Skip to main content
Glama
Omnimemory

MemAura Qoder MCP

by Omnimemory

MemAura Qoder MCP

Отдельный адаптер для подключения MemAura/OmniMemory к Qoder CN. Он не изменяет и не зависит от исходного проекта DeepSeek Harness /Users/azhai/memaura-mcp-server.

Возможности

  • MCP: store_memory, search_memory, search_memory_hybrid

  • Hook: автоматический гибридный поиск перед каждой отправкой вопроса; автоматическое сохранение текущего диалога после завершения ответа

  • Номер устройства памяти настраивается: по умолчанию qoder-agent, также можно изменить на номер устройства, общий с другими клиентами

Related MCP server: LedgerMem MCP Server

1. Установка зависимостей

git clone https://github.com/Omnimemory/omnin-Qoder-mcp.git
cd omnin-Qoder-mcp
./install.sh

install.sh создаст .venv в этом проекте и не изменит системный Python.

2. Настройка локального окружения

cp .env.example .env

Отредактируйте .env, заполнив как минимум:

MEMAURA_API_KEY=你的真实APIKey
MEMAURA_DEFAULT_DEVICE_NO=qoder-agent

.env игнорируется через .gitignore. Не загружайте API Key на GitHub.

Если нужно использовать общую память с DeepSeek Harness, измените номер устройства на то значение, которое он использует, например dsh-agent; при использовании qoder-agent память будет изолирована.

3. Настройка MCP в Qoder

В разделе «Настройки → MCP-сервисы» Qoder откройте mcp.json и настройте с использованием абсолютных путей:

{
  "mcpServers": {
    "memaura": {
      "type": "stdio",
      "command": "/绝对路径/omnin-Qoder-mcp/.venv/bin/python",
      "args": ["/绝对路径/omnin-Qoder-mcp/mcp_server.py"],
      "env": {
        "MEMAURA_API_KEY": "你的真实APIKey",
        "MEMAURA_DEFAULT_DEVICE_NO": "qoder-agent",
        "MEMAURA_DEFAULT_TOP_K": "10",
        "MEMAURA_TIMEOUT": "30"
      }
    }
  }
}

Замените оба «абсолютных пути» на фактические пути на вашем компьютере. Сохраните и полностью перезапустите Qoder. На странице MCP должны отобразиться три инструмента.

4. Включение автоматического поиска и сохранения

Конфигурация MCP в Qoder не запускает инструменты автоматически. Конфигурация Hook находится в hooks/hooks.json. Объедините приведённую ниже конфигурацию hooks с ~/.lingma/settings.json (не перезаписывайте другие ваши существующие настройки):

{
  "hooks": {
    "UserPromptSubmit": [{
      "matcher": "*",
      "hooks": [{
        "type": "command",
        "command": "/绝对路径/omnin-Qoder-mcp/hooks/run-memory-hook.sh",
        "timeout": 25
      }]
    }],
    "Stop": [{
      "matcher": "*",
      "hooks": [{
        "type": "command",
        "command": "/绝对路径/omnin-Qoder-mcp/hooks/run-memory-hook.sh",
        "timeout": 25,
        "async": true
      }]
    }]
  }
}

Hook этого проекта автоматически читает .env из того же каталога, поэтому не требует зависимости от launchctl. После изменения полностью выйдите из Qoder и откройте его заново.

5. Проверка

Сначала проверьте, что Hook может читать конфигурацию:

printf '%s' '{"hook_event_name":"UserPromptSubmit","session_id":"test-001","prompt":"测试记忆 QODER-HOOK-918273"}' | hooks/run-memory-hook.sh

Затем создайте новый диалог в Qoder:

我刚刚购买了一台测试设备,序列号是 DEVICE-XK-591。

Подождите 30–60 секунд, создайте ещё один диалог и спросите:

我刚刚购买的测试设备序列号是什么?

Если будет получен ответ DEVICE-XK-591, значит сохранение и поиск между диалогами работают.

Публикация пакета плагина

Пакет плагина должен быть ZIP-архивом, и в корне ZIP-архива должен напрямую содержаться .qoder-plugin/plugin.json. Не помещайте .venv, .env или API Key в архив:

zip -qr memaura-qoder.zip . \
  -x './.venv/*' './.env' './**/__pycache__/*' './*.pyc'

В Qoder выберите «Плагины → Импорт» и укажите сгенерированный ZIP, а не папку с исходным кодом. После установки всё равно необходимо выполнить описанные выше шаги по настройке локального окружения Python и API Key.

Устранение неполадок

  • MCP видит инструменты, но не сохраняет автоматически: Hook не загружен, проверьте ~/.lingma/settings.json и перезапустите Qoder.

  • Hook выводит MEMAURA_API_KEY 未设置: убедитесь, что в корне проекта есть .env и имя переменной написано правильно.

  • Ручной store_memory успешен, а автоматический тест не работает: MCP в порядке, проблема только в конфигурации Hook или окружении Hook.

  • После успешного сохранения нельзя сразу выполнить поиск: после постановки в очередь MemAura обычно требуется 30–60 секунд для построения индекса.

F
license - not found
Not graded
quality - not tested
C
maintenance

Maintenance

Maintainers
Response time
Release cycle
Releases (12mo)
Commit activity

Resources

Unclaimed servers have limited discoverability.

Looking for Admin?

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

Related MCP Servers

  • A
    license
    Not graded
    quality
    C
    maintenance
    Enables AI agents to maintain persistent memory across sessions by capturing conversations, extracting durable knowledge, and injecting relevant context, supporting various MCP-compatible platforms.
    12
    MIT
  • F
    license
    Not graded
    quality
    C
    maintenance
    Enables automatic memory retrieval and injection for AI conversations to provide continuous learning through semantic search and memory management.
  • F
    license
    A
    quality
    D
    maintenance
    Enables AI assistants to manage memories via the mem9 memory service, supporting memory storage, semantic search, retrieval, update, and deletion across multiple platforms.
    5

View all related MCP servers

Related MCP Connectors

  • Your memory, everywhere AI goes. Build knowledge once, access it via MCP anywhere.

  • An MCP memory server. One memory your agents share — across models, devices and apps.

  • Persistent memory and cross-session learning for AI coding assistants (hosted remote MCP).

View all MCP Connectors

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/Omnimemory/omnin-Qoder-mcp'

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