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cf-memory

Name: cf-memory
Author: hansakoch

by hansakoch

Overview Schema Related Servers Score Discussions

Python

Remote

CF Memory Plugin

Cloudflare Agent Memory für jeden KI-Coding-Agenten und jedes LLM-Framework.

Verleiht Ihrem Agenten einen persistenten, sitzungsübergreifenden Speicher, unterstützt von Cloudflare Agent Memory — einem verwalteten Dienst, der Recall, Faktenextraktion und Profilzusammenfassungen übernimmt. Keine Vektor-DB, die Sie betreiben müssen, keine Embeddings, die Sie verwalten müssen, und keinen Worker, den Sie bereitstellen müssen.

Zielgruppe

KI-Coding-Agenten (Claude Code, Codex, Cursor, Hermes, OpenClaw, TRAE, OpenCode, pi), die sich Kontext über Sitzungen hinweg merken müssen
LLM-Frameworks (LangChain, LangGraph), die Agenten mit persistentem Speicher bauen
MCP-Clients (jedes Tool, das das Model Context Protocol unterstützt)
Agent-to-Agent-Systeme, die das A2A-Protokoll verwenden
Alle, die ein einfaches, gehostetes Memory-Backend für ihren KI-Agenten möchten

Was es kann

Funktion	Beschreibung
Remember	Fakten, Anweisungen und Ereignisse speichern – CF klassifiziert sie automatisch
Recall	Semantische Suche mit synthetisierten Antworten (nicht nur rohe Treffer)
Ingest	Gesprächsbeiträge einspeisen – CF extrahiert Fakten/Ereignisse/Anweisungen/Aufgaben
Summary	Automatisch generiertes Markdown-Profil aller gespeicherten Inhalte
Namespaces	Speicher pro App, Benutzer oder Umgebung isolieren

Schnellstart (für jeden Agenten)

pip install git+https://github.com/hansakoch/cf-memory-plugin.git

# Set credentials
export MCP_CLOUDFLARE_API_KEY="your-cf-api-token"
export CF_ACCOUNT_ID="your-account-id"

# Test it works
cf-memory test

Agenten-Integrationen

MCP-Clients (universell)

Funktioniert mit jedem MCP-kompatiblen Client: Claude Desktop, Cursor, Windsurf, Continue, Zed und weitere.

{
  "mcpServers": {
    "cf-memory": {
      "command": "cf-memory",
      "args": ["serve"],
      "env": {
        "MCP_CLOUDFLARE_API_KEY": "your-token",
        "CF_ACCOUNT_ID": "your-account-id"
      }
    }
  }
}

Bereitgestellte Tools: remember, recall, list_memories, get_memory, delete_memory, ingest, summary, list_namespaces, create_namespace, delete_namespace

Hermes

Wird automatisch über den pip-Einstiegspunkt erkannt. Es müssen keine Dateien kopiert werden.

# Install
pip install git+https://github.com/hansakoch/cf-memory-plugin.git

# Activate
hermes config set memory.provider cloudflare-memory

# Verify
hermes memory status

# Management
hermes cloudflare-memory status
hermes cloudflare-memory test
hermes cloudflare-memory namespaces
hermes cloudflare-memory card

Was Hermes bekommt:

prefetch() — 0ms (im Cache + Hintergrund-Recall)
sync_turn() — 0ms (Ingest im Daemon-Thread)
6 Agenten-Tools: cf_remember, cf_recall, cf_list, cf_get, cf_summary, cf_delete
on_session_end — speist die gesamte Sitzung automatisch zur Faktenextraktion ein
System-Prompt-Injektion mit Provider-Status

Claude Code

Fügen Sie in Ihrem Projekt Folgendes zu .claude/mcp.json hinzu:

{
  "mcpServers": {
    "cf-memory": {
      "command": "cf-memory",
      "args": ["serve"],
      "env": {
        "MCP_CLOUDFLARE_API_KEY": "your-token",
        "CF_ACCOUNT_ID": "your-account-id"
      }
    }
  }
}

Alternativ global hinzufügen: claude mcp add cf-memory -- cf-memory serve

Codex (OpenAI)

Fügen Sie Folgendes zu ~/.codex/config.toml hinzu:

[mcp_servers.cf-memory]
command = "cf-memory"
args = ["serve"]
env = { MCP_CLOUDFLARE_API_KEY = "your-token", CF_ACCOUNT_ID = "your-account-id" }

Cursor

Fügen Sie in Ihrem Projekt Folgendes zu .cursor/mcp.json hinzu:

{
  "mcpServers": {
    "cf-memory": {
      "command": "cf-memory",
      "args": ["serve"],
      "env": {
        "MCP_CLOUDFLARE_API_KEY": "your-token",
        "CF_ACCOUNT_ID": "your-account-id"
      }
    }
  }
}

OpenClaw

Fügen Sie Folgendes zur OpenClaw-Konfiguration hinzu:

{
  "mcpServers": {
    "cf-memory": {
      "command": "cf-memory",
      "args": ["serve"],
      "env": {
        "MCP_CLOUDFLARE_API_KEY": "your-token",
        "CF_ACCOUNT_ID": "your-account-id"
      }
    }
  }
}

TRAE / TRAE CN / TraeCode CLI 2.0

Fügen Sie den MCP-Server in den TRAE-Einstellungen oder in .trae/mcp.json hinzu:

{
  "mcpServers": {
    "cf-memory": {
      "command": "cf-memory",
      "args": ["serve"],
      "env": {
        "MCP_CLOUDFLARE_API_KEY": "your-token",
        "CF_ACCOUNT_ID": "your-account-id"
      }
    }
  }
}

