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MCP Mem0 General

MCP Server

Mem0 MCP Server是一个用于AI助手的记忆管理系统,提供持久化记忆存储、检索和管理功能,支持多种记忆类型和高级功能如知识图谱构建和选择性记忆。

工具数

0

提示词数

0

GitHub Stars

16

资源数

0
持久化存储记忆管理PythonClaude搜索Claude DesktopClaudeCursor

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

作者 / 组织

ryaker

提供方

ryaker

最后核验

2026/5/17 20:22

运行时

Python

快速接入

先看主来源和安装命令,再打开仓库或文档;下面只保留这个条目的关键接入事实。

命令预览

uvx git+https://github.com/ryaker/mcp-mem0-general.git mcp-mem0-general

详细介绍

Mem0 MCP服务器

一个模型上下文协议(MCP)服务器,用于将AI助手与Mem0.AI的持久内存系统集成。

概述

该服务器提供与MCP兼容的工具,允许任何兼容的AI助手访问和管理存储在Mem0中的持久内存。它充当AI模型和Mem0内存系统之间的桥梁,使助手能够:

  • 存储和检索记忆
  • 搜索具有语义相似性的记忆
  • 管理不同的记忆类型(情景记忆、语义记忆、程序记忆)
  • 利用短期记忆进行对话
  • 应用选择性记忆模式
  • 从记忆中创建知识图

项目结构

项目代码位于 src/mcp_mem0_general/ 目录。

安装方法

方法1:DXT扩展(推荐)

安装此MCP服务器的最简单方法是在Claude Desktop中使用DXT扩展格式。

下载: mem0-mcp-server-0.1.0.dxt

有关DXT安装的详细说明,请参阅 CLAUDE_DESKTOP_INSTALL.md.

方法2:直接安装(电流)

此服务器可以直接从GitHub运行,使用 uvx 无需克隆存储库或在本地安装。

运行服务器

确保你有 uv 已安装(pipx install uvbrew install uv).

您可以直接在终端中测试服务器:

# Make sure MEM0_API_KEY is set in your environment
export MEM0_API_KEY="your-mem0-api-key-here"

# Run the server using uvx
uvx git+https://github.com/ryaker/mcp-mem0-general.git mcp-mem0-general

服务器应启动并记录其初始化步骤。

方法3:在Claude桌面/光标中手动配置

  1. 找到 uvx 路径: 像Claude Desktop这样的GUI应用程序通常不使用相同的 PATH 作为你的终端。找到您的完整路径 uvx 可通过在终端中运行以下命令执行:
   which uvx

复制输出路径(例如。, /Users/yourname/.local/bin/uvx/opt/homebrew/bin/uvx).

  1. 配置MCP: 将以下配置添加到MCP配置文件中, 替换 /full/path/to/uvx 使用您在步骤1中找到的实际路径。

- 光标: 添加/更新 ~/.cursor/mcp.json: - 克劳德桌面: 在您的设置中添加/更新类似的配置。

   "mem0-memory-general": {
     "command": "/full/path/to/uvx", # <-- IMPORTANT: Use the full path from 'which uvx'
     "args": [
       "git+https://github.com/ryaker/mcp-mem0-general.git",
       "mcp-mem0-general"
     ],
     "env": {
       "MEM0_API_KEY": "your-mem0-api-key-here"
     }
   }
  1. 重新启动: 重新启动Cursor或Claude Desktop以应用更改。服务器现在应该在应用程序中正确启动。

有关详细的Claude Desktop安装说明和故障排除,请参阅 CLAUDE_DESKTOP_INSTALL.md.

