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
Hosted memory for AI agents over MCP. One memory shared by all your agents.
Persistent memory, knowledge graph, task management and more for AI agents via MCP.
Cloud-hosted MCP server for durable AI memory
Remote ChromaDB vector database MCP server with streamable HTTP transport
Related MCP Servers
- AlicenseAqualityDmaintenanceSelf-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.615 npm4Apache 2.0
- FlicenseNot gradedqualityCmaintenancePersistent 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.526 npm1-