memory-mcp
memory-mcp
Memoria personal transversal entre herramientas: un archivo episódico consultable de sesiones de IA de todos los dispositivos, además de una capa de hechos semánticos curada y de alta confianza, expuesta a través de un servidor MCP. Diseñado para un servidor arm64 autoalojado y de solo uso mediante WG. Consulta el diseño completo en docs/mcp/memory-mcp-spec.md.
Estructura
Paquete | Propósito |
| biblioteca memory-core: almacenamiento, fragmentación, embeddings, recuperación híbrida, hechos, saneado y destilación (sin MCP, sin HTTP) |
|
|
| servidor MCP memory-mcp (Streamable HTTP, bearer estático) |
| banco de pruebas de recuperación con conjunto de referencia (recall@5, MRR, p95) |
| compose.prod.yaml, Dockerfile, temporizadores de systemd, script de copia de seguridad |
Related MCP server: Memorium
Dos capas, dos niveles de confianza
Archivo episódico (Qdrant
memory_archive): cada fragmento (chunk) de cada sesión. Vectores densos (bge-m3, 1024) + dispersos (TF modificado por IDF), búsqueda híbrida fusionada con RRF. Solo se consulta bajo demanda (search_archive).Hechos semánticos (Postgres): declaraciones curadas con procedencia. Superficie de lectura por defecto (
search_memory). Escritas porremember(fuenteuser) y por destilación aprobada por humanos (fuentedistilled); nada destilado se activa sinmemoryctl review.
Superficie MCP
Herramientas: remember, search_memory, search_archive, forget (destructivo, en dos fases por consulta). Recursos: memory://stats, memory://facts/recent, memory://facts/{id}.
Desarrollo
pnpm install
pnpm build # all packages
pnpm test # core + server suites (stores are mocked; nothing external touched)
pnpm eval # golden-set retrieval harness (needs live stores + ingested data)La configuración se maneja por entorno a través de packages/core/src/config.ts (loadConfig); consulta deploy/.env.example para conocer todas las variables.
Operaciones
cd deploy && cp .env.example .env # fill in POSTGRES_PASSWORD, STATIC_BEARER, keys
docker compose -f compose.prod.yaml up -d --build
docker compose -f compose.prod.yaml exec memory-mcp memoryctl init
docker compose -f compose.prod.yaml exec memory-mcp memoryctl verifycompose.prod.yaml presupone que Qdrant y una pasarela LLM compatible con OpenAI ya se ejecutan como contenedores externos en tu host; edita los campos name: de la sección networks: para que coincidan con los nombres de tus redes de Docker.
La ingesta y destilación diarias, así como las copias de seguridad nocturnas, son temporizadores de systemd (deploy/systemd/). Las copias de seguridad caducan a los 14 días, de modo que un forget se propaga fuera de las copias de seguridad en ese plazo.
Postura de seguridad
Enlace solo WG (bind), bearer estático (v1); el JWT de pasarela es un método de autenticación futura planificado (Paso 8), a la espera de una pasarela OIDC/JWT compatible delante del servidor.
El saneamiento (gitleaks + regex personalizadas) es fail-closed y se ejecuta antes de que cualquier cosa sea incrustada o almacenada. La entrada no analizable pone en cuarentena todo el archivo (registrado en el ledger); los fallos transitorios de infraestructura (embedder, Qdrant o gitleaks no disponibles) revierten limpio, no registran nada y el archivo se reintenta en la siguiente ejecución.
forgetes un borrado permanente en ambos almacenes.Los fragmentos del archivo se devuelven dentro de delimitadores de datos no confiables; las transcripciones históricas pueden contener texto similar a instrucciones y deben tratarse como datos.
Consulta SECURITY.md para reportar una vulnerabilidad.
Contribuciones
Las incidencias y los PRs son bienvenidos. Consulta CONTRIBUTING.md para la configuración de desarrollo y las convenciones del proyecto, y CHANGELOG.md para el historial. Este proyecto sigue el Código de Conducta.
Licencia
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Maintenance
Resources
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Related MCP Connectors
Your memory, everywhere AI goes. Build knowledge once, access it via MCP anywhere.
Shared, governed long-term memory for AI agents across tools and sessions via MCP and REST.
Persistent personal memory for AI assistants — save, search, and recall across every MCP client.
Person-owned AI memory that learns, not just stores — portable context for any MCP client.
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