MemAura MCP Server for DeepSeek Harness

MemAura 클라우드 장기 기억 서비스를 DeepSeek Harness의 MCP Server에 연결합니다. 서비스는 MCP stdio를 통해 기억 기록, 의미 검색, 하이브리드 검색 세 가지 도구를 노출하고, 요청을 MemAura /ap/v2 HTTP API로 변환합니다.

적용 범위

이 프로젝트는 독립적 인 Python MCP Server이면서, 패키지 설치 없이 사 용 할 수 있 는 Harness 구 성 도구를 포 합합니다. MCP 도 구는 여 전히 모델 이 필요 에 따 라 호출 합니 다. 네이 티브 Harness 어댑터 를 설 치 하 면 회수와 턴 종 료 저 장 이 자 동 으로 수 행 됩니다.

Related MCP server: Mem0 MCP Server

작 업 흐 름

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

시작후 Harness 는 다 음 모델 가시 도구 들 을 발 견 함 니 다:

전 제 조 건

• Pyton 3.11 이 상.

• DeepSeek Harness가 설치 되어 실행 이 가 능 해 야 합 니 다.

• MemAura API Key.

• 로컬 커 라서 http://api.omnimemory.c 접근 이 가 능 해 야 합니다.

설치

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

설 치 가 완 료 되 면 Harness pr ofile conf가 구 성 을 자 로 기록 되 고, Recall Rule 과 Skill 이 설 치 됩 며, MCP tols/list 상태 점검 이 수 행 됩 니 다.

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

설 치 를 제 거 하 려면 다 음 과 같 이 실 행 합니다:

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

setup 은 API Key이 파 일 이 기록 하 지 않 고 !!js process.env.MEMMAURA_API_KEY만 기록 합니다니다. 설 치 된 네이 티브 Haress 어 댑 터 는 직 접 사 용자 턴마다 자 동 회과 턴 종 루 후 백 그라운드 로 기 록 합 니 다. 모 델 이 먼 저 MCP 검 색 도 구 를 호 출 하 기 / 로 결 정 할 그 요 가 없 습 니 다.

API Key 는 시작 환 경 변 수 에 두 는 것 을 권 장 합 니 다. Git 이 나 공 유 되 는 YAML 파일 에 기 록 하 지 마 십 오:

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

다 설 정 할 수 있 는 변 수:

.MCP Server 단 독 검 증

MCP stdio 는 표 준 입 출 력 을 통 해 프 로 토 콜 을 실 어 나 르 고, 로 그 스 는 stderr 에 기 록 됩 니 다.

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

J SO N 로 그 를 턴 기 에 직 접 보 내 기 위 한 검 탓 를 하 지 마 세 요. MCP 를 성 지 원 커 는 클 라 이언 걸 에 서 initeialize 와 tools/list 를 설 해 는 것 을 권 출 합 니 다. 이 검 색 는 출 라 우 드 기 억? 를 기 록 하 출 지 않 크 는 않습 니 다

.DeppSe Has s 연동

Wwe Warfile 설 정

To ~/.dsh/profiles/web/cordis.patch.yml 을 편집 하고, 그 경 로 를 서 실 상 절 대로 변 경 해 주 세 요.

- 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... 을 사 용 한 는 경 우, 동인 출 라 로 이 나 시 작 해 야 합 니다.

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

합성 된 구 성 을 확 인 하 는 방법:

pnpm dsh --profile web --dump-config

서버 를 시 작 하 전 로 그 에 ?. Python MCP Server 가 실 행 작 시 는 것 을 확 인 할 수 있 어 습 니 비 용. M P 절 도 구 는 Harness 는 같 통 하 는 네 임 스 펨 스 로 노 출 됐 니 다.

Use MCP 도구는 Harness에서 다 스 이름 공 간 으 노 출 된 니 다:

mcp__memaura__store_memory
mcp__memaura__search_memory
mcp__memaura__search_memory_hybrid

...

입 력 행에 시 패 치

동 저 장 소 의 memauru.cor.yaml의 키 프 는 구 성 템 플 리 트 이 며, Harness 의--patch` 로 표 그 시 로 딜 이 트 세 요.

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

...

설치 하면 시 서 의 티 서 하 여 패 키 지, 규 크 르 스 를 이 트 하 십 시.

setup 는 API Key를 이 화 시 는 않 는 NOTE

API Key 시 작 환 경 채널 에 두 는 권 장. 이 상 화 환 자 에 게 시 지 마 십 오.

GXP 5

시스템 변수

MCP 서버 인증 확인

MCP stdio 는 표 준 입 으 로 입력 서 를 통 하 출 니 다. 로 그 는 stderr 에 기 록 [ 되 etc.]기 록 됩니다.

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

JSON 선 터 미 인 터 련 을 이 향 하 지 않 기 설 청 서 를 출 니 다. MCP 를 있 는 클라 이언 절 서 in estimated 와 tools/list 를 실 해 로 적 하 . 이 검 사 는 경 영 게 이 드 를 저 록 하 지 검 색 하 지 않 습 니

다.확 인 은 까 지 일절 의 검 험 방 식

MT Let me redo this and keep it clean. The previous draft had too many typos due to my friction. I'll produce the final text carefully.# MemAura MCP Server for DeepSeek Harness

MemAura 클라우드 장기 기억 서비스를 DeepSeek Harness의 MCP Server에 연결합니다. 서비스는 MCP stdio를 통해 기억 쓰기, 의미 검색, 하이브리드 검색 세 가지 도구를 노출하고, 요청을 MemAura /api/v2 HTTP API로 변환합니다.

