MCP-Mem0: Long-Term Memory for AI Agents

基本能力

产品定位

MCP-Mem0 是一个为 AI 代理提供长期记忆能力的服务，通过语义搜索增强 AI 的上下文理解能力。

核心功能

1. save_memory: 存储信息到长期记忆，并进行语义索引。
2. get_all_memories: 检索所有存储的记忆，提供全面的上下文。
3. search_memories: 使用语义搜索查找相关记忆。

适用场景

• AI 代理需要长期记忆能力的场景。
• 需要增强 AI 上下文理解的应用程序。
• 构建自定义 MCP 服务器的开发场景。

工具列表

1. save_memory: 存储信息到长期记忆。
2. get_all_memories: 检索所有记忆。
3. search_memories: 语义搜索记忆。

常见问题解答

• 如何配置环境变量？ 在 .env 文件中配置相关变量，如 TRANSPORT, LLM_PROVIDER, DATABASE_URL 等。
• 如何运行服务器？ 可以通过 uv 或 Docker 运行，具体命令见安装教程。

使用教程

使用依赖

• Python 3.12+
• Supabase 或 PostgreSQL 数据库
• LLM 提供商的 API 密钥（OpenAI, OpenRouter, 或 Ollama）
• Docker（推荐）

安装教程

使用 uv

1. 安装 uv: bash pip install uv
2. 克隆仓库: bash git clone https://github.com/coleam00/mcp-mem0.git cd mcp-mem0
3. 安装依赖: bash uv pip install -e .
4. 创建 .env 文件: bash cp .env.example .env
5. 配置 .env 文件。

使用 Docker

1. 构建 Docker 镜像: bash docker build -t mcp/mem0 --build-arg PORT=8050 .
2. 创建并配置 .env 文件。

调试方式

SSE Transport

uv run src/main.py

或

docker run --env-file .env -p:8050:8050 mcp/mem0

Stdio Transport

无需额外命令，MCP 客户端会自动启动服务器。

许可证

该项目遵循 MIT 开源许可条款，请参阅 MIT 了解完整条款。