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MCP Server · 搜索检索

Memory Plus

🧠 𝑴𝒆𝒎𝒐𝒓𝒚-𝑷𝒍𝒖𝒔 is a lightweight, local RAG memory store for MCP agents. Easily record, retrieve, update, delete, and visualize persistent \\\"memories\\\" across sessions—perfect for developers working with multiple AI coders (like Windsurf, Cursor, or Copilot) or anyone who wants their AI to actually remember them.

stdio官方级别未说明来源级核验工具 0
记忆存储本地存储PythonCline检索增强生成CursorWindsurfVS Code

快速开始

作者 / 组织
Yuchen20
提供方
Yuchen20
运行时
Python

工具数量

0

来源目录标注

资源数量

0

来源目录标注

提示词数量

0

来源目录标注

GitHub Star

59

仓库热度

收录来源

2 个

MCP.so

选型结论

Memory Plus 属于搜索检索类 MCP Server,公开资料标注 0 个工具,通过stdio 本地进程接入,适配 Cursor、Windsurf、Cline,有可以直接复制的安装命令;接入前先确认权限范围。

分类

搜索检索

传输方式

stdio

认证方式

无需认证

部署方式

公开资料未说明

安装与配置

安装命令

uvx memory-plus {}

公开命令不是通用的启动方式,拼不出可靠配置示例;请在客户端 MCP 配置里按官方文档填写 command 和 args。

上手步骤

  1. 1

    准备运行环境

    stdio 服务在本地起进程,需要先装好 Python,再按安装命令拉取依赖。

  2. 2

    安装服务

    复制下面的安装命令执行;命令里带占位符的位置换成自己的密钥或路径。

  3. 3

    写入客户端配置

    在客户端的 MCP 配置里填启动命令和参数,保存后完全退出客户端再打开,让新配置生效。

  4. 4

    验证是否可用

    连接成功后客户端会列出 0 个工具,随便调一个只读工具确认能返回结果。

接入前确认

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。

详细介绍

Memory Plus

用于MCP代理的轻量级本地检索增强生成(RAG)内存存储。Memory Plus允许您的代理跨运行记录、检索、更新和可视化持久的“记忆”——笔记、想法和会话上下文。

🏆 第一名 在 Infosys剑桥人工智能中心黑客马拉松!

主要特点

  • 记录记忆:保存用户数据、想法和重要上下文。
  • 找回记忆:按关键字或主题搜索过去的条目。
  • 最近的回忆:获取最后一个 *N* 项目快速。
  • 更新记忆:无缝添加或修改现有条目。
  • 想象记忆:显示关系的交互式图形集群。
  • 文件导入 (*从v0.1.2开始*):将文档直接摄入内存。
  • 删除记忆 (*从v0.1.2开始*):删除不需要的条目。
  • 记忆换记忆 (*从v0.1.4开始*):现在我们使用 resources 教你的人工智能何时(何时)回忆过去的互动。
  • 内存版本控制 (*从v0.1.4开始*):当记忆更新时,我们保留旧版本以提供完整的历史记录。

______________________________________________________________________

安装

1.先决条件

Google API密钥 从…获得 谷歌人工智能工作室 并设置为 GOOGLE_API_KEY 在您的环境中。

请注意,我们将只使用 Gemini Embedding API 使用此API密钥,因此 完全免费 供您使用!

Setup Google API Key Example

# macOS/Linux
export GOOGLE_API_KEY=""

# Windows (PowerShell)
setx GOOGLE_API_KEY ""

UV运行时间 需要为MCP插件提供服务。

Install UV Runtime

pip install uv

或者通过shell脚本安装:

# macOS/Linux
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

# Windows (PowerShell)
powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"

VS代码一键设置

点击下面的徽章,在VS Code中自动安装和配置Memory Plus:

这将为您的 settings.json:

  {
    "mcpServers": {
      //...,  your other MCP servers
      "memory-plus": {
        "command": "uvx",
        "args": [
          "-q",
          "memory-plus@latest"
        ],
      }
    }
  }

对于 cursor首选 file -> Preferences -> Cursor Settings -> MCP 并添加上述配置。 如果你没有添加 GOOGLE_API_KEY 您可以使用以下命令将其添加到secrets/environment变量中:

"env": {
        "GOOGLE_API_KEY": ""
      }

刚刚之后 args 数组中的 memory-plus 字典。

对于 Cline 将以下内容添加到您的 cline_mcp_settings.json:

