Mem0.ai Memory Manager

🚀 Mem0 MCP 服务器

这是一个为集成 AI 助手与 Mem0.ai 持久记忆系统提供 Model Context Protocol (MCP) 的服务，能让 AI 助手更好地访问和管理记忆，提升交互体验。

🚀 快速开始

此服务器可直接使用 uvx 从 GitHub 运行，无需克隆仓库或在本地安装。下面为你详细介绍启动和配置步骤。

运行服务器

确保你已经安装了 uv（可通过 pipx install uv 或 brew install uv 进行安装），然后在终端执行以下命令来启动服务器：

# 确保 MEM0_API_KEY 设置在你的环境中
export MEM0_API_KEY="your-mem0-api-key-here"

# 使用 uvx 运行服务器
uvx git+https://github.com/ryaker/mcp-mem0-general.git mcp-mem0-general

服务器启动后会记录其初始化步骤。

在 Cursor 或 Claude Desktop 中配置

找到 uvx 路径

GUI 应用程序（如 Claude Desktop）通常不使用与终端相同的 PATH。通过以下命令在终端中找到 uvx 的完整路径：

which uvx

复制输出的路径（例如 /Users/yourname/.local/bin/uvx 或 /opt/homebrew/bin/uvx）。

配置 MCP

在你的 MCP 配置文件中添加以下配置，用实际找到的路径替换 /full/path/to/uvx。

• Cursor：

mcp.server.url=http://localhost:7860
mcp.server.plugin=mem0
mem0.apiUrl=https://api.mem0.ai
mem0.apiKey=$MEM0_API_KEY

• Claude Desktop：在 config.json 文件中添加以下内容：

"mcp": {
  "servers": [
    {
      "url": "http://localhost:7860",
      "plugins": ["mem0"]
    }
  ]
},
"env": {
  "MEM0_API_KEY": "your-mem0-api-key-here"
}

重启应用程序

保存配置文件后，重启 Cursor 或 Claude Desktop。

✨ 主要特性

此服务器提供了与 Mem0 兼容的工具，作为 AI 模型与 Mem0 记忆系统之间的桥梁，使兼容的 AI 助手能够：

• 存储和检索记忆
• 通过语义相似性搜索记忆
• 管理不同类型的记忆（episodic、semantic、procedural）
• 利用短期记忆管理对话上下文
• 应用选择性记忆模式
• 从记忆中创建知识图谱

📦 安装指南

安装依赖项

pip install mcp mem0 python-dotenv

复制配置文件

cp src/mcp_mem0_general/config-template.json src/mcp_mem0_general/config.json
nano src/mcp_mem0_general/config.json  # 更新 API_KEY 字段

运行服务器

python -m mcp.server

💻 使用示例

所有记忆系统中都使用 "default_user" 作为默认的 user_id。有关详细用法示例，请参见 USAGE_GUIDE.md。

📚 详细文档

• 快速入门
• API 参考
• 记忆类型
• 高级功能
• 配置

📄 许可证

此项目遵循 MIT 许可证，有关详细信息，请参阅 LICENSE 文件。

致谢

• Mem0.ai 提供了出色的记忆 API
• Model Context Protocol（及其 Python SDK mcp）用于服务器实现
• 此项目的所有贡献者

项目结构

项目的代码位于 src/mcp_mem0_general/ 目录内。