mem0-mcp
mem0-mcp
標準化されたMCPプロトコルを通じて、AIエージェントがセマンティック検索を使用して長期記憶を保存、取得、検索できるようにするMem0 v2 APIを公開するMCPサーバー。
概要
Mem0-MCPサーバーは、AIエージェントと永続的なメモリストレージを橋渡しするセルフホスト型のMCP(Model Context Protocol)サーバーです。Mem0のAsyncMemory APIを使用して、会話やセッション全体でインテリジェントなコンテキスト保持を可能にします。
主な機能:
MCPプロトコル統合 - MCPツールを介してMem0の機能を公開
セマンティックメモリ検索 - ベクトル検索による類似性ベースのメモリ取得
マルチテナント分離 - ユーザー/エージェント/セッション単位のメモリ分離
柔軟なトランスポート - ローカルエージェント用のstdio、リモート接続用のSSE
設定管理 - 環境変数サポートを備えたPydanticベースの検証
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ドキュメント
セクション | 説明 |
すべてのモジュールとツールの完全なAPIドキュメント | |
デザインパターンに関するドキュメント(シングルトン、リポジトリなど) | |
入門および高度な使用ガイド | |
Docker Composeの設定とサービスの詳細 | |
システムアーキテクチャとコンポーネントの相互作用 |
クイックスタート
インストール
# 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"設定
~/.config/mem0-mcp-server/settings.json を作成します:
{
"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"
}
}
}サーバーの実行
# 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ツール
ツール | 説明 |
| セマンティックインデックスを使用して長期記憶に情報を保存 |
| セマンティック類似性を使用してメモリを検索 |
| IDを指定して特定のメモリを取得 |
| 既存のメモリ内容を更新 |
| ストレージからメモリを削除 |
| フィルタリングとページネーションを使用してメモリを一覧表示 |
使用例
# 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
})アーキテクチャ
AI Agent → FastMCP Server → MemoryManager → Mem0 AsyncMemory → Redis
│ │
├── SafeLogger (stdout/stderr) │
├── Transport (stdio/SSE) │
└── Config (Pydantic validation) │コンポーネント:
COMP-1: ConfigLoader - 設定の読み込みと検証
COMP-2: FastMCP Server - MCPプロトコルサーバー
COMP-3: MemoryManager - マルチテナント分離によるメモリ操作
COMP-4: MCP Tools - ツール定義
COMP-5: SafeLogger - 出力ストリームの分離
設定
パラメータの優先順位
設定値は以下の順序で解決されます:
ツールパラメータ(直接指定)
環境変数(
MCP_プレフィックス付き)設定ファイルの値
ハードコードされたデフォルト値
環境変数
変数 | デフォルト | 説明 |
| (必須) | LLM用のOpenAI APIキー |
|
| トランスポートタイプ (stdio, sse) |
|
| サーバーのバインドアドレス |
|
| サーバーのバインドポート |
デプロイメント
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 logsサービス:
サービス | 説明 |
| ポート8050でMem0 APIを公開するMCPサーバー |
| ベクトル埋め込み用の |
| チャット補完用の |
詳細な設定については デプロイメント → Docker を参照してください。
Kubernetes
# Using Helm chart
helm install mem0-mcp ./charts/mem0-mcp-server開発
コマンド | 説明 |
| uvを使用して依存関係をインストール |
| ruffを使用してコードをリント |
| リントの問題を自動修正 |
| pyrightを使用して型チェック |
| すべてのテストを実行 |
| ユニットテストのみを実行 |
| カバレッジレポート付きでテストを実行 |
| Dockerイメージをビルド |
| 開発サーバーを実行 |
複数のコマンドを実行する場合: make install && make lint && make typecheck && make test
Docker管理(docker-up, docker-down, docker-logs など)を含むすべての利用可能なコマンドについては Makefile を参照してください。
プロジェクト構造
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.ymlライセンス
MIT License
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