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MCP Memory

MCP Memory 是一个 MCP 服务器,它赋予 MCP 客户端(Cursor、Claude、Windsurf 等) 在 跨对话 中 记住 用户信息(偏好、行为)的 能力。它使用向量搜索技术,基于语义而非仅关键词来查找相关记忆。它基于 Cloudflare Workers、D1、Vectorize(RAG)、Durable Objects、Workers AI 和 Agents 构建。

📺 视频

Related MCP server: mcp-memory

🚀 立即体验

https://memory.mcpgenerator.com/

🛠️ 如何部署您自己的 MCP Memory

选项 1:一键将您自己的 MCP Memory 部署到 Cloudflare

部署到 Cloudflare

在 创建 Vectorize 部分选择:

  • 维度: 1024

  • 度量: cosine

点击 "创建并部署" 按钮

在 Cloudflare 控制台中,转到 "Workers & Pages" 并点击 "访问"

访问 MCP Memory

选项 2:使用此模板

  1. 点击此仓库顶部的 "Use this template" 按钮

  2. 克隆您的新仓库

  3. 按照下面的设置说明进行操作

选项 3:使用 CloudFlare CLI 创建

npm create cloudflare@latest --git https://github.com/puliczek/mcp-memory

🔧 设置(仅限选项 2 和 3)

  1. 安装依赖项:

npm install
  1. 创建 Vectorize 索引:

npx wrangler vectorize create mcp-memory-vectorize --dimensions 1024 --metric cosine
  1. 安装 Wrangler:

npm run dev
  1. 部署 worker:

npm run deploy

🧠 工作原理

MCP Memory 架构

  1. 存储记忆:

    • 您的文本由 Cloudflare Workers AI 使用开源 @cf/baai/bge-m3 模型处理以生成嵌入

    • 文本及其向量嵌入存储在两个位置:

      • Cloudflare Vectorize:存储向量嵌入以进行相似性搜索

      • Cloudflare D1:存储原始文本和元数据以实现持久化

    • 一个 Durable Object(MyMCP)管理状态并确保一致性

    • Agents 框架处理 MCP 协议 通信

  2. 检索记忆:

    • 您的查询使用 Workers AI 和相同的 @cf/baai/bge-m3 模型转换为向量

    • Vectorize 执行相似性搜索以查找相关记忆

    • 结果按相似度分数排序

    • D1 数据库 为匹配的向量提供原始文本

    • Durable Object 协调检索过程

此架构支持:

  • 通过 Vectorize 进行快速向量相似性搜索

  • 通过 D1 实现持久化存储

  • 通过 Durable Objects 实现有状态操作

  • 通过 Workers AI 实现标准化的 AI 交互

  • 通过 Agents 框架实现协议合规

即使确切词语不匹配,系统也能找到概念上相关的信息。

🔒 安全性

MCP Memory 实施了多项安全措施来保护用户数据:

  • 每个用户的记忆存储在 Vectorize 内的 隔离命名空间 中,以实现数据分离

  • 内置 速率限制 可防止滥用(100 次请求/分钟 - 您可以在 wrangler.jsonc 中更改)

  • 身份验证仅基于 userId

    • 虽然由于速率限制,这对于基本保护已足够

    • 如果需要,可以轻松添加额外的身份验证层(如 API 密钥或 OAuth)

  • 所有数据存储在 Cloudflare 的安全基础设施中

  • 所有通信均通过行业标准的 TLS 加密保护(由 Cloudflare 的 SSL/TLS 认证自动提供)

💰 成本信息 - 对大多数用户免费

MCP Memory 在正常使用水平下是免费使用的:

  • 免费层允许每月存储 1,000 条记忆,约 28,000 次查询

  • 使用 Cloudflare 对 Workers、Vectorize、Worker AI 和 D1 数据库的免费配额

有关 Cloudflare 定价的更多详情,请参阅:

❓ 常见问题

  1. 我可以使用 memory.mcpgenerator.com 来存储我的记忆吗?

    • 是的,您可以使用 memory.mcpgenerator.com 来存储和检索您的记忆

    • 该服务是免费的

    • 您的记忆被安全存储,且只有您能访问

    • 我无法保证该服务始终可用

  2. 我可以自行托管吗?

    • 是的,您可以在 Cloudflare 上免费 托管您自己的 MCP Memory 实例

    • 您需要一个 Cloudflare 账户以及以下服务:

      • Workers

      • Vectorize

      • D1 数据库

      • Workers AI

  3. 我可以在本地运行吗?

    • 是的,您可以在本地运行 MCP Memory 进行开发

    • 使用 wrangler dev 在本地运行 worker

    • 您需要为 Cloudflare 服务设置本地开发凭据

    • 请注意,某些功能(如向量搜索或 Workers AI)需要连接到 Cloudflare 的服务

  4. 我可以使用其他托管平台吗?

    • 不可以,MCP Memory 是专门为 Cloudflare 的基础设施设计的

  5. 您为什么构建它?

    • 我想要一个开源解决方案

    • 对自己数据的控制权对我来说很重要

  6. 我可以将它用于多人吗?

    • 是的,MCP Memory 可以集成到您的应用中,为您的所有用户提供服务

    • 每个用户都有自己隔离的记忆空间

  7. 我可以将它用于存储记忆以外的内容吗?

    • 是的,MCP Memory 可以存储任何类型的基于文本的信息

    • 一些实际示例:

      • 知识库:存储技术文档、流程和故障排除指南

      • 用户行为:跟踪用户如何与功能交互以及常见的使用模式

      • 项目笔记:决策和项目更新

    • 无论内容类型如何,向量搜索都将帮助查找相关项目

🤝 表示支持

Tool Schema Changelog

Recent tool additions, removals, and schema changes observed during successful MCP inspections.

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