关于的注释 mem0ai[neo4j] 警告

你可能会看到这样的警告 warning: The package mem0ai==0.1.96 does not have an extra named neo4j 在启动期间。

  • 如果使用托管Mem0.ai平台: 可以安全地忽略此警告。必要的图形处理发生在Mem0平台的服务器端。
  • 如果使用Neo4j自托管Mem0: 此警告表示特定 mem0ai 版本没有自动安装Neo4j相关的Python库(langchain-neo4j, neo4j).如果使用图形功能,您需要确保在自托管环境中手动安装这些功能。

将使用指南加载到内存中(推荐)

为了让你的人工智能助手更容易参考服务器的功能,你可以加载 USAGE_GUIDE.md 将内容导入Mem0。请按照以下步骤操作:

先决条件: 确保Mem0 MCP服务器正在运行,并在您的AI助手(Claude/Cursor)中正确配置,如上文“入门”部分所述。

  1. 复制指南内容: 打开 用法\_ GIDE.md 文件。选择并复制其 *整个* 文本内容。
  1. 请求助手添加内存: 转到您的AI助手(Claude/Cursor),使用类似于此的提示,将您复制的指南内容粘贴到指定的位置。确保使用你的一致性 user_id (例如“default_user”)。

请记住以下Mem0 MCP服务器的使用指南。使用user_id“default_user”并添加元数据 {"title": "Mem0 MCP Usage Guide", "source": "README Instruction"}:

\[---在此处粘贴全部用法_GUIDE.md内容---\]


    The assistant should call the `mem0_add_memory` tool.

3.  **Find the Memory ID:** Once the assistant confirms the memory is added, ask it to find the specific ID for that memory:

Please search my memories for user_id "default_user" using the query "Mem0 MCP Usage Guide" and tell me the exact memory ID of that guide memory you just added.

The assistant should use the mem0_search_memory tool and provide you with an ID string (e.g., 76100ac4-896e-488b-90ad-036c0dfaaa80). Note down this ID!


4. **稍后检索指南:** 现在你有了ID,你可以快速地让你的助手随时使用这样的提示来回忆完整的指南:

First execute Retrieve memory ID *your-guide-id-here* using mem0_get_memory_by_id. Then return control to me.


   (替换 *`your-guide-id-here`* 使用您在步骤3中记下的实际ID)。

## 存储器类型

服务器支持按持续时间和功能组织的不同内存类型:

### 短期记忆

- **对话记忆**:回顾最近的信息交流
- **工作记忆**:正在积极使用临时信息
- **注意力记忆**:当前关注的信息

### 长期记忆

- **情节记忆**:具体事件和经历
- **语义记忆**:事实、概念和知识
- **程序性记忆**:技能和操作方法信息

## 高级功能

- **自定义类别**:定义和管理自己的内存类别
- **内存指令**:为如何处理记忆制定指导方针
- **图形关系**:访问实体之间的知识图关系
- **选择性记忆**:在存储之前使用包含/排除模式过滤文本
- **反馈机制**:提供关于内存质量的反馈

## 用法

系统中的所有内存都使用“default_user”作为默认user_id。

有关详细的使用示例,请参阅 [用法\_ GIDE.md](USAGE_GUIDE.md).

## 文档

- [入门指南](docs/getting-started.md)
- [api参考](docs/api-reference.md)
- [存储器类型](docs/memory-types.md)
- [高级功能](docs/advanced-features.md)
- [配置](docs/configuration.md)

## 许可证

此项目根据MIT许可证获得许可-请参阅 [许可证](LICENSE) 文件以获取详细信息。

## 致谢

- [Mem0.ai](https://mem0.ai) 因为他们出色的内存API
- [模型上下文协议](https://modelcontextprotocol.io/) (及其Python SDK) `mcp`)用于服务器实现
- 此项目的所有贡献者

目录标签

目录标签

持久化存储记忆管理PythonClaude搜索AI助手本地部署知识图谱语义搜索

支持客户端

Claude DesktopClaudeCursor

接入字段

传输方式(transport,传输协议)

stdio

鉴权方式(authType,认证方式)

none

运行时(runtime,运行环境)

Python

部署方式(deploymentType,部署类型)

remote-capable

工具数量(toolCount,工具数)

0

资源数量(resourceCount,资源数)

0

提示词数量(promptCount,提示词数)

0

权限和风险

stdiononeremote-capable

接入前请确认传输方式、认证方式和部署位置,并根据实际工具能力限制访问范围。

安装前确认

不要直接授予不必要的文件、网络或账号权限;先核对安装命令和配置内容。

来源信息

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