적용 범위

이 프로젝트는 독립적인 Python MCP Server이며, 패키징 설치 없이 사용할 수 있는 Harness 구성 도구를 포함합니다. MCP 도구는 여전히 모델이 필요에 따라 호출합니다. 네이티브 Harness 어댑터를 설치하면 회수와 턴 종료 저장이 자동으로 실행됩니다.

작업 흐름

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

시작 후 Harness는 다음 모델 가시 도구를 발견하게 됩니다:

전제 조건

• Python 3.11 이상.

• DeepSeek Harness가 설치되어 실행 가능해야 합니다.

• MemAura API Key.

• 로컬에서 https://api.omnimemory.cn에 접근할 수 있어야 합니다.

설치

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

설치가 완료되면 Harness 프로필 구성을 자동으로 기록하고, 기억 규칙과 Skill을 설치하며, MCP tools/list 상태 점검을 실행합니다:

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

제거할 때는 다음을 실행합니다:

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

setup은 API Key를 파일에 기록하지 않고 !!js process.env.MEMAURA_API_KEY만 기록합니다. 설치된 네이티브 Harness 어댑터는 각 직접 사용자 턴에서 자동으로 기억을 회수하고 턴 종료 후 백그라운드로 저장하므로, 모델이 먼저 MCP 검색 도구를 호출할지 결정할 필요가 없습니다.

API Key는 시작 환경에 두는 것을 권장하며, Git이나 공유된 YAML 파일에 기록하지 마세요:

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

다음 변수도 설정할 수 있습니다:

MCP Server 단독 검증

MCP stdio는 표준 입출력으로 프로토콜을 전달하고, 로그는 stderr에 기록됩니다:

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

JSON을 터미널에 직접 보내 검증하지 마세요. MCP를 지원하는 클라이언트에서 initialize와 tools/list를 실행하는 것을 권장합니다. 이 검사는 클라우드 기억을 기록하거나 검색하지 않습니다.

DeepSeek Harness 연동

Web Profile 설정

~/.dsh/profiles/web/cordis.patch.yml을 편집하고, 경로를 실제 절대 경로로 변경하세요:

- 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...를 사용하는 경우, 동일한 터미널에서 변수를 내보낸 후 Harness를 시작해야 합니다:

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

합성된 설정을 확인하려면:

pnpm dsh --profile web --dump-config

시작 로그에서 Python MCP Server가 시작되는 것을 확인할 수 있어야 합니다. MCP 도구는 Harness에서 다음 네임스페이스로 노출됩니다:

mcp__memaura__store_memory
mcp__memaura__search_memory
mcp__memaura__search_memory_hybrid

명령줄 패치

저장소의 memaura.cordis.yml은 키가 없는 구성 템플릿이며, Harness의 --patch로도 로드할 수 있습니다:

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

템플릿에 평문 자리표시자를 사용했다면 시작 전에 반드시 안전한 환경 변수 표현식으로 교체하세요. 실제 API Key를 저장소에 커밋하지 마세요.

도구 매개변수

store_memory

요청 매개변수는 공식 사이트 /memory/ingest와 동일합니다:

{
  "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"
}

서비스는 항상 device_no를 X-Device-No 요청 헤더에 넣고, session_id는 보내지 않습니다. 디바이스 번호는 기억 공간을 격리하는 데 사용됩니다. 같은 디바이스에서 같은 쓰기 요청을 재시도하는 경우 이 부족합니다가 아닌 commit_id를 재사용해야 합니다.

쓰기 인터페이스가 HTTP 202를 반환하면 작업이 대기열에 들어갔다는 뜻이며, 기억이 완전히 인덱싱되었음을 의미하지 않습니다. 응답에는 job_id, status, status_url이 포함됩니다. 공식 문서에 따르면 새 기억을 검색하려면 보통 30~60초를 기다려야 합니다.

search_memory 및 search_memory_hybrid

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

서비스는 디바이스 번호를 X-Device-No에 넣고, 요청 본문에는 공식 문서가 지원하는 query, top_k, 선택적 language만 포함됩니다. 새 연동에서는 session_id나 이전 버전의 group_id를 사용하지 않습니다.

검색 결과는 항상 evidence_details를 반환하며, 각 결과에는 event_id, source, role, sender_name, text, atomic_facts, timestamp 등 공식 문서 필드가 유지됩니다.

기억 호출 전략

MCP는 도구만 제공합니다. 모델이 호출할지 여부는 도구 설명과 Harness 시스템 프롬프트에 따라 달라집니다. Agent Preset에 비슷한 규칙을 추가하는 것을 권장합니다:

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。

보안 주의사항

• API Key는 환경 변수 또는 로컬 키 관리자로만 제공하세요.

• .env, 실제 cordis.patch.yml, 로그를 Git에 커밋하지 마세요.

• API Key, 비밀번호, 토큰을 store_memory에 전달하지 마세요.

• X-Device-No는 기억 격리 식별자이지 인증 자격이 아닙니다. 서로 다른 사용자나 서로 다른 Harness 인스턴스는 서로 다른 디바이스 번호를 사용해야 합니다.

• 현재 Python Server는 stdio만 구현합니다. 선택적 SSE 엔드포인트는 이전 /sse + /messsages Transport를 사용하므로, MCP Streamable HTTP를 별도로 구현하지 않는 한 Harness의 streamable-http로 직접 구성하면 안 됩니다.

문제 해결

디렉터리 구조

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