Servidor MCP Mem0

Un servidor de Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) para integrar asistentes de IA con el sistema de memoria persistente de Mem0.ai.

Descripción general

Este servidor proporciona herramientas compatibles con MCP que permiten a cualquier asistente de IA compatible acceder y gestionar las memorias persistentes almacenadas en Mem0. Actúa como puente entre los modelos de IA y el sistema de memoria Mem0, permitiendo a los asistentes:

• Almacenar y recuperar recuerdos

• Buscar recuerdos con similitud semántica

• Gestionar diferentes tipos de memoria (episódica, semántica, procedimental)

• Utilizar la memoria a corto plazo para el contexto de la conversación.

• Aplicar patrones de memoria selectiva

• Crear gráficos de conocimiento a partir de memorias

Estructura del proyecto

El código del proyecto se encuentra dentro del directorio src/mcp_mem0_general/ .

Primeros pasos (¡No necesita instalación!)

Este servidor se puede ejecutar directamente desde GitHub usando uvx sin necesidad de clonar el repositorio o instalarlo localmente.

Ejecución del servidor

Asegúrese de tener instalado uv ( pipx install uv o brew install uv ).

Puedes probar el servidor directamente en tu terminal:

El servidor debe iniciarse y registrar sus pasos de inicialización.

Configuración en Cursor o Claude Desktop

1. Encontrar la ruta Las aplicaciones GUI como Claude Desktop no suelen usar la misma PATH que tu terminal. Encuentra la ruta completa a tu ejecutable uvx ejecutando esto en tu terminal:

   which uvx

   Copie la ruta de salida (por ejemplo, /Users/yourname/.local/bin/uvx o /opt/homebrew/bin/uvx ).

2. Configurar MCP: agregue la siguiente configuración a su archivo de configuración de MCP, reemplazando con la ruta real que encontró en el paso 1.

   • Cursor: Agregar/actualizar en ~/.cursor/mcp.json :

   • Claude Desktop: agregue/actualice una configuración similar en su configuración.

   "mem0-memory-general": { "command": "/full/path/to/uvx", # <-- IMPORTANT: Use the full path from 'which uvx' "args": [ "git+https://github.com/ryaker/mcp-mem0-general.git", "mcp-mem0-general" ], "env": { "MEM0_API_KEY": "your-mem0-api-key-here" } }

3. Reiniciar: Reinicie Cursor o Claude Desktop para aplicar los cambios. El servidor debería iniciarse correctamente en la aplicación.

Nota sobre mem0ai[neo4j] Advertencia

Es posible que vea una advertencia como warning: The package mem0ai==0.1.96 does not have an extra named neo4j durante el inicio.

• Si se utiliza la plataforma administrada Mem0.ai: Esta advertencia se puede ignorar sin problemas. El procesamiento de gráficos necesario se realiza en el servidor de la plataforma Mem0.

• Si se autoaloja Mem0 con Neo4j: Esta advertencia indica que la versión específica mem0ai no instaló automáticamente las bibliotecas de Python relacionadas con Neo4j ( langchain-neo4j , neo4j ). Deberá asegurarse de que se instalen manualmente en su entorno autoalojado si utiliza funciones gráficas.

Cargar la guía de uso en la memoria (recomendado)

Para que su asistente de IA pueda consultar fácilmente las capacidades del servidor, puede cargar el archivo USAGE_GUIDE.md en Mem0. Siga estos pasos:

Requisito previo: asegúrese de que el servidor MCP Mem0 esté ejecutándose y configurado correctamente en su asistente de IA (Claude/Cursor) como se describe en la sección "Introducción" anterior.

1. Copiar el contenido de la guía: Abra el archivo USAGE_GUIDE.md . Seleccione y copie todo el texto.

2. Pedir al asistente que añada memoria: Accede a tu asistente de IA (Claude/Cursor) y usa una solicitud similar a esta, pegando el contenido de la guía que copiaste donde se indica. Asegúrate de usar tu user_id (p. ej., "default_user").

Recuerde la siguiente guía de uso del servidor MCP Mem0. Use el id de usuario "default_user" y agregue los metadatos {"title": "Mem0 MCP Usage Guide", "source": "README Instruction"} :

[--- PEGUE TODO EL CONTENIDO DE USAGE_GUIDE.md AQUÍ ---]

4. Recuperar la guía más tarde: ahora que tienes la identificación, puedes pedirle rápidamente a tu asistente que recupere la guía completa en cualquier momento mediante un mensaje como este:

Tipos de memoria

El servidor admite diferentes tipos de memoria organizados por duración y función:

Memorias a corto plazo

• Memoria de conversación : recuerdo de intercambios de mensajes recientes

• Memoria de trabajo : Información temporal que se utiliza activamente

• Atención Memoria : Información actualmente en foco

Memorias a largo plazo

• Memoria episódica : eventos y experiencias específicas

• Memoria semántica : hechos, conceptos y conocimientos

• Memoria procedimental : habilidades e información práctica

Funciones avanzadas

• Categorías personalizadas : define y administra tus propias categorías de memoria

• Instrucciones de memoria : Establezca pautas sobre cómo deben procesarse los recuerdos

• Relaciones gráficas : acceda a las relaciones gráficas de conocimiento entre entidades

• Memoria selectiva : filtra el texto con patrones de inclusión/exclusión antes de almacenarlo

• Mecanismo de retroalimentación : Proporcionar retroalimentación sobre la calidad de la memoria

Uso

Todas las memorias del sistema utilizan "default_user" como user_id predeterminado.

Para obtener ejemplos de uso detallados, consulte USAGE_GUIDE.md .

Documentación

• Empezando

• Referencia de API

• Tipos de memoria

• Funciones avanzadas

• Configuración

Licencia

Este proyecto está licenciado bajo la licencia MIT: consulte el archivo de LICENCIA para obtener más detalles.

Expresiones de gratitud

• Mem0.ai por su excelente API de memoria

• Protocolo de contexto de modelo (y su SDK de Python mcp ) para la implementación del servidor

• Todos los contribuyentes a este proyecto