memory-mcp
memory-mcp
Un servidor MCP independiente para la memoria de agente persistente —niveles de corto y largo plazo, fiabilidad medible y mantenimiento del ciclo de vida— respaldado por SQLite (FTS5 + sqlite-vec) con embeddings locales de MiniLM. Sin servicios externos ni claves de API.
Requisitos
Node.js >= 22
Solo se requiere JavaScript compilado, por lo que no es necesaria ninguna cadena de herramientas de TypeScript en tiempo de ejecución.
Related MCP server: MCP Vector Memory
Instalación
npm install @jommar/memory-mcpSe incluyen dos ejecutables:
Comando | Propósito |
| El servidor MCP (stdio por defecto; HTTP mediante |
| CLI de mantenimiento del almacén ( |
Inicio rápido
stdio (por defecto)
Apunta tu cliente MCP al binario del servidor:
{
"mcpServers": {
"memory": {
"command": "memory-mcp-server"
}
}
}O ejecútalo directamente:
memory-mcp-serverCon npx, selecciona explícitamente el binario del servidor (instala el paquete la primera vez):
npx -y -p @jommar/memory-mcp memory-mcp-serverHTTP (solo localhost)
MEMORY_TRANSPORT=http memory-mcp-serverEl endpoint HTTP se enlaza por defecto a 127.0.0.1:3000 y atiende tanto la revisión moderna del protocolo (2026-07-28) como la heredada (2025-11-25) desde el mismo endpoint, de modo que cualquier cliente MCP puede conectarse. El servidor no conserva estado: no se necesita ningún identificador de sesión.
Primera ejecución
El almacén se crea automáticamente en ~/.memory-mcp/memory.db. Los embeddings son offline-first: no se descarga ningún modelo hasta que lo solicites explícitamente.
# opt in to the one-time model download (about 23 MB, MiniLM-L6, q8 quantized)
MEMORY_EMBEDDING_OFFLINE=false memory-mcp-serverMientras no haya un modelo disponible, remember y recall siguen funcionando: solo recurren a la búsqueda por palabras clave. Utiliza la CLI reindex para rellenar los vectores una vez que el modelo esté disponible.
Configuración
Toda la configuración se realiza mediante variables de entorno MEMORY_*: no hay ningún archivo de configuración.
Variable | Valor por defecto | Finalidad |
|
| Archivo de la base de datos SQLite |
|
|
|
|
| Host de escucha HTTP (solo localhost) |
|
| Puerto de escucha HTTP |
|
|
|
|
| Tiempo máximo de espera para la descarga de un modelo |
|
| Directorio de caché para los modelos descargados |
Herramientas
Se registran diez herramientas: remember, recall, get, update, forget, list, confirm, contradict, promote, consolidate. Consulta docs/tools.md para la referencia completa con entradas y comportamientos.
remember acepta un opt-in interactive: cuando detecta entradas casi duplicadas, puede pedir al cliente que las combine o conserve (MRTR), y se degrada sin errores para los clientes que no ofrecen soporte interactivo.
CLI de mantenimiento
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 countsDocumentación
docs/tools.md — referencia de herramientas
docs/reliability.md — modelo de fiabilidad y reglas del ciclo de vida (el motor de mantenimiento de solo informes que respalda
consolidate)
Licencia
MAR — consulta LICENSE.
This server cannot be installed
Maintenance
Resources
Unclaimed servers have limited discoverability.
Looking for Admin?
If you are the server author, to access and configure the admin panel.
Related MCP Connectors
Persistent memory and knowledge management for AI agents with semantic search and 50+ tools.
Persistent memory for AI agents: add, search, update, and delete long-term memories.
Persistent memory for AI agents. Search, store, and recall across sessions.
Persistent memory for AI agents. Search and store durable facts, preferences and decisions.
Related MCP Servers
- -licenseNot gradedqualityNot gradedmaintenanceProvides persistent local memory functionality for AI assistants, enabling them to store, retrieve, and search contextual information across conversations with SQLite-based full-text search. All data stays private on your machine while dramatically improving context retention and personalized assistance.3
- AlicenseNot gradedqualityNot gradedmaintenanceProvides AI coding agents with persistent, long-term memory through local semantic search and SQLite storage. It enables agents to save and retrieve architectural decisions or project context across different conversation sessions without requiring cloud services.
- FlicenseNot gradedqualityDmaintenanceProvides persistent AI agent memory using a local vector database for long-term semantic storage and short-term session scratchpads. It enables low-latency memory operations including search, storage, and bulk management without external cloud dependencies.
- AlicenseNot gradedqualityCmaintenanceProvides persistent long-term memory for LLMs via local SQLite storage and semantic search, enabling recall across sessions without external APIs.194MIT
Latest Blog Posts
- Who's Calling? MCP Hosts Are an Identity Blind Spot (And the Spec Knows It)By Om-Shree-0709 on .mcpAgent IdentityOAuth 2.1
- Your AI Chatbot Just Exposed Your CEO's Salary to an InternBy Om-Shree-0709 on .Agent IdentityMCP SecurityOAuth Delegation
- Why MCP Servers Need Execution Sandboxing (And Why Your Current Stack Isn't Enough)By Om-Shree-0709 on .Agentic AiPrompt InjectionWebAssembly
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/jommar/memory-mcp'
If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server