mem0-mcp
mem0-mcp
Servidor MCP que expone la API v2 de Mem0 para que los agentes de IA almacenen, recuperen y busquen memorias a largo plazo utilizando búsqueda semántica a través del protocolo estandarizado MCP.
Descripción general
El servidor Mem0-MCP es un servidor MCP (Model Context Protocol) autohospedado que conecta a los agentes de IA con un almacenamiento de memoria persistente. Permite la retención inteligente de contexto a través de conversaciones y sesiones utilizando la API AsyncMemory de Mem0.
Características clave:
Integración con el protocolo MCP - Expone la funcionalidad de Mem0 a través de herramientas MCP
Búsqueda semántica de memoria - Recuperación de memoria basada en similitud con búsqueda vectorial
Aislamiento multiinquilino - Aislamiento de memoria con alcance de usuario/agente/sesión
Transporte flexible - stdio para agentes locales, SSE para conexiones remotas
Gestión de configuración - Validación basada en Pydantic con soporte para variables de entorno
Related MCP server: Amber
Documentación
Sección | Descripción |
Documentación completa de la API para todos los módulos y herramientas | |
Documentación de patrones de diseño (Singleton, Repository, etc.) | |
Guías de inicio rápido y uso avanzado | |
Configuración de Docker Compose y detalles del servicio | |
Arquitectura del sistema e interacciones de componentes |
Inicio rápido
Instalación
# 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"Configuración
Cree ~/.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"
}
}
}Ejecución del servidor
# 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.mainHerramientas MCP
Herramienta | Descripción |
| Almacena información en la memoria a largo plazo con indexación semántica |
| Busca memorias utilizando similitud semántica |
| Recupera una memoria específica por ID |
| Actualiza el contenido de una memoria existente |
| Elimina una memoria del almacenamiento |
| Lista memorias con filtrado y paginación |
Ejemplo de uso
# 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
})Arquitectura
AI Agent → FastMCP Server → MemoryManager → Mem0 AsyncMemory → Redis
│ │
├── SafeLogger (stdout/stderr) │
├── Transport (stdio/SSE) │
└── Config (Pydantic validation) │Componentes:
COMP-1: ConfigLoader - Carga y validación de configuración
COMP-2: FastMCP Server - Servidor de protocolo MCP
COMP-3: MemoryManager - Operaciones de memoria con aislamiento multiinquilino
COMP-4: MCP Tools - Definiciones de herramientas
COMP-5: SafeLogger - Separación de flujo de salida
Configuración
Precedencia de parámetros
Los valores de configuración se resuelven en orden:
Parámetros de la herramienta (directos)
Variables de entorno (con el prefijo MCP_)
Valores del archivo de configuración
Valores predeterminados codificados
Variables de entorno
Variable | Predeterminado | Descripción |
| (requerido) | Clave de API de OpenAI para LLM |
|
| Tipo de transporte (stdio, sse) |
|
| Dirección de enlace del servidor |
|
| Puerto de enlace del servidor |
Despliegue
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 logsServicios:
Servicio | Descripción |
| Servidor MCP que expone la API de Mem0 en el puerto 8050 |
| Ollama con |
| Ollama con |
Consulte Despliegue → Docker para obtener una configuración detallada.
Kubernetes
# Using Helm chart
helm install mem0-mcp ./charts/mem0-mcp-serverDesarrollo
Comando | Descripción |
| Instalar dependencias con uv |
| Analizar código con ruff |
| Corregir automáticamente problemas de linting |
| Comprobación de tipos con pyright |
| Ejecutar todas las pruebas |
| Ejecutar solo pruebas unitarias |
| Ejecutar pruebas con informe de cobertura |
| Construir imagen de Docker |
| Ejecutar servidor de desarrollo |
Ejecutar múltiples comandos: make install && make lint && make typecheck && make test
Consulte Makefile para ver todos los comandos disponibles, incluida la gestión de Docker (docker-up, docker-down, docker-logs, etc.).
Estructura del proyecto
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.ymlLicencia
Licencia MIT
This server cannot be deployed
Maintenance
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