MCP 内存服务器

通过 Markdown 文件 + SQLite FTS5 全文搜索，为 Blockbrain（或任何 MCP 客户端）提供持久的代理内存。

为什么？

Blockbrain 代理不会在会话之间保留内存。每次对话都从零开始。这个 MCP 服务器解决了这个问题——代理可以保存学到的内容，并在下次回忆起来。

工作原理：

• 代理解决问题 → 使用解决方案调用 memory_save

• 代理开始新任务 → 调用 memory_recall 检查过去是否遇到过类似问题

• 所有记忆都存储为可读的 Markdown 文件，并索引到 SQLite 中以实现快速搜索

Related MCP server: universal-memory-mcp

工具

快速开始 (Docker)

# 1. Clone
git clone https://github.com/lanlibbi/mcp-memory-server.git
cd mcp-memory-server

# 2. Configure
cp .env.example .env
# Edit .env — set MEMORY_API_KEY!
# Generate a key: openssl rand -hex 32

# 3. Run
docker compose up -d

# 4. Verify
curl http://localhost:8080/health

Blockbrain 集成

1. 公开暴露服务器 — Blockbrain 需要一个 HTTPS URL：

   • 选项 A：Cloudflare Tunnel（cloudflared tunnel --url http://localhost:8080）

   • 选项 B：任何支持 TLS 的反向代理（nginx、Caddy、Traefik）

   • 选项 C：用于测试的 ngrok（ngrok http 8080）

2. 在 Blockbrain 中注册：

   • 转到 管理 → 代理 → MCP 服务器

   • 点击 "+ 添加 MCP 服务器"

   • 填写：

     • 名称： Memory Server

     • 服务器 URL： https://<your-public-url>/sse

     • 传输协议： SSE

     • 身份验证： API 密钥

     • API 密钥： （来自 .env 的值）

   • 保存并激活

3. 分配给代理，并在代理的系统提示词中添加说明：

   Before starting a new task, call memory_recall with keywords related to the task.
   After completing a task or learning something new, call memory_save with:
   - topic: a category for the task (e.g. "contract-review", "supplier-issue")
   - title: a short descriptive title
   - content: what was the problem, what was the solution, what was learned

配置

所有配置均通过环境变量进行：

存储

记忆以带有 YAML frontmatter 的 Markdown 文件形式存储：

/data/memories/
├── contract-review/
│   ├── nda-standard-clauses.md
│   └── liability-clause-fix.md
├── supplier-issue/
│   └── delayed-delivery-workaround.md
└── memory.db          ← SQLite FTS5 index

每个文件如下所示：

---
id: a1b2c3d4e5f67890
topic: contract-review
title: NDA Standard Clauses
created_at: 2026-08-20T15:00:00Z
updated_at: 2026-08-20T15:00:00Z
---

# NDA Standard Clauses

The standard NDA should always include...

您可以直接浏览、编辑或删除记忆——它们只是 Markdown 文件。SQLite 索引会自动保持同步。

本地开发（不使用 Docker）

python -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -e ".[dev]"
export MEMORY_API_KEY=test-key
export MEMORY_DATA_DIR=./data/memories
python -m uvicorn src.server:app --host 0.0.0.0 --port 8080

API 端点

技术栈

• Python 3.12 + MCP SDK

• Starlette + Uvicorn 用于 HTTP/SSE

• SQLite FTS5 用于全文搜索（零外部依赖）

• Markdown 用于人类可读的存储

许可证

MIT