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Glama
jommar
by jommar

memory-mcp

Ein eigenständiger MCP-Server für persistentes Agent-Memory — mit Stufen für Kurz- und Langzeitgedächtnis, messbarer Zuverlässigkeit und Lebenszyklus-Wartung — auf Basis von SQLite (FTS5 + sqlite-vec) mit lokalen MiniLM-Einbettungen. Keine externen Dienste, keine API-Schlüssel.

Anforderungen

  • Node.js >= 22

  • Das Paket enthält kompiliertes JavaScript, daher ist zur laufenden Laufzeit keine TypeScript-Toolchain erforderlich.

Related MCP server: localmem-mcp

Installation

npm install @jommar/memory-mcp

Zwei ausführbare Dateien werden mitgeliefert:

Befehl

Zweck

memory-mcp-server

MCP-Server (standardmäßig stdio, HTTP über MEMORY_TRANSPORT)

memory-mcp

Wartungs-CLI für den Datenspeicher (export, import, reindex, stats)

Schnellstart

stdio (Standard)

Richte deinen MCP-Client auf die Server-Binärdatei aus:

{
  "mcpServers": {
    "memory": {
      "command": "memory-mcp-server"
    }
  }
}

Oder führe ihn direkt aus:

memory-mcp-server

Mit npx wählst du die Server-Binärdatei explizit aus (installiert das Paket bei der ersten Verwendung):

npx -y -p @jommar/memory-mcp memory-mcp-server

HTTP (nur localhost)

MEMORY_TRANSPORT=http memory-mcp-server

Der HTTP-Endpunkt bindet standardmäßig an 127.0.0.1:3000 und stellt von demselben Endpunkt aus sowohl die moderne (2026-07-28) als auch die veraltete (2025-11-25) Protokollrevision bereit, sodass jeder MCP-Client eine Verbindung herstellen kann. Der Server ist zustandslos — eine Sitzungs-ID ist nicht erforderlich.

Erster Start

Der Datenspeicher wird automatisch unter ~/.memory-mcp/memory.db angelegt. Embeddings sind offline-first: Es wird kein Modell heruntergeladen, sofern du nicht ausdrücklich zustimmst.

# opt in to the one-time model download (about 23 MB, MiniLM-L6, q8 quantized)
MEMORY_EMBEDDING_OFFLINE=false memory-mcp-server

Bis ein Modell verfügbar ist, funktionieren remember und recall weiterhin — sie fallen dann auf die reine Stichwortsuche zurück. Verwende die CLI reindex, um die Vektoren nachträglich zu berechnen, sobald das Modell verfügbar ist.

Konfiguration

Die gesamte Konfiguration erfolgt über MEMORY_*-Umgebungsvariablen (keine Konfigurationsdatei):

Variable

Standard

Zweck

MEMORY_DB_PATH

~/.memory-mcp/memory.db

SQLite-Datenbankdatei

MEMORY_TRANSPORT

stdio

stdio oder http

MEMORY_HTTP_HOST

127.0.0.1

HTTP-Bind-Adresse (nur localhost)

MEMORY_HTTP_PORT

3000

HTTP-Bind-Port

MEMORY_EMBEDDING_OFFLINE

true

falseOpt aktiviert den einmaligen Modell-Download

MEMORY_EMBEDDING_DOWNLOAD_TIMEOUT_MS

300000

Timeout für einen Modell-Download-Versuch

MEMORY_EMBEDDING_CACHE_DIR

~/.memory-mcp/cache

Verzeichnis, in dem heruntergeladene Modelle zwischengespeichert werden

Tools

Zehn Tools sind registriert: remember, recall, get, update, forget, list, confirm, contradict, promote, consolidate. Die vollständige Referenz mit Eingaben und Verhalten findest du in docs/tools.md.

remember akzeptiert ein interactive-Opt-in: Findet es fast doppelte Einträge, kann es den Client bitten, diese zu mergen oder anzulegen (MRTR). Für Clients ohne interaktive Teaming-Unterstützung greift ein sanfter Rückfallmechanismus.

Wartungs-CLI

memory-mcp export ./out      # write every memory as a markdown frontmatter file
memory-mcp import ./staging  # validate, then import (never overwrites existing keys)
memory-mcp reindex           # rebuild FTS + vector indexes from stored content
memory-mcp stats             # print store counts

Dokumentation

  • docs/tools.md — Tool-Referenz

  • docs/reliability.md — Zuverlässigkeitsmodell und Lebenszyklus-Regeln (die nur Berichte erzeugende Wartungs-Engine hinter consolidate)

Lizenz

MIT — siehe LICENSE.

Maintenance

ActivityStale
ResponsivenessNo issues

Related MCP Connectors

Related MCP Servers

  • A
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    18 npm
    5
    MIT
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    license
    A
    quality
    A
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    Gives AI agents persistent, local-first memory using SQLite and on-device embeddings, enabling semantic search and recall across sessions with no cloud calls.
    8
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  • A
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    B
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    Enables AI agents to store, search, and manage persistent memories, todos, kanban boards, reminders, and progress trackers in a local SQLite database.
    1
    Apache 2.0
  • A
    license
    Not graded
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    B
    maintenance
    Enables AI agents to manage a local-first, zero-cloud lifelong memory with 33 tools for adding, recalling, searching, consolidating, forgetting memories, traversing knowledge graphs, and checking sync/health status.
    Apache 2.0