OpenCode

Fügen Sie Folgendes zu ~/.opencode/config.json hinzu:

{
  "mcp": {
    "cf-memory": {
      "command": "cf-memory",
      "args": ["serve"],
      "env": {
        "MCP_CLOUDFLARE_API_KEY": "your-token",
        "CF_ACCOUNT_ID": "your-account-id"
      }
    }
  }
}

pi

Fügen Sie den MCP-Server zur pi-Konfiguration hinzu:

{
  "mcpServers": {
    "cf-memory": {
      "command": "cf-memory",
      "args": ["serve"],
      "env": {
        "MCP_CLOUDFLARE_API_KEY": "your-token",
        "CF_ACCOUNT_ID = "your-account-id"
      }
    }
  }
}

Agent Plugins 1.0

Als Plugin installieren:

pip install git+https://github.com/hansakoch/cf-memory-plugin.git

Das Paket registriert sich über den Einstiegspunkt hermes_agent.memory_providers. Jeder Agent-Plugins-1.0-kompatible Host erkennt es automatisch.

LangChain / LangGraph

import asyncio
from cloudflare_memory import CloudflareMemoryClient

# Use as a memory backend in your LangChain/LangGraph agent
client = CloudflareMemoryClient(
    account_id="your-account-id",
    api_token="your-token",
    namespace="my-agent",
    profile="user-123",
)

# Store a fact
entry = asyncio.run(client.remember("User prefers Python over JavaScript."))

# Recall
result = asyncio.run(client.recall("What programming language does the user prefer?"))
print(result.answer)  # "Python"

# Ingest a conversation
asyncio.run(client.ingest([
    {"role": "user", "content": "I'm building a RAG pipeline."},
    {"role": "assistant", "content": "Great! Let me help with that."},
]))

# Get summary
summary = asyncio.run(client.get_summary())

A2A (Agent-to-Agent)

Starten Sie den A2A-Server, damit Peer-Agenten ihn entdecken und aufrufen können:

cf-memory a2a --port 9120

Agent-Karte unter http://localhost:9120/.well-known/agent.json

Fähigkeiten: remember, recall, ingest, list, get, summary

Python (eigenständig)

import asyncio
from cloudflare_memory import CloudflareMemoryClient

async def main():
    async with CloudflareMemoryClient(
        account_id="your-account-id",
        api_token="your-token",
        namespace="my-app",
        profile="default",
    ) as client:
        # Remember
        entry = await client.remember("User is based in London.")
        print(f"[{entry.type}] {entry.summary}")

        # Recall
        result = await client.recall("Where is the user based?")
        print(result.answer)

        # Ingest conversation (async — memories appear 3-8s later)
        await client.ingest([
            {"role": "user", "content": "I prefer dark mode."},
            {"role": "assistant", "content": "Noted!"},
        ])

        # Summary
        print(await client.get_summary())

asyncio.run(main())

Konfiguration

Umgebungsvariablen

Variable	Erforderlich	Beschreibung
`MCP_CLOUDFLARE_API_KEY`	Ja	Cloudflare-API-Token mit Agent-Memory-Berechtigung
`CF_ACCOUNT_ID`	Nein	Cloudflare-Konto-ID (Standard: Iceberg Media)
`CF_MEMORY_NAMESPACE`	Nein	Namespace-Name (Standard: `hermes`)
`CF_MEMORY_PROFILE`	Nein	Profilname (Standard: `default`)

Ein Cloudflare-API-Token erhalten

Gehen Sie zu Cloudflare Dashboard → API Tokens
Erstellen Sie ein Token mit der Agent-Memory-Berechtigung
Sie benötigen ein kostenpflichtiges Workers-Abonnement und Beta-Zugriff auf Agent Memory

Limits (offiziell)

Eigenschaft	Limit
Nachrichten pro ingest()	500
Nachrichteninhalt	32 KB UTF-8
Recall-Abfrage	1 KB UTF-8
Sitzungs-ID	64 Zeichen
Sitzungsname	100 Zeichen	— no, Profilname = 100 Zeichen
Namespace-Name	32 Zeichen

Leistung

Entworfen, um den Turns Ihres Agenten niemals Latenz hinzuzufügen:

Operation	Latenz	Blockierend?
`prefetch()`	0ms	Nein — im Cache + Hintergrund-Recall
`sync_turn()`	0ms	Nein — Daemon-Thread
`remember`	1.3–3.8s	Benutzerinitiiert
`recall`	~5s	Benutzerinitiiert
`list`	~0.4s	Benutzerinitiiert
`summary`	~0.8s	Benutzerinitiiert

CLI-Referenz

# Standalone
cf-memory test                          # Connectivity check
cf-memory serve [--transport stdio|sse] # MCP server
cf-memory a2a [--port 9120]             # A2A agent server
cf-memory card                          # Print agent card JSON

# Hermes plugin
hermes cloudflare-memory status         # Provider status
hermes cloudflare-memory test           # Full connectivity test
hermes cloudflare-memory namespaces     # List namespaces
hermes cloudflare-memory create-ns NAME # Create namespace
hermes cloudflare-memory delete-ns NAME # Delete namespace
hermes cloudflare-memory card           # Print agent card

Entwicklung

git clone https://github.com/hansakoch/cf-memory-plugin.git
cd cloudflare-memory
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -e ".[dev]"
pytest tests/ -v

Lizenz

MIT

This server cannot be installed

license - not tested

Not graded

quality - not tested

maintenance

How are these scores calculated?

Maintenance

–Maintainers

–Response time

–Release cycle

–Releases (12mo)

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