Evermemos MCP

evermemos mcp

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AI编码助手的长期记忆。记住一次，永远记住。

你花了30分钟解释你的架构、命名约定，以及为什么放弃MongoDB。下一次会议——结束了。你再解释一遍。

evermemos mcp修复了这个问题。一 remember call存储它 briefing 调用会将其带回——在任何会话、任何客户端中。

基准：60/60召回率与0/60基线。零归因错误。P95\ 简介视频：** 观看Bilibili

演示视频： 观看Bilibili

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快速开始

从获取API密钥 EverMemOS云，然后添加到MCP客户端配置中：

{
  "mcpServers": {
    "evermemos-mcp": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": ["evermemos-mcp@latest"],
      "env": {
        "EVERMEMOS_API_KEY": "your-key-here"
      }
    }
  }
}

或者直接运行：

uvx evermemos-mcp@latest

适用于 Claude Code、Cursor、Cline、Cherry Studio、OpenClaw、Gemini CLI、Aider，以及任何兼容MCP的客户端或代理。看 docs/05-client-integrations.md 用于特定于客户端的设置。

Install from source

git clone https://github.com/tt-a1i/evermemos-mcp.git
cd evermemos-mcp
cp .env.example .env   # set EVERMEMOS_API_KEY
uv run evermemos-mcp

源安装的MCP客户端配置：

{
  "mcpServers": {
    "evermemos-mcp": {
      "type": "stdio",
      "command": "uv",
      "args": ["run", "--directory", "/path/to/evermemos-mcp", "evermemos-mcp"],
      "env": { "EVERMEMOS_API_KEY": "your-key-here" }
    }
  }
}

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所得

7工具

关键能力

• 空间隔离 — coding:my-app, chat:preferences, study:ml-notes --记忆永远不会在项目中流失
• 多空间搜索 --一次最多查询10个空格 recall 具有自动来源归因功能的通话
• 敏感内容保护 -存储前阻止API密钥、密码、令牌、私钥。请用户确认
• 内存冲突检测 --自动检查中的类似记忆 chat:* 空间。表面冲突，以便代理可以决定
• 生命周期跟踪 --每个结果都标记 queued, provisional, fallback，或 searchable 所有工具
• 可追溯的引用 — memory_type, snippet, timestamp, score, source_message_id 每一个结果
• Git自动检测 --省略 space_id 它推断 coding: 从git远程
• 稳健的错误处理 --使用回退（429/5xx）重试，代理/WAF的GET主体回退，结构化错误代码

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用例

持久架构上下文：

You: remember we chose PostgreSQL because our data is highly relational
     [space_id: coding:my-saas]

-- next day, new session --

You: what database did we choose and why?
     → "Chose PostgreSQL — highly relational data model"

坚持的个人偏好：

You: remember I prefer dark mode, vim keybindings, and concise responses
     [space_id: chat:preferences]

-- any future session --

You: recall my UI preferences
     → "dark mode, vim keybindings, concise responses"

跨课程学习笔记：

You: remember bias-variance tradeoff — high bias = underfitting, high variance = overfitting
     [space_id: study:ml-notes]

-- later --

You: briefing for study:ml-notes
     → profile + recent episodes + key facts + foresights

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为什么选择evermemos mcp

还有其他内存MCP服务器。以下是它的不同之处：

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基准

在编码、聊天和学习空间的固定60个查询集上进行了测试。

证据：

• benchmark_summary.json
• benchmark_report.md
• runs.jsonl （释放）

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运作原理

MCP Client (Claude Code / Cursor / Cline / Cherry Studio / OpenClaw / any agent)
        │
        │  MCP stdio
        ▼
┌─────────────────────────────┐
│     evermemos-mcp server    │
│  ┌───────────────────────┐  │
│  │   7 Tool Handlers     │  │
│  └──────────┬────────────┘  │
│  ┌──────────▼────────────┐  │
│  │   Memory Service      │  │  Content guard → Conflict check → Cloud write → Lifecycle tracking
│  └──────────┬────────────┘  │
│  ┌──────────▼────────────┐  │
│  │ Space Catalog Service │  │  Space registry, metadata sync, cross-session recovery
│  └──────────┬────────────┘  │
│  ┌──────────▼────────────┐  │
│  │  EverMemOS HTTP Client│  │  Auth, retries, rate-limit backoff, error normalization
│  └──────────┬────────────┘  │
└─────────────┼───────────────┘
              │  HTTPS
              ▼
       EverMemOS Cloud API

• 云优先 --所有的记忆都存在于EverMemOS Cloud中。没有一个地方州会输。
• 异步提取 — remember 将内容排队以进行AI提取。使用 request_status 跟踪进展。
• 不是薄包装 --2500多行编排：回退层次结构、多方法搜索合并、身份镜像、部分故障恢复。

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空间模板

什么时候用什么工具

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配置

Advanced configuration

flush 规则

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Advanced: Memory Lifecycle States

所有7个工具均兼容 lifecycle 块，以便代理始终知道内存成熟度。

Advanced: Forget Safety

云删除是异步的，尽最大努力。evermemos mcp提供了一个验证优先的工作流程：

1. 确认目标 memory_id 通过 fetch_history 或 recall
2. 呼叫 forget(memory_ids=[...], space_id=...)
3. 证实 fetch_history
4. 如果目标持续存在，生命周期模型将透明地显示

这是经过深思熟虑的：将真实状态暴露给代理，而不是假装删除是即时的。

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发展

uv sync --group dev       # Install dev dependencies
uv run ruff check         # Lint
uv run pytest             # Tests (285 pass)

文档

另请查看

MCO --代理编排CLI。让你的主代理（Claude Code、Cursor、Aider）并行地将任务分派给多个编码代理。与evermemos mcp配合得很好：MCO处理并行执行，evermemos mcp处理持久内存。

许可证

麻省理工学院