Servidor de memoria MCP

Este servidor implementa capacidades de memoria a largo plazo para asistentes de IA utilizando principios mem0, impulsados por PostgreSQL con pgvector para una búsqueda eficiente de similitud de vectores.

Características

• PostgreSQL con pgvector para búsqueda de similitud vectorial

• Generación automática de incrustaciones mediante BERT

• API RESTful para operaciones de memoria

• Capacidades de búsqueda semántica

• Soporte para diferentes tipos de memorias (aprendizajes, vivencias, etc.)

• Recuperación de memoria basada en etiquetas

• Puntuación de confianza para los recuerdos

• Eventos enviados por el servidor (SSE) para actualizaciones en tiempo real

• Compatible con el protocolo Cursor MCP

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Prerrequisitos

1. PostgreSQL 14+ con la extensión pgvector instalada:

# In your PostgreSQL instance:
CREATE EXTENSION vector;

2. Node.js 16+

Configuración

1. Instalar dependencias:

npm install

2. Configurar variables de entorno: Copie .env.sample a .env y ajuste los valores:

cp .env.sample .env

Ejemplo de configuraciones .env :

# With username/password
DATABASE_URL="postgresql://username:password@localhost:5432/mcp_memory"
PORT=3333

# Local development with peer authentication
DATABASE_URL="postgresql:///mcp_memory"
PORT=3333

3. Inicializar la base de datos:

npm run prisma:migrate

4. Iniciar el servidor:

npm start

Para desarrollo con recarga automática:

npm run dev

Uso con cursor

Agregar el servidor MCP en Cursor

Para agregar el servidor de memoria a Cursor, debe modificar el archivo de configuración de MCP, ubicado en ~/.cursor/mcp.json . Agregue la siguiente configuración al objeto mcpServers :

{
  "mcpServers": {
    "memory": {
      "command": "node",
      "args": [
        "/path/to/your/memory/src/server.js"
      ]
    }
  }
}

Reemplace /path/to/your/memory con la ruta real a la instalación de su servidor de memoria.

Por ejemplo, si clonó el repositorio en /Users/username/workspace/memory , su configuración se vería así:

{
  "mcpServers": {
    "memory": {
      "command": "node",
      "args": [
        "/Users/username/workspace/memory/src/server.js"
      ]
    }
  }
}

Cursor iniciará automáticamente el servidor cuando sea necesario. Puedes comprobar su funcionamiento:

1. Cursor de apertura

2. El servidor de memoria se iniciará automáticamente cuando se inicie Cursor

3. Puede comprobar el estado del servidor visitando http://localhost:3333/mcp/v1/health

Puntos finales MCP disponibles

Conexión SSE

• Punto final : GET /mcp/v1/sse

• Parámetros de consulta :

  • subscribe : Lista separada por comas de eventos a los que suscribirse (opcional)

• Eventos :

  • connected : enviado en la conexión inicial

  • memory.created : se envía cuando se crean nuevos recuerdos

  • memory.updated : se envía cuando se actualizan las memorias existentes

Operaciones de memoria

1. Crear memoria

POST /mcp/v1/memory
Content-Type: application/json

{
  "type": "learning",
  "content": {
    "topic": "Express.js",
    "details": "Express.js is a web application framework for Node.js"
  },
  "source": "documentation",
  "tags": ["nodejs", "web-framework"],
  "confidence": 0.95
}

2. Buscar recuerdos

GET /mcp/v1/memory/search?query=web+frameworks&type=learning&tags=nodejs

3. Lista de recuerdos

GET /mcp/v1/memory?type=learning&tags=nodejs,web-framework

Chequeo de salud

GET /mcp/v1/health

Formato de respuesta

Todas las respuestas de API siguen el formato MCP estándar:

{
  "status": "success",
  "data": {
    // Response data
  }
}

O para errores:

{
  "status": "error",
  "error": "Error message"
}

Esquema de memoria

• id: Identificador único

• tipo: Tipo de memoria (aprendizaje, experiencia, etc.)

• contenido: Contenido de memoria real (JSON)

• fuente: De donde vino el recuerdo

• incrustación: Representación vectorial del contenido (384 dimensiones)

• etiquetas: Matriz de etiquetas relevantes

• confianza: Puntuación de confianza (0-1)

• createdAt: Cuando se creó la memoria

• updatedAt: Cuándo se actualizó la memoria por última vez