Memory MCP

Постоянная память и полнотекстовый поиск по сессиям для ИИ-ассистентов программирования, реализованный в виде сервера MCP.

Проблема

ИИ-ассистенты забывают всё между сессиями. Архитектурные решения, предпочтения пользователя, контекст проекта, то, что вы отлаживали в прошлый вторник — всё исчезает. Вам приходится постоянно объяснять одно и то же.

Memory MCP решает эту проблему с помощью двух возможностей:

1. Явная память — сохраняйте заметки, решения, шаблоны и предпочтения, которые сохраняются между сессиями. Ваш ассистент запоминает то, что вы ему сказали.

2. Поиск по сессиям — полнотекстовый поиск по всей истории ваших диалогов. Находите то, что обсуждали три недели назад, не прокручивая логи.

Никаких серверов баз данных. Никаких фоновых процессов. Никакого облака. Один файл SQLite на вашем компьютере.

Related MCP server: MCP Vector Memory

Поддерживаемые источники сессий

Добавление нового источника требует одного файла парсера и записи в реестре. См. Добавление нового источника сессий.

Установка

Требуется Python 3.11+ с поддержкой SQLite FTS5 (включена в стандартные сборки Python).

pip install -e .

Или запустите напрямую с помощью uv (установка не требуется):

uv run --directory /path/to/memory_mcp python -m memory_mcp

Конфигурация MCP

Добавьте в конфигурацию вашего MCP-клиента (например, ~/.claude/mcp.json или .mcp.json на уровне проекта):

При установке через pip:

{
  "mcpServers": {
    "memory": {
      "command": "memory-mcp"
    }
  }
}

С помощью uv (без установки):

{
  "mcpServers": {
    "memory": {
      "command": "uv",
      "args": ["run", "--directory", "/path/to/memory_mcp", "python", "-m", "memory_mcp"]
    }
  }
}

Инструменты

Память (хранилище явных знаний)

Сессии (поиск по истории диалогов)

Как это работает

При запуске Memory MCP сканирует настроенные директории сессий и индексирует каждый диалог в локальную базу данных SQLite с использованием полнотекстового поиска FTS5. Последующие запуски пропускают файлы, время изменения (mtime) которых не изменилось.

• Расположение базы данных: ~/.memory_mcp/memory.db (можно переопределить переменной окружения MEMORY_MCP_DB)

• Источники сессий: определяются автоматически из стандартных расположений (расширяются переменной окружения MEMORY_MCP_SOURCES, формат: type:path;type:path)

• Индексация: инкрементальная по времени изменения файла, распараллелена на 8 потоков

• Поиск: FTS5 с ранжированием BM25, сопоставлением префиксов и поддержкой фраз

Добавление нового источника сессий

1. Создайте memory_mcp/parsers/your_source.py, реализующий протокол SessionParser:

   • атрибут source_type: str

   • метод parse_file(path: str) -> ParsedSession | None

2. Зарегистрируйте его в memory_mcp/parsers/__init__.py

3. Добавьте обнаружение директории в memory_mcp/config.py

Примеры см. в parsers/claude_code.py или parsers/omp.py.

Тестирование

python tests/test_e2e.py

Сквозной тест запускает MCP-сервер как подпроцесс, проверяет все 8 инструментов через протокол stdio и подтверждает ответы инструментов. Используется временная база данных, поэтому ваши реальные данные остаются нетронутыми.

Архитектура

memory_mcp/
  server.py        # FastMCP entry point, lifespan manages DB + startup scan
  config.py        # Auto-detects session dirs, DB path
  db.py            # SQLite + FTS5 schema, all queries, sync triggers
  scanner.py       # Walks session dirs, dispatches to parsers, parallel indexing
  parsers/
    base.py        # ParsedSession / ParsedMessage dataclasses, SessionParser protocol
    claude_code.py # Claude Code JSONL parser (merges streamed assistant blocks)
    claude_history.py # Claude Code history.jsonl parser (one file, many sessions)
    omp.py         # OMP JSONL parser
    opencode.py    # OpenCode SQLite parser (reads DB directly, read-only)
  tools/
    memory.py      # save_memory, search_memory, list_memories, delete_memory
    sessions.py    # list_sessions, get_session, search_sessions, refresh_sessions

Лицензия

MIT