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Glama
jommar
by jommar

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: localmem-mcp

Instalación

npm install @jommar/memory-mcp

Se incluyen dos ejecutables:

Comando

Propósito

memory-mcp-server

El servidor MCP (stdio por defecto; HTTP mediante MEMORY_TRANSPORT)

memory-mcp

CLI de mantenimiento del almacén (export, import, reindex, stats)

Inicio rápido

stdio (por defecto)

Apunta tu cliente MCP al binario del servidor:

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

O ejecútalo directamente:

memory-mcp-server

Con npx, selecciona explícitamente el binario del servidor (instala el paquete la primera vez):

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

HTTP (solo localhost)

MEMORY_TRANSPORT=http memory-mcp-server

El 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-server

Mientras 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

MEMORY_DB_PATH

~/.memory-mcp/memory.db

Archivo de la base de datos SQLite

MEMORY_TRANSPORT

stdio

stdio o http

MEMORY_HTTP_HOST

127.0.0.1

Host de escucha HTTP (solo localhost)

MEMORY_HTTP_PORT

3000

Puerto de escucha HTTP

MEMORY_EMBEDDING_OFFLINE

true

false activa la descarga única del modelo

MEMORY_EMBEDDING_DOWNLOAD_TIMEOUT_MS

300000

Tiempo máximo de espera para la descarga de un modelo

MEMORY_EMBEDDING_CACHE_DIR

~/.memory-mcp/cache

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 counts

Documentación

  • 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.

Maintenance

ActivityStale
ResponsivenessNo issues

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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.
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    Apache 2.0