项目简介

Mem0 MCP Server 是一个基于 Model Context Protocol (MCP) 的服务器实现，它集成了 Mem0.ai 的功能，为大型语言模型 (LLM) 提供持久化记忆能力。该服务器允许 AI 智能体跨会话存储和检索信息，增强 LLM 的上下文理解和长期记忆能力。

主要功能点

记忆存储 (add_memory): 允许 LLM 将文本内容作为记忆存储到 Mem0.ai 中，并关联用户和会话信息。
记忆检索 (search_memory): 允许 LLM 基于自然语言查询在 Mem0.ai 中搜索和检索相关的记忆内容。
用户和会话管理: 支持通过 'userId' 和 'sessionId' 参数对记忆进行用户和会话级别的隔离和管理。

安装步骤

安装 npm 包 (推荐快速使用): 打开终端，全局安装 '@pinkpixel/mem0-mcp' 包：

npm install -g @pinkpixel/mem0-mcp

或从仓库克隆运行: 如果你希望从克隆的仓库运行，请先克隆仓库并安装依赖：

git clone https://github.com/pinkpixel-dev/mem0-mcp
cd mem0-mcp
npm install
npm run build

服务器配置

在你的 MCP 客户端配置中 (例如 Claude Desktop, Cursor, Cline, Roo Code 等)，添加以下服务器配置。你需要根据你的安装方式选择对应的配置：

1. 使用 'npx' 启动 (推荐):

{
  "mcpServers": {
    "mem0-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@pinkpixel/mem0-mcp"
      ],
      "env": {
        "OPENAI_API_KEY": "YOUR_OPENAI_API_KEY_HERE"  // 替换为你的 OpenAI API Key
      },
      "disabled": false,
      "alwaysAllow": []
    }
  }
}

2. 使用 'node' 启动 (从克隆仓库运行):

{
  "mcpServers": {
    "mem0-mcp": {
      "command": "node",
      "args": [
        "/path/to/your/cloned/mem0-mcp/build/index.js" // 替换为你的仓库 build 目录下的 index.js 文件的绝对路径
      ],
      "env": {
        "OPENAI_API_KEY": "YOUR_OPENAI_API_KEY_HERE"  // 替换为你的 OpenAI API Key
      },
      "disabled": false,
      "alwaysAllow": []
    }
  }
}

重要:

请将 '"YOUR_OPENAI_API_KEY_HERE"' 替换为你实际的 OpenAI API Key。Mem0 MCP Server 内部使用 OpenAI API 进行记忆的嵌入和处理。
如果你选择从克隆仓库运行，请将 '"/path/to/your/cloned/mem0-mcp/build/index.js"' 替换为你克隆的 'mem0-mcp' 仓库中 'build/index.js' 文件的绝对路径。

可选配置: 默认用户 ID

为了方便测试或单用户场景，你可以设置 'DEFAULT_USER_ID' 环境变量。如果设置了该变量，并且在调用 'search_memory' 工具时省略了 'userId' 参数，服务器将使用 'DEFAULT_USER_ID' 的值作为默认用户 ID。

例如，在 'npx' 启动的配置中添加 'DEFAULT_USER_ID' 环境变量：

{
  "mcpServers": {
    "mem0-mcp": {
      // ... 其他配置 ...
      "env": {
        "OPENAI_API_KEY": "YOUR_OPENAI_API_KEY_HERE",
        "DEFAULT_USER_ID": "user" // 设置默认用户 ID 为 "user"
      },
      // ... 其他配置 ...
    }
  }
}

基本使用方法

配置完成后，你的 MCP 客户端 (如 Claude, Cursor 等) 即可连接到 Mem0 MCP Server。LLM 可以通过调用 'add_memory' 工具存储记忆，并通过 'search_memory' 工具检索记忆。

存储记忆: LLM 可以调用 'add_memory' 工具，并提供 'content' (记忆内容) 和 'userId' (用户 ID) 作为参数。例如：

{
  "action": "call_tool",
  "tool_name": "add_memory",
  "arguments": {
    "content": "我在上次的会议中讨论了项目进展。",
    "userId": "用户123"
  }
}

检索记忆: LLM 可以调用 'search_memory' 工具，并提供 'query' (查询语句) 和 'userId' (用户 ID，可选) 作为参数。例如：

{
  "action": "call_tool",
  "tool_name": "search_memory",
  "arguments": {
    "query": "上次会议讨论了什么？",
    "userId": "用户123"
  }
}

服务器会将检索到的记忆内容以 JSON 格式返回给 LLM。

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基本使用方法

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