{
  "mcpServers": {
    //...,  your other MCP servers
    "memory-plus": {
      "disabled": false,
      "timeout": 300,
      "command": "uvx",
      "args": [
        "-q",
        "memory-plus@latest"
      ],
      "env": {
        "GOOGLE_API_KEY": "${{ secrets.GOOGLE_API_KEY }}"
      },
      "transportType": "stdio"
    }
  }
}

对于其他IDE,它应该与上述内容基本相似。

本地测试和开发

使用MCP Inspector,您可以在本地测试内存和服务器。

git clone https://github.com/Yuchen20/Memory-Plus.git
cd Memory-Plus
npx @modelcontextprotocol/inspector fastmcp run run .\\memory_plus\\mcp.py

或者,如果您更喜欢在实际的聊天会话中使用此MCP。有一个聊天机器人模板 agent.py.

# Clone the repository
git clone https://github.com/Yuchen20/Memory-Plus.git
cd Memory-Plus

# Install dependencies
pip install uv
uv pip install fast-agent-mcp
uv run fast-agent setup        

设置 fastagent.config.yaml 和 fastagent.secrets.yaml 使用您自己的API密钥。

# Run the agent
uv run agent_memory.py

路线图

  • \[x\] 内存更新
  • \[x\] 改进了内存记录的快速工程
  • \[x\] 更好的内存图可视化
  • \[x\] 文件导入
  • \[\]远程备份!
  • \[\]用于内存管理的Web UI
如果您有任何功能请求,请随时通过添加新问题或在 功能请求

许可证

该项目根据 Apache许可证2.0。参见 许可证 了解详情。

常见问题解答

1.为什么记忆+不起作用?

  • Memory plus有一些依赖关系,第一次下载时可能会很慢。通常需要大约1分钟来获取所需的一切。
  • 一旦安装了依赖项,后续的使用速度会快得多。
  • 如果您遇到其他问题,请随时在存储库上打开新问题。

2.如何在真实的聊天会话中使用memory plus?

  • 只需将MCP JSON文件添加到MCP设置中即可。
  • 一旦添加,memory plus将在需要时自动激活。

工具与能力

工具数量

0

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

memoryragpersonalized记忆存储Python本地部署检索增强生成本地存储

支持客户端

CursorWindsurfClineVS Code

数量来自来源目录的标注,具体工具清单以官方文档为准。

典型使用场景

查资料带出处

把网页、论文和文档的检索结果连同链接一起带回对话。

站内知识检索

在自己的文档库里做语义搜索,比关键词更贴题。

事实核对

交叉多个来源确认一条信息,减少模型凭记忆作答。

选择建议

值得选的地方

  • 只提供 0 个工具,职责集中,接入后不容易误操作。
  • 有现成的安装命令,不用自己找入口,照着跑就能起服务。
  • 已经适配 Cursor、Windsurf、Cline,换客户端不用重新研究配置。

先想清楚的地方

  • stdio 方式要求本地装好 Python,换机器要重新装一遍。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以官方仓库为准。

更适合

  • 需要在搜索检索场景里让模型直接调用外部能力的人。
  • 已经在用 Cursor 的用户,接入路径最短。
  • 想先快速试一下、能接受在本地跑服务的人。

不太适合

  • 完全不想在本地装环境的人。
  • 需要厂商级 SLA 和技术支持的生产环境。

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常见问题

5 条

Memory Plus 怎么安装?

公开资料给出的安装命令是 uvx memory-plus {},运行环境为 Python。装完后按客户端要求写进 MCP 配置,重启客户端生效。

Memory Plus 怎么在 Claude Desktop、Cursor 里配置?

它是stdio 本地进程,客户端配置里要写启动命令和参数,运行环境是 Python;保存后完全退出客户端再打开,配置才会生效。

Memory Plus 收费吗?

本站只整理公开资料,不代收费用,也没有标注具体价格。是否收费取决于服务本身和背后的接口额度,正式使用前按官方说明确认。

Memory Plus 需要 API Key 吗?

公开资料标注为无需认证,装好就能连;如果实际调用时报鉴权错误,按官方文档补上凭据。

Memory Plus 支持哪些客户端?

公开资料标注支持 Cursor、Windsurf、Cline、VS Code;其他客户端只要能配置 MCP Server,也能用同样的命令或地址接入。

来源信息

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