Переменная

По умолчанию

Описание

NEO4J_URI

bolt://localhost:7687

Bolt-URI Neo4j

NEO4J_USER

neo4j

Имя пользователя Neo4j

NEO4J_PASSWORD

(обязательно)

Пароль Neo4j

OLLAMA_URL

http://localhost:11434

URL API Ollama

EXTRACT_MODEL

qwen2.5:3b

LLM для извлечения сущностей

EMBED_MODEL

nomic-embed-text

Модель эмбеддингов (768-мерная)

MCP_HOST

0.0.0.0

Адрес привязки

MCP_PORT

8080

Порт прослушивания

MCP_API_KEY

(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

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

Maintenance

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

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

  • 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.
    8
    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

View all related MCP servers

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.

View all MCP Connectors

Latest Blog Posts

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