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: MCP Vector Memory
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 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