MemAura MCP Server for DeepSeek Harness

MemAura クラウド長期記憶サービスを DeepSeek Harness に接続する MCP Server です。このサービスは MCP stdio を通じて記憶の書き込み、セマンティック検索、ハイブリッド検索の 3 つのツールを公開し、リクエストを MemAura の /api/v2 HTTP API に変換します。

対象範囲

このプロジェクトは独立した Python MCP Server であり、パッケージインストール不要の Harness 設定ツールが付属しています。MCP ツールは引き続きモデルがオンデマンドで呼び出します。ネイティブ Harness アダプターをインストールすると、リコールとターン終了時の保存が自動的に実行されます。

Related MCP server: Mem0 MCP Server

ワークフロー

DeepSeek Harness
  └─ @deepseek-ai/dsh-mcp-client
       └─ stdio → server.py
            └─ HTTPS → https://api.omnimemory.cn/api/v2

起動後、Harness は以下のモデル可視ツールを検出します。

前提条件

• Python 3.11 以降。

• DeepSeek Harness がインストールされ、実行できること。

• MemAura API Key。

• このマシンから https://api.omnimemory.cn にアクセスできること。

インストール

git clone <your-repository-url> memaura-mcp-server
cd memaura-mcp-server
python3 -m pip install -r requirements.txt

インストール完了後、Harness profile の設定を自動的に書き込み、記憶ルールと Skill をインストールし、MCP tools/list のヘルスチェックを実行できます。

export MEMAURA_API_KEY='你的 API Key'
python3 memaura_cli.py setup --agent dsh --profile web
python3 memaura_cli.py doctor --agent dsh --profile web

アンインストール時は次のコマンドを実行します：

python3 memaura_cli.py uninstall --agent dsh --profile web

setup は API Key をファイルに書き込まず、!!js process.env.MEMAURA_API_KEY のみを書き込みます。インストールされたネイティブアダプターは、各直接ユーザーターンで自動的にリコールし、ターン終了後にバックグラウンドで書き込みます。モデルが先に MCP 検索ツールの呼び出しを決定する必要はないません。

API Key は起動環境に設定することをお勧めします。Git や共有の YAML ファイルに書き込まないでください。

export MEMAURA_API_KEY="你的 MemAura API Key"
export MEMAURA_DEFAULT_DEVICE_NO="dsh-agent"

次の変数も設定できます。

MCP Server を単独で検証する

MCP stdio は標準入出力でプロトコルをやり取りし、ログは stderr に書き込まれます。

MEMAURA_API_KEY="$MEMAURA_API_KEY" \
  python3 server.py --transport stdio

JSON を直接ターミナルに入力して検証しないでください。MCP に対応したクライアントで initialize と tools/list を実行することをお勧めします。この検査はクラウド記憶への書き込みや検索を行いません。

DeepSeek Harness への接続

Web Profile の設定

~/.dsh/profiles/web/cordis.patch.yml を編集し、パスを実際の絶対パスに置き換えます：

- insert:
    - id: memaura-memory
      name: "@deepseek-ai/dsh-mcp-client"
      config:
        serverName: memaura
        transport: stdio
        command: python3
        args:
          - /absolute/path/memaura-mcp-server/server.py
        env:
          MEMAURA_API_KEY: !!js process.env.MEMAURA_API_KEY
          MEMAURA_DEFAULT_DEVICE_NO: !!js process.env.MEMAURA_DEFAULT_DEVICE_NO
          MEMAURA_DEFAULT_TOP_K: "10"

!!js process.env... を使用する場合は、同じターミナルから変数をエクスポートしてから Harness を起動する必要があります。

export MEMAURA_API_KEY="你的 MemAura API Key"
export MEMAURA_DEFAULT_DEVICE_NO="dsh-agent"
pnpm dsh web

合成後の設定を確認します：

pnpm dsh --profile web --dump-config

起動ログには Python MCP Server の起動が表示されるはずです。MCP ツールは Harness 内で次の名前で公開されます：

mcp__memaura__store_memory
mcp__memaura__search_memory
mcp__memaura__search_memory_hybrid

コマンドラインピッチ

リポジトリの memaura.cordis.yml は VM を含まない設定テンプレートで、Harness の --patch オプションからロードすることもできます。

pnpm dsh web --patch /absolute/path/memaura-mcp-server/memaura.cordis.yml

テンプレート内で平文のプレースホルダーを使用している場合は、起動前に安全な環境変数式に置き換える必要があります。実際の API Key をリポリにコミットしないでください。

ツールのパラメータ

store_memory

リクエストパラメータは公式サイトの /memory/ingest と同じです：

{
  "turns": [
    {"role": "user", "content": "用户喜欢用中文回答。"},
    {"role": "assistant", "content": "我会记住这个偏好。"}
  ],
  "language": "zh",
  "commit_id": "optional-idempotency-key",
  "device_no": "dsh-agent"
}

サービスは常に device_no を X-Device-No リクエストヘッダーに設定し、session_id は送信しません。デバイス番号は記憶空間を分離するために使われます。同じデバイスで同じ書み込みリクエストを再試行する場合は、commit_id を再利用してください。

書き込みAPIが HTTP 2024 を返した場合、タスクがキューに入れられただけであり、記憶の索引が完了したことを示すわけではありません。レスポンスには job_id、status、status_url が含まれます。公式説明書では、通常 30–60 秒後に新しい記憶を検索できるようになります。

search_memory と search_memory_hybrid

{
  "query": "用户喜欢使用哪种语言？",
  "top_k": 5,
  "language": "zh",
  "device_no": "dsh-agent"
}

サービスはデイバイス番号を X-Device-No に設定し、リクエストボディには公式サイトがサポートする query、top_k とオプションの language のみを含めます。新しいは接続は session_id や旧世代の group_id を使用しません。

検索結果は常に evidence_details として返され、各結果には event_id、source、role、sender_name、text、atomic_facts、timestamp などの公式フィールドが保持されます。

記憶呼び出しの方針

MCP はツールを提供するだけです。モデルが呼び出すかどうかは、ツールの説明と Harness のシステムプロンプトによって決まります。エージェント書式設定に次のようなルールを追加することをお勧めします：

用户明确要求记住信息时调用 store_memory。
问题可能依赖历史偏好、事实或项目背景时，先调用 search_memory_hybrid。
不要保存密码、API Key、访问令牌或其他认证凭据。
只有工具返回成功后，才能告诉用户记忆已保存。

安全に関する注意事項

• API Key は環境変数またはローカルのシークレットマネージャーのみから取得してください。

• .env、実際の cordis.patch.yml、ログを Git にコミットしないでください。

• API Key、パスワード、トークンを store_memory に渡さないでください。

• X-Device-No は記憶分離の識別子であり、認証情報ではありません。異なるユーザーや異なる Harness インスタンスでは異なるデバイス番号を使用してください。

• 現在の Python Server は stdio のみを実装しています。オプショナルの SSE エントリポイントは旧式の /sse + /messages Transport を使用しているため、MCP Streamable HTTP を別途実装しない限り、Harness の streamable-http として直接に設定しないでください。

トラブルシューティング

ディレクトリ構造

memaura-mcp-server/
├── server.py              # MCP Server 和 MemAura API 适配器
├── memaura_cli.py         # setup / doctor / uninstall 命令
├── requirements.txt       # Python 依赖
├── .env.example           # 环境变量模板
├── memaura.cordis.yml     # 不含密钥的 Harness 配置模板
└── README.md              # 本说明