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schwarzesonne13

mcp-mem0

by schwarzesonne13
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Remote

mcp-mem0

面向 mem0（自托管 / 开源）的 MCP 服务器，由 Qdrant 提供支持。每个请求都针对一个 以 HTTP 标头命名的 Qdrant 集合，因此发送相同名称的客户端可以共享记忆，而不同的名称则会相互隔离。

工具

工具

用途

add_memory

存储记忆（LLM 事实提取，或使用 infer=false 时存储原始内容）

search_memory

在请求的集合内进行语义搜索

update_memory

按 id 替换记忆的内容

delete_memory

按 id 删除记忆

get_memory

按 id 获取一条记忆

list_memories

列出某作用域下的记忆

memory_history

记忆的变更历史

delete_all_memories

删除某作用域下的所有记忆

Related MCP server: mem0-open-mcp

集合路由的工作原理

  • 集合名称 从 HTTP 请求的标头（默认 X-Collection）中读取，并映射到 Qdrant 集合 mem0_<name>（前缀可配置；将其留空则以原样使用该值）。标头值会针对 ^[A-Za-z0-9_-]{1,64}$ 进行验证。

  • 共享： 发送相同集合名称的任何客户端都共享相同的记忆。不同的名称相互隔离。

  • 每个集合都会构建并缓存一个 AsyncMemory 实例。

  • 集合 仅由标头决定 — user_id / agent_id / run_id 绝不会影响使用哪个集合；它们只是在 集合内部 进行收窄，并且是可选的。不带并集合进行搜索 / 列出将覆盖整个集合。

  • add_memory 仍然需要至少一个 id 才能存储（mem0 的要求）；当调用方在写入时省略全部三个时，会应用默认的 user_id（MEM0_DEFAULT_USER_ID）。

快速开始

# 1. Start Qdrant
docker compose up -d qdrant

# 2. Configure
cp .env.example .env
# edit .env: set OPENAI_API_KEY (or switch to the Ollama block for a key-free setup)

# 3. Run the server (streamable-HTTP on :8080/mcp)
uv run -m mcp_mem0

健康检查：curl localhost:8080/health

Docker

Dockerfile 是多阶段构建，有两个目标：runtime（服务器）和 test（测试套件）。

使用 docker compose（推荐）

cp .env.example .env          # set OPENAI_API_KEY (or the Ollama block)

# Qdrant + server together
docker compose up -d --build qdrant server
curl localhost:8080/health

# Run unit tests (no Qdrant / keys needed)
docker compose run --rm tests

# End-to-end smoke against the running server (needs an embedder key)
docker compose run --rm tests python tests/smoke.py

在 compose 网络内部，服务器通过 QDRANT_HOST=qdrant（自动设置）访问 Qdrant；测试通过 MCP_URL=http://server:8080/mcp 访问服务器。

使用纯 docker

# Service image
docker build --target runtime -t mcp-mem0 .
docker run --rm -p 8080:8080 --env-file .env -e QDRANT_HOST=host.docker.internal mcp-mem0

# Test image
docker build --target test -t mcp-mem0-test .
docker run --rm mcp-mem0-test            # pytest -q

验证

# Unit tests (no Qdrant needed)
uv run pytest -q

# End-to-end smoke test (server + Qdrant + embedder must be running)
uv run python tests/smoke.py

# Confirm per-client collections were created
curl localhost:6333/collections

配置

所有设置都来自环境变量 / .env — 请参阅 .env.example。 关键项：MEM0_COLLECTION_HEADER、MEM0_COLLECTION_PREFIX、QDRANT_HOST/QDRANT_PORT（或 QDRANT_URL+QDRANT_API_KEY）、MEM0_EMBEDDING_DIMS（必须与嵌入器匹配），以及 MEM0_LLM_* / MEM0_EMBEDDER_* 提供商配置块（openai / ollama / …）。

This server cannot be deployed

Context All Your Agents Can ShareAgents share what they learn, hand off work, and hold it when you switch models. Start with 5 GB free.fulcradynamics.comAd

Maintenance

ActivitySlowing
ResponsivenessNo issues

Resources

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