memory-mcp
memory-mcp
Автономный MCP-сервер для постоянной памяти агента — уровни кратко- и долгосрочного хранения, измеримая надёжность и сопровождение жизненного цикла — на базе SQLite (FTS5 + sqlite-vec) с локальными эмбеддингами MiniLM. Никаких внешних сервисов, никаких API-ключей.
Требования
Node.js >= 22
Пакет поставляется со скомпилированным JavaScript, поэтому инструментарий TypeScript во время выполнения не требуется.
Related MCP server: localmem-mcp
Установка
npm install @jommar/memory-mcpПредусмотрены два исполняемых файла:
Команда | Назначение |
| MCP-сервер (по умолчанию stdio, HTTP через |
| CLI обслуживания хранилища ( |
Быстрый старт
stdio (по умолчанию)
Укажите вашему MCP-клиенту путь к исполняемому файлу сервера:
{
"mcpServers": {
"memory": {
"command": "memory-mcp-server"
}
}
}Или запустите его напрямую:
memory-mcp-serverС помощью npx явно укажите серверный бинарник (пакет установится при первом использовании):
npx -y -p @jommar/memory-mcp memory-mcp-serverHTTP (только localhost)
MEMORY_TRANSPORT=http memory-mcp-serverHTTP-эндпоинт по умолчанию привязывается к 127.0.0.1:3000 и на одном и том же
эндпоинте поддерживает как современную (2026-07-28), так и устаревшую
(2025-11-25) версии протокола, поэтому подключиться может любой MCP-клиент.
Сервер не хранит состояние между запросами — идентификатор сессии не требуется.
Первый запуск
Хранилище создаётся автоматически по пути ~/.memory-mcp/memory.db. Эмбеддинги
работают по принципу offline-first: модель не скачивается, пока вы не дадите
явное согласие.
# opt in to the one-time model download (about 23 MB, MiniLM-L6, q8 quantized)
MEMORY_EMBEDDING_OFFLINE=false memory-mcp-serverПока модель недоступна, remember и recall продолжают работать — используется
только поиск по ключевым словам. Используйте команду CLI reindex, чтобы после
установки модели добавить недостающие векторы.
Конфигурация
Все параметры задаются через переменные окружения MEMORY_* (без файла конфигурации):
Переменная | По умолчанию | Назначение |
|
| Файл базы данных SQLite |
|
|
|
|
| Хост привязки HTTP (только localhost) |
|
| Порт привязки HTTP |
|
|
|
|
| Тайм-аут при попытке загрузки модели |
|
| Каталог кэша скачанных моделей |
Инструменты
Зарегистрировано десять инструментов: remember, recall, get, update,
forget, list, confirm, contradict, promote, consolidate. Полное
описание входных параметров и поведения — в docs/tools.md.
remember принимает необязательный параметр interactive: при обнаружении почти
дублирующихся записей он может попросить клиента объединить их или создать новую
(MRTR), а для клиентов без поддержки интерактивного режима корректно упрощается.
CLI обслуживания хранилища
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 countsДокументация
docs/tools.md — справочник по инструментам
docs/reliability.md — модель надёжности и правила жизненного цикла (движок в режиме «только отчёт», лежащий в основе
consolidate)
Лицензия
MIT — см. LICENSE.
This server cannot be deployed
Maintenance
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
- AlicenseNot gradedqualityDmaintenanceProvides persistent long-term memory for LLMs via local SQLite storage and semantic search, enabling recall across sessions without external APIs.18 npm5MIT
- AlicenseAqualityAmaintenanceGives AI agents persistent, local-first memory using SQLite and on-device embeddings, enabling semantic search and recall across sessions with no cloud calls.820 PyPI9MIT
- AlicenseNot gradedqualityBmaintenanceEnables AI agents to store, search, and manage persistent memories, todos, kanban boards, reminders, and progress trackers in a local SQLite database.1Apache 2.0
- AlicenseNot gradedqualityBmaintenanceEnables 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