MCP 记忆

MCP 记忆 是一个 MCP 服务器，它赋予 MCP 客户端（Cursor、Claude、Windsurf 等） 在 跨对话 中 记住 用户信息（偏好、行为）的能力。它使用向量搜索技术根据语义而非仅仅是关键词来查找相关的记忆。它是基于 Cloudflare Workers、D1、Vectorize (RAG)、Durable Objects、Workers AI 和 Agents 构建的。

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Related MCP server: MCP Memory

🚀 立即尝试

https://memory.mcpgenerator.com/

🛠️ 如何部署你自己的 MCP 记忆

选项 1：一键部署你自己的 MCP 记忆到 Cloudflare

在 Create Vectorize 部分选择：

• Dimensions（维度）： 1024

• Metric（度量）： cosine

点击 "Create and Deploy" 按钮

在 Cloudflare 控制面板中，转到 "Workers & Pages" 并点击 Visit

选项 2：使用此模板

1. 点击本仓库顶部的 "Use this template" 按钮

2. 克隆你的新仓库

3. 按照下方的设置说明进行操作

选项 3：使用 CloudFlare CLI 创建

npm create cloudflare@latest --git https://github.com/puliczek/mcp-memory

🔧 设置（仅限选项 2 和 3）

1. 安装依赖：

npm install

2. 创建 Vectorize 索引：

npx wrangler vectorize create mcp-memory-vectorize --dimensions 1024 --metric cosine

3. 安装 Wrangler：

npm run dev

4. 部署 worker：

npm run deploy

🧠 工作原理

1. 存储记忆：

   • 你的文本由 Cloudflare Workers AI 使用开源的 @cf/baai/bge-m3 模型进行处理，以生成嵌入（embeddings）

   • 文本及其向量嵌入存储在两个地方：

     • Cloudflare Vectorize：存储用于相似度搜索的向量嵌入

     • Cloudflare D1：存储原始文本和元数据以实现持久化

   • Durable Object (MyMCP) 管理状态并确保一致性

   • Agents 框架处理 MCP 协议 通信

2. 检索记忆：

   • 你的查询使用 Workers AI 和相同的 @cf/baai/bge-m3 模型转换为向量

   • Vectorize 执行相似度搜索以查找相关记忆

   • 结果按相似度得分进行排序

   • D1 数据库 为匹配的向量提供原始文本

   • Durable Object 协调检索过程

这种架构实现了：

• 通过 Vectorize 进行快速向量相似度搜索

• 使用 D1 进行持久化存储

• 通过 Durable Objects 进行有状态操作

• 通过 Workers AI 进行标准化的 AI 交互

• 通过 Agents 框架实现协议合规性

即使在精确词汇不匹配的情况下，系统也能找到概念上相关的信息。

🔒 安全性

MCP 记忆实施了多项安全措施来保护用户数据：

• 每个用户的记忆都存储在 Vectorize 内的 隔离命名空间 中，以实现数据分离

• 内置的 速率限制 可防止滥用（100 次请求/分钟 - 你可以在 wrangler.jsonc 中更改它）

• 身份验证仅基于 userId

  • 虽然由于速率限制，这对于基本保护已足够

  • 如果需要，可以轻松添加额外的身份验证层（如 API 密钥或 OAuth）

• 所有数据都存储在 Cloudflare 的安全基础设施中

• 所有通信均使用行业标准的 TLS 加密进行保护（由 Cloudflare 的 SSL/TLS 证书自动提供）

💰 成本信息 - 对大多数用户免费

MCP 记忆在正常使用水平下是免费的：

• 免费层级允许每月存储 1,000 条记忆，约 28,000 次查询

• 使用 Cloudflare 的 Workers、Vectorize、Worker AI 和 D1 数据库的免费配额

有关 Cloudflare 定价的更多详细信息，请参阅：

• Vectorize 定价

• Workers AI 定价

• Workers 定价

• Durable Objects 定价

• Database D1 定价

❓ 常见问题解答

1. 我可以使用 memory.mcpgenerator.com 来存储我的记忆吗？

   • 是的，你可以使用 memory.mcpgenerator.com 来存储和检索你的记忆

   • 该服务是免费的

   • 你的记忆被安全地存储，且仅你本人可以访问

   • 我无法保证该服务将始终可用

2. 我可以托管它吗？

   • 是的，你可以在 Cloudflare 上免费 托管你自己的 MCP 记忆实例

   • 你需要一个 Cloudflare 账户和以下服务：

     • Workers

     • Vectorize

     • D1 数据库

     • Workers AI

3. 我可以本地运行它吗？

   • 是的，你可以为了开发目的在本地运行 MCP 记忆

   • 使用 wrangler dev 在本地运行 worker

   • 你需要为 Cloudflare 服务设置本地开发凭据

   • 请注意，某些功能（如向量搜索或 Workers AI）需要连接到 Cloudflare 的服务

4. 我可以使用其他托管服务吗？

   • 不可以，MCP 记忆是专门为 Cloudflare 的基础设施设计的

5. 你为什么要构建它？

   • 我想要一个开源解决方案

   • 对我来说，掌控自己的数据非常重要

6. 我可以将其用于多人吗？

   • 是的，MCP 记忆可以集成到你的应用程序中，为你的所有用户提供服务

   • 每个用户都有自己独立的记忆空间

7. 我可以将其用于存储记忆以外的内容吗？

   • 是的，MCP 记忆可以存储任何类型的基于文本的信息

   • 一些实际示例：

     • 知识库：存储技术文档、流程和故障排除指南

     • 用户行为：跟踪用户如何与功能交互以及常见的使用模式

     • 项目笔记：决策和项目更新

   • 向量搜索将帮助查找相关项目，无论内容类型如何

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