Skip to main content
Glama
Marinski
by Marinski

memory-mcp

Личная кросс-инструментальная память: поисковый эпизодический архив ИИ-сессий со всех устройств плюс курируемый слой семантических фактов с высоким уровнем доверия, предоставляемый через MCP-сервер. Разработано для self-hosted устройства на arm64, доступ только через WG. Полное описание — в docs/mcp/memory-mcp-spec.md.

Структура

Пакет

Назначение

packages/core

библиотека memory-core — хранение, разбиение на чанки, эмбеддинги, гибридный поиск, факты, очистка, дистилляция (без MCP и HTTP)

packages/cli

memoryctl — init, verify, ingest, distill, review, stats, export-vault, reembed

packages/server

MCP-сервер memory-mcp (Streamable HTTP, static bearer)

packages/evals

эталонный стенд для оценки поиска (recall@5, MRR, p95)

deploy/

compose.prod.yaml, Dockerfile, systemd-таймеры, скрипт резервного копирования

Related MCP server: Memorium

Два слоя, два уровня доверия

  • Эпизодический архив (Qdrant memory_archive): все чанки всех сессий. Плотные (bge-m3, 1024) + разреженные (IDF-modified TF) векторы, гибридный поиск с RRF-объединением. Поиск по нему выполняется только по запросу (search_archive).

  • Семантические факты (Postgres): курируемые утверждения с указанием источника. Поверхность чтения по умолчанию (search_memory). Записываются через remember (источник user) и через одобренную человеком дистилляцию (источник distilled) — ничего дистиллированное не становится активным без memoryctl review.

MCP-поверхность

Инструменты: remember, search_memory, search_archive, forget (деструктивный, двухфазный по запросу). Ресурсы: memory://stats, memory://facts/recent, memory://facts/{id}.

Разработка

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)

Конфигурация управляется через переменные окружения в packages/core/src/config.ts (loadConfig) — все переменные см. в deploy/.env.example.

Эксплуатация

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 verify

compose.prod.yaml предполагает, что Qdrant и OpenAI-совместимый LLM-шлюз уже запущены как внешние контейнеры на вашем хосте — измените поля name: в секции networks: в соответствии с именами ваших Docker-сетей.

Ежодневные ingest+дистилляция и ночные резервные копии выполняются через systemd-таймеры (deploy/systemd/). Резервные копии автоматически удаляются на 14-й день, поэтому действие forget полностью исчезает и из резервных копий в течение этого окна.

Модель безопасности

  • Привязка только через WG, static bearer (v1); JWT на шлюзе — запланированный будущий режим аутентификации (Step 8), после появления совместимого OIDC/JWT-шлюза перед сервером.

  • Очистка (gitleaks и собственные регулярные выражения) работает по принципу fail-closed и выполняется до того, как что-либо будет пре вращено в эмбеддинги или сохранено. Неразбираемый ввод отправляет весь файл в карантин (записывается в журнал); временные сбои инфраструктуры (недоступны embedder, Qdrant, gitleaks) чисто откатываются, ничего не записывается, и файл будет обработан повторно при следующем запуске.

  • forget — жёсткое удаление в обоих хранилищах.

  • Архивные чанки возвращаются внутри ограничителей недоверенных данных — исторические транскрипты могут содержать текст, похожий на инструкции, и к нему следует относиться как к данным.

См. SECURITY.md, чтобы сообщить об уязвимости.

Участие в разработке

Issues и PR приветствуются — см. CONTRIBUTING.md по настройке окружения и конвенциям проекта, а CHANGELOG.md — по истории изменений. Этот проект следует Кодексу поведения.

Лицензия

MIT

Maintenance

ActivityMaintained
ResponsivenessSyncing

Resources

Unclaimed servers have limited discoverability.

Looking for Admin?

If you are the server author, to access and configure the admin panel.

Related MCP Connectors

Related MCP Servers

  • A
    license
    Not graded
    quality
    C
    maintenance
    Provides persistent, local-first AI memory across sessions via MCP tools for storing, searching, and retrieving context from past interactions.
    1
    MIT
  • A
    license
    Not graded
    quality
    C
    maintenance
    Enables AI assistants to have persistent long-term memory by automatically storing and retrieving important information via MCP tools.
    MIT
  • A
    license
    Not graded
    quality
    D
    maintenance
    Universal AI session memory substrate providing persistent context across sessions, with MCP tools for recall, search, recent events, and knowledge graph queries.
    98
    1
    AGPL 3.0
  • A
    license
    Not graded
    quality
    D
    maintenance
    Enables AI agents to persistently store and semantically search shared knowledge via MCP tools.
    2
    MIT

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/Marinski/memory-mcp'

If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server