Memory MCP 服务器

一个用 Python 实现的 MCP 服务器，用于处理和以知识图谱的形式保存记忆。

概述

MCP Server Memory 提供了维护 AI 记忆的持久化知识图谱的功能。它允许以实体、关系和观察的形式存储、检索和查询结构化数据。这使得 AI 系统能够跨会话存储和回忆信息。

特性

• 创建和管理具有结构化信息的实体
• 建立实体之间带类型的关系
• 向现有实体添加观察
• 删除实体、关系和观察
• 搜索知识图谱中的节点
• 按名称检索特定节点

工具

该服务器实现了 MCP (模型控制协议) 接口，公开了以下工具：

• create_entities: 在知识图谱中创建多个新实体
• create_relations: 在实体之间创建多个新关系
• add_observations: 向现有实体添加新观察
• delete_entities: 删除实体及其关联关系
• delete_observations: 从实体中删除特定观察
• delete_relations: 删除图中的特定关系
• read_graph: 读取整个知识图谱
• search_nodes: 搜索与查询匹配的节点
• open_nodes: 按名称检索特定节点

安装

使用 uv (推荐)

uv add mcp-server-memory

使用 pip

pip install mcp-server-memory

用法

运行服务器

# 直接运行服务器
mcp-server-memory

# 设置自定义内存文件路径
MEMORY_FILE_PATH=/path/to/memory.json mcp-server-memory

配置

为 MCP 客户端配置

添加到您的 Claude (claude_desktop_config.json) 或 Cursor (mcp.json) 配置文件中：

<details> <summary>使用 uv</summary>

"mcpServers": {
  "memory": {
    "command": "/path/to/uv",
    "args": [
      "--directory",
      "/path/to/mcp_server_memory/src",
      "run",
      "python",
      "-m",
      "mcp_server_memory"
    ],
    "env": {
      "MEMORY_FILE_PATH": "/path/to/memory.json"
    }
  }
}

</details>

<details> <summary>使用 pip 安装</summary>

"mcpServers": {
  "memory": {
    "command": "python",
    "args": ["-m", "mcp_server_memory"]
  }
}

</details>

配置内存路径

默认情况下，知识图谱数据存储在包目录中的 memory.json 文件中。您可以使用 MEMORY_FILE_PATH 环境变量自定义位置。

开发

克隆存储库并安装开发依赖项：

git clone https://github.com/jcdiv47/mcp-server-memory.git
cd mcp-server-memory
uv venv
source .venv/bin/activate
uv install -e ".[dev]"

许可证

mcp-server-memory 在 MIT 许可证下获得许可。 这意味着您可以自由使用、修改和分发该软件，但须遵守 MIT 许可证的条款和条件。 有关更多详细信息，请参阅项目存储库中的 LICENSE 文件。