Mem0 (Long Term Memory)
M

Mem0 (Long Term Memory)

MCP-Mem0是一个为AI代理提供长期记忆功能的模板实现,集成了Model Context Protocol (MCP)服务器和Mem0,支持记忆的存储、检索和语义搜索。
3.5分
13.7K

什么是MCP-Mem0?

MCP-Mem0是一个基于Model Context Protocol(MCP)标准的服务器,专门为AI智能体设计,提供长期记忆存储和管理能力。它允许AI记住重要信息并在需要时快速检索。

如何使用MCP-Mem0?

您可以通过简单的API调用让AI智能体存储记忆,之后可以随时检索所有记忆或通过语义搜索找到相关记忆。

适用场景

适用于需要长期记忆的AI助手、个性化聊天机器人、智能客服系统等场景,帮助AI记住用户偏好和历史对话。

主要功能

记忆存储
将任何信息存入长期记忆库,并自动建立语义索引
记忆检索
获取所有存储的记忆,为AI提供完整上下文
语义搜索
通过自然语言查询找到最相关的记忆
优势
遵循MCP标准,兼容各种MCP客户端
支持语义搜索,提高记忆相关性
提供Docker容器化部署,简化安装
局限性
需要PostgreSQL数据库支持
依赖外部LLM API进行语义处理
初次配置需要设置环境变量

如何使用

安装准备
确保已安装Python 3.12+或Docker,并准备好PostgreSQL数据库
配置环境
复制.env.example文件为.env并填写您的配置信息
安装依赖
使用uv或pip安装所需依赖包
运行服务器
选择SSE或Stdio传输方式启动服务器

使用案例

个性化聊天机器人
让聊天机器人记住用户偏好,提供个性化回复
智能任务管理
记住用户的任务安排和截止日期

常见问题

MCP-Mem0支持哪些LLM提供商?
如何连接到现有的PostgreSQL数据库?
SSE和Stdio传输方式有什么区别?

相关资源

Model Context Protocol官网
MCP协议官方文档
Mem0官网
Mem0记忆服务介绍
GitHub仓库
项目源代码

安装

复制以下命令到你的Client进行配置
{
  "mcpServers": {
    "mem0": {
      "transport": "sse",
      "url": "http://localhost:8050/sse"
    }
  }
}

> {
>   "mcpServers": {
>     "mem0": {
>       "transport": "sse",
>       "serverUrl": "http://localhost:8050/sse"
>     }
>   }
> }
>

{
  "mcpServers": {
    "mem0": {
      "command": "your/path/to/mcp-mem0/.venv/Scripts/python.exe",
      "args": ["your/path/to/mcp-mem0/src/main.py"],
      "env": {
        "TRANSPORT": "stdio",
        "LLM_PROVIDER": "openai",
        "LLM_BASE_URL": "https://api.openai.com/v1",
        "LLM_API_KEY": "YOUR-API-KEY",
        "LLM_CHOICE": "gpt-4o-mini",
        "EMBEDDING_MODEL_CHOICE": "text-embedding-3-small",
        "DATABASE_URL": "YOUR-DATABASE-URL"
      }
    }
  }
}

{
  "mcpServers": {
    "mem0": {
      "command": "docker",
      "args": ["run", "--rm", "-i", 
               "-e", "TRANSPORT", 
               "-e", "LLM_PROVIDER", 
               "-e", "LLM_BASE_URL", 
               "-e", "LLM_API_KEY", 
               "-e", "LLM_CHOICE", 
               "-e", "EMBEDDING_MODEL_CHOICE", 
               "-e", "DATABASE_URL", 
               "mcp/mem0"],
      "env": {
        "TRANSPORT": "stdio",
        "LLM_PROVIDER": "openai",
        "LLM_BASE_URL": "https://api.openai.com/v1",
        "LLM_API_KEY": "YOUR-API-KEY",
        "LLM_CHOICE": "gpt-4o-mini",
        "EMBEDDING_MODEL_CHOICE": "text-embedding-3-small",
        "DATABASE_URL": "YOUR-DATABASE-URL"
      }
    }
  }
}
注意:您的密钥属于敏感信息,请勿与任何人分享。

替代品

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Next.js开发工具MCP服务器,为Claude、Cursor等AI编程助手提供Next.js开发工具和实用程序,包括运行时诊断、开发自动化和文档访问功能。
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PraisonAI是一个生产就绪的多AI智能体框架,具有自反思功能,旨在创建AI智能体来自动化解决从简单任务到复杂挑战的各种问题。它通过将PraisonAI智能体、AG2和CrewAI集成到一个低代码解决方案中,简化了多智能体LLM系统的构建和管理,强调简单性、定制化和有效的人机协作。
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DuckDuckGo搜索MCP服务器,为Claude等LLM提供网页搜索和内容抓取服务
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百度地图MCP Server是国内首个兼容MCP协议的地图服务,提供地理编码、路线规划等10个标准化API接口,支持Python和Typescript快速接入,赋能智能体实现地图相关功能。
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Exa MCP Server是一个为AI助手(如Claude)提供网络搜索功能的服务器,通过Exa AI搜索API实现实时、安全的网络信息获取。
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Context7 MCP是一个为AI编程助手提供实时、版本特定文档和代码示例的服务,通过Model Context Protocol直接集成到提示中,解决LLM使用过时信息的问题。
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