mem0-mcp
mem0-mcp
MCP-Server, der die Mem0 v2-API bereitstellt, damit KI-Agenten Langzeitgedächtnisse über das standardisierte MCP-Protokoll mittels semantischer Suche speichern, abrufen und durchsuchen können.
Übersicht
Der Mem0-MCP-Server ist ein selbst gehosteter MCP-Server (Model Context Protocol), der KI-Agenten mit einem persistenten Speicher verbindet. Er ermöglicht eine intelligente Kontextspeicherung über Konversationen und Sitzungen hinweg unter Verwendung der AsyncMemory-API von Mem0.
Hauptfunktionen:
MCP-Protokollintegration - Stellt Mem0-Funktionalität über MCP-Tools bereit
Semantische Gedächtnissuche - Ähnlichkeitsbasierte Gedächtnisabfrage mit Vektorsuche
Multi-Tenant-Isolierung - Speicherisolierung nach Benutzer/Agent/Sitzung
Flexible Übertragung - stdio für lokale Agenten, SSE für Remote-Verbindungen
Konfigurationsmanagement - Pydantic-basierte Validierung mit Unterstützung für Umgebungsvariablen
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Dokumentation
Abschnitt | Beschreibung |
Vollständige API-Dokumentation für alle Module und Tools | |
Dokumentation von Entwurfsmustern (Singleton, Repository, etc.) | |
Anleitungen für den Einstieg und fortgeschrittene Nutzung | |
Docker Compose-Konfiguration und Servicedetails | |
Systemarchitektur und Interaktionen der Komponenten |
Schnellstart
Installation
# Clone and install
git clone https://github.com/your-org/mem0-mcp.git
cd mem0-mcp
uv sync
# Set environment variables
export OPENAI_API_KEY="your-api-key"Konfiguration
Erstellen Sie ~/.config/mem0-mcp-server/settings.json:
{
"vector_store": {
"provider": "redis",
"config": {
"redis_url": "redis://localhost:6379"
}
},
"llm": {
"provider": "openai",
"config": {
"model": "gpt-4o"
}
},
"embedder": {
"provider": "openai",
"config": {
"model": "text-embedding-3-small"
}
}
}Starten des Servers
# SSE Transport (remote connections)
uv run python -m mcp_server.main
# stdio Transport (local AI agents)
export MCP_TRANSPORT=stdio
uv run python -m mcp_server.mainMCP-Tools
Tool | Beschreibung |
| Informationen im Langzeitgedächtnis mit semantischer Indizierung speichern |
| Gedächtnisse mittels semantischer Ähnlichkeit durchsuchen |
| Bestimmtes Gedächtnis anhand der ID abrufen |
| Bestehenden Gedächtnisinhalt aktualisieren |
| Gedächtnis aus dem Speicher entfernen |
| Gedächtnisse mit Filterung und Paginierung auflisten |
Nutzungsbeispiel
# Add memory
result = await client.call_tool("add_memory", {
"messages": [{"role": "user", "content": "I prefer dark mode"}],
"user_id": "alice"
})
# Search memories
result = await client.call_tool("search_memories", {
"query": "theme preferences",
"filters": {"user_id": "alice"},
"limit": 5
})Architektur
AI Agent → FastMCP Server → MemoryManager → Mem0 AsyncMemory → Redis
│ │
├── SafeLogger (stdout/stderr) │
├── Transport (stdio/SSE) │
└── Config (Pydantic validation) │Komponenten:
COMP-1: ConfigLoader - Konfigurationsladen und -validierung
COMP-2: FastMCP Server - MCP-Protokollserver
COMP-3: MemoryManager - Speicheroperationen mit Multi-Tenant-Isolierung
COMP-4: MCP Tools - Tool-Definitionen
COMP-5: SafeLogger - Trennung der Ausgabeströme
Konfiguration
Parameter-Rangfolge
Konfigurationswerte werden in folgender Reihenfolge aufgelöst:
Tool-Parameter (direkt)
Umgebungsvariablen (mit MCP_-Präfix)
Konfigurationsdatei-Werte
Fest codierte Standardwerte
Umgebungsvariablen
Variable | Standardwert | Beschreibung |
| (erforderlich) | OpenAI-API-Schlüssel für LLM |
|
| Übertragungstyp (stdio, sse) |
|
| Bind-Adresse des Servers |
|
| Bind-Port des Servers |
Bereitstellung
Docker
# Using docker-compose
docker-compose up -d
# Using Makefile
make docker-up # Start services with docker compose
make docker-down # Stop services
make docker-logs # Show logsDienste:
Dienst | Beschreibung |
| MCP-Server, der die Mem0-API auf Port 8050 bereitstellt |
| Ollama mit |
| Ollama mit |
Siehe Bereitstellung → Docker für eine detaillierte Konfiguration.
Kubernetes
# Using Helm chart
helm install mem0-mcp ./charts/mem0-mcp-serverEntwicklung
Befehl | Beschreibung |
| Abhängigkeiten mit uv installieren |
| Code mit ruff prüfen |
| Linting-Probleme automatisch beheben |
| Typüberprüfung mit pyright |
| Alle Tests ausführen |
| Nur Unit-Tests ausführen |
| Tests mit Coverage-Bericht ausführen |
| Docker-Image bauen |
| Entwicklungsserver starten |
Mehrere Befehle ausführen: make install && make lint && make typecheck && make test
Siehe Makefile für alle verfügbaren Befehle, einschließlich Docker-Management (docker-up, docker-down, docker-logs usw.).
Projektstruktur
mem0-mcp/
├── src/mcp_server/
│ ├── __init__.py # FastMCP singleton
│ ├── lifespan.py # Resource lifecycle
│ ├── transport.py # Transport selection
│ ├── memory/
│ │ ├── manager.py # MemoryManager
│ │ └── lifespan.py # AsyncMemory lifecycle
│ ├── config/
│ │ ├── settings.py # Pydantic models
│ │ └── loader.py # Config file loading
│ ├── tools/
│ │ ├── add_memory.py
│ │ ├── search_memories.py
│ │ └── ...
│ └── utils/
│ └── safe_logger.py # Output separation
├── doc/
│ ├── api/ # API reference
│ ├── patterns/ # Pattern guides
│ ├── examples/ # Usage examples
│ └── architecture/ # Architecture docs
├── tests/
├── Makefile
├── Dockerfile
└── docker-compose.ymlLizenz
MIT-Lizenz
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