Skip to main content
Glama
jommar
by jommar

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: MCP Vector Memory

Установка

npm install @jommar/memory-mcp

Предусмотрены два исполняемых файла:

Команда

Назначение

memory-mcp-server

MCP-сервер (по умолчанию stdio, HTTP через MEMORY_TRANSPORT)

memory-mcp

CLI обслуживания хранилища (export, import, reindex, stats)

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-server

С помощью npx явно укажите серверный бинарник (пакет установится при первом использовании):

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

HTTP (только localhost)

MEMORY_TRANSPORT=http memory-mcp-server

HTTP-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-server

Пока 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

MEMORY_DB_PATH

~/.memory-mcp/memory.db

Файл базы данных SQLite

MEMORY_TRANSPORT

stdio

stdio или http

MEMORY_HTTP_HOST

127.0.0.1

Хост привязки HTTP (только localhost)

MEMORY_HTTP_PORT

3000

Порт привязки HTTP

MEMORY_EMBEDDING_OFFLINE

true

false включает одноразовую загрузку модели

MEMORY_EMBEDDING_DOWNLOAD_TIMEOUT_MS

300000

Тайм-аут при попытке загрузки модели

MEMORY_EMBEDDING_CACHE_DIR

~/.memory-mcp/cache

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 counts

Документация

  • 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.

Maintenance

ActivityMaintained
ResponsivenessSyncing

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

Related MCP Servers

  • -
    license
    Not graded
    quality
    Not graded
    maintenance
    Provides 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
  • A
    license
    Not graded
    quality
    Not graded
    maintenance
    Provides 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.
  • F
    license
    Not graded
    quality
    D
    maintenance
    Provides 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.
  • A
    license
    Not graded
    quality
    C
    maintenance
    Provides persistent long-term memory for LLMs via local SQLite storage and semantic search, enabling recall across sessions without external APIs.
    19
    4
    MIT

Latest Blog Posts

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