Memory MCP

Memory MCP

Provides persistent AI agent memory using a local vector database for long-term semantic storage and short-term session scratchpads. It enables low-latency memory operations including search, storage, and bulk management without external cloud dependencies.

Category
访问服务器

README

MEMORY MCP

Memory MCP is a small, self-contained Model Context Protocol (MCP) server for persistent AI agent memory. It uses a local vector database (ChromaDB) + offline/supervised embeddings (SentenceTransformers), enabling low-latency memory operations without external cloud dependencies.

🚀 What it supports

  • Long-term semantic memory (add_memory, search_memory, update_memory, remove_memory)
  • Short-term scratchpad memory per session (add_to_scratchpad, read_scratchpad, clear_scratchpad)
  • Bulk + lifecycle tools (export_memories, import_memories, clear_all_memory, get_memory_stats)
  • Local persistence via directory/mounted volume (works with Docker or native Python)

📦 Components

  • src/memory_mcp/server.py - MCP tool gateway exposing REST-style calls to clients
  • src/memory_mcp/db.py - vector storage logic (Chroma, SQLite gateway)
  • mcp_client.py - example client for quickly testing call patterns
  • check_db.py/final_check.py - sanity checks for DB state
  • tests/ - existing and future test coverage tasks

🛠️ Endpoint methods (MCP tools)

Short-Term Scratchpad

  • `add_to_scratchpad(note, session_id)
  • `read_scratchpad(session_id)
  • clear_scratchpad(session_id)

Long-Term Memory

  • add_memory(content, tags, context)
  • search_memory(query, session_id, tags, context, limit)
  • update_memory(memory_id, content, tags, context)
  • remove_memory(memory_id)

Administration

  • get_memory_stats()
  • export_memories()
  • import_memories(markdown_content)
  • clear_all_memory(confirmation)

🧩 Install

Option 1: Docker (Recommended)

  1. Build:

    docker build -t memory-mcp .
    
  2. Run (persist data on host):

    docker run -it --rm -v memory_data:/data -p 8000:8000 memory-mcp
    
  3. Configure your MCP client to call the server command as appropriate.

Option 2: Native Python

  1. Create and activate a virtual env:

    python -m venv .venv
    .\.venv\Scripts\Activate.ps1
    pip install -e .
    
  2. Start server directly:

    python -m memory_mcp.server
    

Tip: MEMORY_MCP_STORAGE can override the default data path from ./memory_data.

🧪 Test

Run tests with:

python -m pytest -q

Validate basic memory API quickly:

python mcp_client.py # (if implemented as interactive example)

🗂️ Data layout

  • memory_data/ - persistent SQLite/Chroma state for native mode
  • memory_data/vector_db/ - vector DB data
  • memory_data/chroma.sqlite3 - metadata database

🧰 Usage samples

Add memory

client.add_memory('Your fact', tags=['fact'], context='user')

Search memory

client.search_memory('fact about sky', limit=5)

Export & restore

md = client.export_memories()
client.import_memories(md)

✅ Keeping this README up to date

  • Always reflect actual available methods in src/memory_mcp/server.py
  • Add new methods in Features + Usage sections
  • Ensure install section includes the latest dependency/runtime directives from pyproject.toml

推荐服务器

Baidu Map

Baidu Map

百度地图核心API现已全面兼容MCP协议,是国内首家兼容MCP协议的地图服务商。

官方
精选
JavaScript
Playwright MCP Server

Playwright MCP Server

一个模型上下文协议服务器,它使大型语言模型能够通过结构化的可访问性快照与网页进行交互,而无需视觉模型或屏幕截图。

官方
精选
TypeScript
Magic Component Platform (MCP)

Magic Component Platform (MCP)

一个由人工智能驱动的工具,可以从自然语言描述生成现代化的用户界面组件,并与流行的集成开发环境(IDE)集成,从而简化用户界面开发流程。

官方
精选
本地
TypeScript
Audiense Insights MCP Server

Audiense Insights MCP Server

通过模型上下文协议启用与 Audiense Insights 账户的交互,从而促进营销洞察和受众数据的提取和分析,包括人口统计信息、行为和影响者互动。

官方
精选
本地
TypeScript
VeyraX

VeyraX

一个单一的 MCP 工具,连接你所有喜爱的工具:Gmail、日历以及其他 40 多个工具。

官方
精选
本地
graphlit-mcp-server

graphlit-mcp-server

模型上下文协议 (MCP) 服务器实现了 MCP 客户端与 Graphlit 服务之间的集成。 除了网络爬取之外,还可以将任何内容(从 Slack 到 Gmail 再到播客订阅源)导入到 Graphlit 项目中,然后从 MCP 客户端检索相关内容。

官方
精选
TypeScript
Kagi MCP Server

Kagi MCP Server

一个 MCP 服务器,集成了 Kagi 搜索功能和 Claude AI,使 Claude 能够在回答需要最新信息的问题时执行实时网络搜索。

官方
精选
Python
e2b-mcp-server

e2b-mcp-server

使用 MCP 通过 e2b 运行代码。

官方
精选
Neon MCP Server

Neon MCP Server

用于与 Neon 管理 API 和数据库交互的 MCP 服务器

官方
精选
Exa MCP Server

Exa MCP Server

模型上下文协议(MCP)服务器允许像 Claude 这样的 AI 助手使用 Exa AI 搜索 API 进行网络搜索。这种设置允许 AI 模型以安全和受控的方式获取实时的网络信息。

官方
精选