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。

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🚀 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

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"

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

2. 创建 Vectorize 索引：

npx wrangler vectorize create mcp-memory-vectorize --dimensions 1024 --metric cosine

3. 安装 Wrangler：

npm run dev

4. 部署 worker：

npm run deploy

🧠 工作原理

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：

• Vectorize 定价

• Workers AI 定价

• Workers 定价

• Durable Objects 定价

• D1 数据库定价

❓ 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

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