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MCP Server · AI代理

Memphora MCP

Memphora MCP Server 通过模型上下文协议(MCP)为AI助手(如Claude、Cursor、Windsurf等)提供持久内存功能,使其能够跨对话记忆信息、搜索个人知识库并自动提取对话中的见解。

stdio官方级别未说明来源级核验工具 0
PythonClaude知识管理Claude DesktopCursorWindsurf

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作者 / 组织
Memphora
提供方
Memphora

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MCP World

选型结论

Memphora MCP 属于AI代理类 MCP Server,公开资料标注 0 个工具,通过stdio 本地进程接入,适配 Claude Desktop、Claude、Cursor,有可以直接复制的安装命令;接入前要先准备 API Key。

分类

AI代理

传输方式

stdio

认证方式

API Key

部署方式

支持远程部署

安装与配置

安装命令

pip install memphora-mcp

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 对应的运行时,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

Memphora MCP Server

Add persistent memory to Claude, Cursor, Windsurf, and other AI assistants using the Model Context Protocol (MCP).

这是什么?

此MCP服务器将您的AI助手连接到 孟波拉,使其能够:

  • 记住 对话中的信息
  • 搜索 你的个人知识库
  • 提取 自动从对话中获得见解
  • 召回 你的偏好、事实和背景

快速开始

1.安装

# Using pip
pip install memphora-mcp

# Or using uvx (recommended for Claude Desktop)
uvx memphora-mcp

2.获取API密钥

  1. 首选 memphora.ai/仪表板
  2. 创建帐户或登录
  3. 从仪表板复制API密钥

3.配置克劳德桌面

添加到您的Claude Desktop配置文件中:

macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json 窗户: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "memphora": {
      "command": "uvx",
      "args": ["memphora-mcp"],
      "env": {
        "MEMPHORA_API_KEY": "your_api_key_here",
        "MEMPHORA_USER_ID": "your_unique_user_id"
      }
    }
  }
}

4.重新启动克劳德桌面

关闭并重新打开Claude Desktop。你应该看到Memphora工具可用!

使用示例

存储记忆

告诉克劳德一些关于你自己的事情:

You: "I work at Google as a software engineer"
Claude: [stores memory] "Got it! I'll remember that you work at Google as a software engineer."

You: "My favorite programming language is Python"
Claude: [stores memory] "Noted! I'll remember that Python is your favorite programming language."

回忆往事

问克劳德你以前告诉过它的事情:

You: "Where do I work?"
Claude: [searches memories] "You work at Google as a software engineer."

You: "What programming languages do I like?"
Claude: [searches memories] "Your favorite programming language is Python."

自动上下文

克劳德会在相关时自动搜索您的记忆:

You: "Can you help me with some code?"
Claude: [searches memories for context]
        "Sure! Since you prefer Python and work at Google, I'll write this in Python 
         following Google's style guide..."

可用工具

工具说明
memphora_search在记忆中搜索相关信息
memphora_store存储新信息以备将来召回
memphora_extract_conversation从对话中提取记忆
memphora_list_memories列出所有存储的内存
memphora_delete删除特定内存

配置选项

环境变量描述默认值
MEMPHORA_API_KEY您的Memphora API密钥必需
MEMPHORA_USER_ID您记忆的唯一标识符mcp_default_user

与其他MCP客户端一起使用

光标

添加到光标设置中:

{
  "mcp": {
    "servers": {
      "memphora": {
        "command": "uvx",
        "args": ["memphora-mcp"],
        "env": {
          "MEMPHORA_API_KEY": "your_api_key_here"
        }
      }
    }
  }
}

帆板运动

添加到您的Windsurf MCP配置中:

{
  "mcpServers": {
    "memphora": {
      "command": "python",
      "args": ["-m", "memphora_mcp"],
      "env": {
        "MEMPHORA_API_KEY": "your_api_key_here"
      }
    }
  }
}

发展

本地运行

# Clone the repo
git clone https://github.com/Memphora/memphora-mcp.git
cd memphora-mcp

# Install dependencies
pip install -e ".[dev]"

# Set your API key
export MEMPHORA_API_KEY="your_key"

# Run the server
python -m memphora_mcp

测试

pytest tests/

隐私和安全

  • 您的记忆安全地存储在Memphora的云中
  • 每个用户都有独立的内存存储
  • API密钥存储在本地计算机上
  • 所有通信均通过HTTPS加密

支持

许可证

MIT许可证-请参阅 许可证 了解详情。

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

AI助手Python本地部署持久内存知识管理上下文记忆自动化

支持客户端

Claude DesktopClaudeCursorWindsurf

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

多步任务编排

把拆解、检索、执行串成一条链,模型按步骤调用工具。

长期上下文

把会话、笔记和知识放到外部存储,换个会话还能接着做。

接自有流程

把内部系统和模型连起来,让助手调用已有的工作流。

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 Claude Desktop、Claude、Cursor,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 运行环境,换机器要重新装一遍。
  • 需要自备API Key,没有凭据没法直接试。
  • 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AI代理场景里让模型直接调用外部能力的人。
  • 已经在用 Claude Desktop 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。
  • 暂时拿不到API Key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

Memphora MCP 怎么安装?

公开资料给出的安装命令是 pip install memphora-mcp,运行环境为 未标注。装完后按客户端要求写进 MCP 配置,重启客户端生效。

Memphora MCP 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 未标注;保存后完全退出客户端再打开,配置才会生效。

Memphora MCP 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。

Memphora MCP 需要 API Key 吗?

公开资料标注的认证方式是API Key,也就是要先拿到凭据才能连上;凭据只填在自己本地的配置里,不要写进公开仓库。

Memphora MCP 支持哪些客户端?

公开资料标注支持 Claude Desktop、Claude、Cursor、Windsurf;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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