mem0-mcp
mem0-mcp
MCP-сервер, предоставляющий API Mem0 v2 для ИИ-агентов, позволяющий сохранять, извлекать и искать долгосрочные воспоминания с помощью семантического поиска через стандартизированный протокол MCP.
Обзор
Mem0-MCP Server — это self-hosted MCP-сервер (Model Context Protocol), который связывает ИИ-агентов с постоянным хранилищем памяти. Он обеспечивает интеллектуальное сохранение контекста между диалогами и сессиями с использованием API Mem0 AsyncMemory.
Ключевые особенности:
Интеграция с протоколом MCP — предоставляет функциональность Mem0 через инструменты MCP
Семантический поиск по памяти — извлечение воспоминаний на основе сходства с помощью векторного поиска
Мультитенантная изоляция — изоляция памяти в рамках пользователя/агента/сессии
Гибкий транспорт — stdio для локальных агентов, SSE для удаленных подключений
Управление конфигурацией — валидация на основе Pydantic с поддержкой переменных окружения
Related MCP server: Amber
Документация
Раздел | Описание |
Полная документация API для всех модулей и инструментов | |
Документация по паттернам проектирования (Singleton, Repository и т.д.) | |
Руководства для начала работы и продвинутого использования | |
Конфигурация Docker Compose и детали сервиса | |
Системная архитектура и взаимодействие компонентов |
Быстрый старт
Установка
# 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"Конфигурация
Создайте ~/.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"
}
}
}Запуск сервера
# 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.mainИнструменты MCP
Инструмент | Описание |
| Сохранение информации в долгосрочную память с семантической индексацией |
| Поиск воспоминаний с использованием семантического сходства |
| Извлечение конкретного воспоминания по ID |
| Обновление содержимого существующего воспоминания |
| Удаление воспоминания из хранилища |
| Список воспоминаний с фильтрацией и пагинацией |
Пример использования
# 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
})Архитектура
AI Agent → FastMCP Server → MemoryManager → Mem0 AsyncMemory → Redis
│ │
├── SafeLogger (stdout/stderr) │
├── Transport (stdio/SSE) │
└── Config (Pydantic validation) │Компоненты:
COMP-1: ConfigLoader — загрузка и валидация конфигурации
COMP-2: FastMCP Server — MCP-сервер протокола
COMP-3: MemoryManager — операции с памятью с мультитенантной изоляцией
COMP-4: MCP Tools — определения инструментов
COMP-5: SafeLogger — разделение потоков вывода
Конфигурация
Приоритет параметров
Значения конфигурации разрешаются в следующем порядке:
Параметры инструментов (напрямую)
Переменные окружения (с префиксом MCP_)
Значения из файла конфигурации
Жестко заданные значения по умолчанию
Переменные окружения
Переменная | По умолчанию | Описание |
| (обязательно) | API-ключ OpenAI для LLM |
|
| Тип транспорта (stdio, sse) |
|
| Адрес привязки сервера |
|
| Порт привязки сервера |
Развертывание
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 logsСервисы:
Сервис | Описание |
| MCP-сервер, предоставляющий API Mem0 на порту 8050 |
| Ollama с |
| Ollama с |
Подробную конфигурацию см. в Развертывание → Docker.
Kubernetes
# Using Helm chart
helm install mem0-mcp ./charts/mem0-mcp-serverРазработка
Команда | Описание |
| Установка зависимостей с помощью uv |
| Линтинг кода с помощью ruff |
| Автоматическое исправление проблем линтинга |
| Проверка типов с помощью pyright |
| Запуск всех тестов |
| Запуск только модульных тестов |
| Запуск тестов с отчетом о покрытии |
| Сборка Docker-образа |
| Запуск сервера разработки |
Запуск нескольких команд: make install && make lint && make typecheck && make test
См. Makefile для получения списка всех доступных команд, включая управление Docker (docker-up, docker-down, docker-logs и т.д.).
Структура проекта
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.ymlЛицензия
Лицензия MIT
This server cannot be deployed
Maintenance
Related MCP Connectors
Cloud-hosted MCP server for durable AI memory
Persistent memory for AI agents — log and recall conversation context over MCP.
Remote ChromaDB vector database MCP server with streamable HTTP transport
An MCP memory server. One memory your agents share — across models, devices and apps.
Related MCP Servers
- AlicenseAqualityBmaintenanceSelf-hosted remote MCP memory server for ChatGPT and AI agents.342MIT
- AlicenseAqualityBmaintenanceGives your AI persistent memory across conversations. Stores facts automatically, finds them by meaning using hybrid search with query expansion, and organizes everything into topics without manual tagging.181MIT
- AlicenseAqualityAmaintenanceMCP server for Statewave, an open-source memory runtime for AI agents. Provides persistent memory, context retrieval, and memory compilation through the Model Context Protocol.6113Apache 2.0
- AlicenseNot gradedqualityBmaintenancePersistent memory MCP server for AI agents that stores, recalls, and searches conversation history, key-value context, and long-term entries across sessions with semantic search and FIFO queues.751-