Simple RAG MCP

Memória persistente para chat: salva conversas e busca as mais relevantes por similaridade (SQLite + FAISS).

Como funciona

• memory_store.py — salva cada turno em SQLite e indexa embeddings no FAISS (embeddings vêm de um servidor llama.cpp).

• server_mcp.py — servidor MCP que expõe as ferramentas:

  • store_memory — salva um turno (input do usuário + output do assistente)

  • remember_memory — busca memórias semanticamente parecidas com o contexto

  • remember_memory_date — busca todas as memórias de um dia (YYYY-MM-DD)

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Requisitos

• Python 3

• Um servidor llama.cpp rodando com endpoint de embeddings (padrão: http://127.0.0.1:8001)

pip install -r requirements.txt

Uso

python server_mcp.py

Variáveis de ambiente opcionais:

Os dados ficam salvos em ./.llama_memhistory/ (banco SQLite + índice FAISS).

Licença

MIT