copilot-memory-mcp

Persistenter semantischer Speicher für GitHub Copilot in VS Code.

Ein lokaler MCP-Server, der Copilot dauerhaften, projektspezifischen Speicher über Sitzungen hinweg bietet. Erinnerungen werden in einer eingebetteten ChromaDB-Vektordatenbank mit all-MiniLM-L6-v2-Embeddings gespeichert, was semantisches Abrufen (RAG) ermöglicht. Alles läuft in einem einzigen Docker-Container – keine Cloud-Dienste erforderlich.

Warum dieses Projekt existiert

Copilot startet jede Sitzung mit einer leeren Tafel. Dieser MCP-Server gibt ihm eine persistente, durchsuchbare Wissensbasis, sodass Entscheidungen, Konventionen und Kontext zwischen Sitzungen erhalten bleiben – alles läuft lokal in Docker.

Related MCP server: AIVectorMemory

Schnellstart

docker compose up -d

Der Server startet auf http://localhost:8000/sse.

Die .vscode/mcp.json verweist Copilot bereits auf den Server – keine weitere VS-Code-Konfiguration erforderlich.

Eine Beispielkonfiguration finden Sie in examples/vscode/mcp.json. Kopieren Sie sie in die .vscode/mcp.json Ihres Projekts.

MCP-Tools

Copilot-Anweisungen und -Agenten (Beispiele)

Einsatzbereite Beispiele finden Sie in examples/. Kopieren Sie die relevanten Dateien in das Wurzelverzeichnis oder .github/ Ihres eigenen Projekts.

Architektur

VS Code / Copilot
      │  MCP HTTP/SSE (port 8000)
      ▼
┌─────────────────────────────────┐
│  Docker Container               │
│                                 │
│  FastMCP Server (port 8000)     │
│    └── 5 MCP tools              │
│                                 │
│  sentence-transformers          │
│    └── all-MiniLM-L6-v2        │
│        (384-dim embeddings)     │
│                                 │
│  ChromaDB (embedded)            │
│    └── collection "memories"   │
└──────────┬──────────────────────┘
           │ Docker named volume
           ▼
    /data/chroma  (persisted DB)

Projektstruktur

copilot-memory-mcp/
├── app/
│   ├── main.py              # FastMCP server, tool registration
│   ├── memory_store.py      # ChromaDB wrapper (CRUD + search)
│   ├── embeddings.py        # sentence-transformers loader + encode()
│   └── tools/
│       ├── create_memory.py
│       ├── search_memories.py
│       ├── update_memory.py
│       ├── delete_memory.py
│       └── list_memories.py
├── tests/
│   ├── test_memory_store.py
│   └── test_tools.py
├── Dockerfile
├── docker-compose.yml
└── pyproject.toml

Entwicklung

Abhängigkeiten installieren

pip install -e ".[dev]"

Tests ausführen

pytest

Die Tests verwenden eine flüchtige In-Memory-ChromaDB und eine gemockte Embedding-Funktion – kein Docker, kein Modell-Download erforderlich.

Server lokal ausführen (ohne Docker)

pip install -e .
PYTHONPATH=. python app/main.py

Umgebungsvariablen

Kopieren Sie .env.example in .env und passen Sie es bei Bedarf an.

Lizenz

MIT – siehe LICENSE.