memos-mcp
Connects to Memos note-taking service to read, write, search, filter, and manage memos, including creating comments and managing users.
README
Memos MCP Server
一个连接到 Memos 的 MCP 服务器。它把 Memos 的常用能力暴露为 MCP 资源、工具和提示词,方便在 Claude、Cherry Studio、Cursor 等支持 MCP 的客户端中直接读写备忘录。
功能概览
- 浏览最近备忘录、全部备忘录、指定备忘录
- 搜索和过滤备忘录
- 创建、更新、删除备忘录
- 删除备忘录中的标签
- 在指定备忘录下创建评论
- 通过管理员 API 获取所有用户列表
- 提供周报总结、知识提取、内容改进等提示模板
新增功能
当前版本相对之前的变更重点:
- 新增“为备忘录创建评论”工具
- 新增“获取所有用户”资源和工具
- 新增
MEMOS_ADMIN_API_KEY配置项,用于调用管理员接口
运行方式
当前服务默认使用 stdio 传输方式启动,适合 Claude Code、Claude Desktop 等本地 MCP 客户端。
也支持通过环境变量切换到 streamable-http:
MCP_TRANSPORT=streamable-http
streamable-http 模式默认监听:
- Host:
0.0.0.0 - Port:
3002 - MCP endpoint:
http://127.0.0.1:3002/mcp
环境要求
- Python
>=3.10 - 一个可访问的 Memos 实例
- 普通 API Key
- 可选:管理员 API Key(当你需要读取所有用户时)
安装
方式一:直接运行已发布包
uvx memos-mcp
或:
pip install memos-mcp
memos-mcp
方式二:本地开发
git clone https://github.com/yuzhi-jiang/memos-mcp.git
cd memos-mcp
uv sync
uv run memos-mcp
配置
可以通过环境变量,或在项目目录下放置 .env 文件来配置:
MEMOS_URL=http://localhost:5230
MEMOS_API_KEY=your-memos-api-key
MEMOS_ADMIN_API_KEY=your-memos-admin-api-key
DEFAULT_TAG=mcp
MCP_TRANSPORT=stdio
MCP_HOST=0.0.0.0
MCP_PORT=3002
MCP_STREAMABLE_HTTP_PATH=/mcp
变量说明:
MEMOS_URL:Memos 服务地址,例如http://localhost:5230MEMOS_API_KEY:普通 API Key,必填MEMOS_ADMIN_API_KEY:管理员 API Key,可选;只有在使用“获取所有用户”资源或工具时才需要DEFAULT_TAG:创建备忘录时默认追加的标签,默认为mcpMCP_TRANSPORT:MCP 传输方式,默认stdio,可选streamable-httpMCP_HOST:HTTP 模式监听地址,默认0.0.0.0MCP_PORT:HTTP 模式监听端口,默认3002MCP_STREAMABLE_HTTP_PATH:HTTP 模式路径,默认/mcp
示例文件见 .env.example。
在 MCP 客户端中接入
Claude Code / Claude Desktop
推荐直接让客户端以 stdio 模式启动,不需要你手工先跑服务。
命令示例:
uv --directory /path/to/memos-mcp run memos-mcp
手工启动服务
先启动服务:
uv run memos-mcp
默认会以 stdio 模式运行。
如果你要测试 streamable-http 模式:
MCP_TRANSPORT=streamable-http uv run memos-mcp
然后在支持 HTTP MCP 的客户端中填入:
http://127.0.0.1:3002/mcp
可用资源
memos://recent:最近 10 条备忘录memos://all:全部备忘录memos://users:全部用户列表,需要MEMOS_ADMIN_API_KEYmemos://memos/{memo_id}:按 ID 获取单条备忘录
memo_id 传参格式应为纯 ID,例如:
G3o72r9oijTWFxy9ueWzW7
而不是:
memos/G3o72r9oijTWFxy9ueWzW7
可用工具
备忘录查询
search_memos(query, filter_expr=None):按关键词或 CEL 表达式搜索filter_memos(filter_expr):按 CEL 表达式过滤
备忘录写入与维护
create_memo(content, visibility="PRIVATE", tags=None):创建备忘录update_memo(memo_id, content=None, visibility=None):更新备忘录delete_memo(memo_id):删除备忘录delete_memo_tag(memo_id, tag):删除指定标签
新增工具
create_memo_comment(memo_id, content, visibility="PRIVATE"):给指定备忘录创建评论get_all_users_tools():获取所有用户列表,需要MEMOS_ADMIN_API_KEY
提示模板
weekly-summaryknowledge-extractioncontent-improvement
使用示例
搜索备忘录
search_memos(query="项目复盘")
用 CEL 过滤备忘录
filter_memos(filter_expr="createTime > timestamp('2026-01-01T00:00:00Z') && visibility == 'PRIVATE'")
创建带标签的备忘录
create_memo(
content="完成 Memos MCP 发布说明",
visibility="PRIVATE",
tags=["release", "mcp"]
)
给备忘录添加评论
create_memo_comment(
memo_id="G3o72r9oijTWFxy9ueWzW7",
content="这条内容我已经复核完了",
visibility="PRIVATE"
)
获取所有用户
get_all_users_tools()
开发说明
- 入口脚本定义在
pyproject.toml - 服务实现位于
src/memos_cmp/server.py - 包版本定义位于
src/memos_cmp/__init__.py
本地构建:
uv build
许可证
MIT
推荐服务器
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
e2b-mcp-server
使用 MCP 通过 e2b 运行代码。
Neon MCP Server
用于与 Neon 管理 API 和数据库交互的 MCP 服务器
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。