MCP Memory Service
Самостоятельно размещаемая долговременная память для агентов: семантический поиск, граф знаний и автоконсолидация через MCP и REST API
- 2 117 ★ репозитория
- Последний коммит
- Apache-2.0
Расширенный доступ
Почему такой уровень
- Запускает локальный сервис, который читает и хранит данные проекта
- В удаленном режиме открывает сетевой доступ и требует настройки аутентификации
Установка
- Работает в
Ручная установка
pip install mcp-memory-serviceУстановка пакета с PyPI. Дальше настройте клиент MCP.
Доступ и проверки
Как мы проверяемРасширенный доступИнструмент запускает код или ходит в сеть, а внешние данные только читает.
- Запускает локальный сервис, который читает и хранит данные проекта
- В удаленном режиме открывает сетевой доступ и требует настройки аутентификации
Это чужой код. Посмотрите файлы в репозитории перед установкой.
Что делает
Сервис хранит память агента между сессиями, чтобы не пересказывать заново архитектуру и принятые решения. Он держит заметки в локальной базе с векторным поиском, связывает их в граф знаний типизированными связями и умеет сам сжимать старые записи. Доступ идет через MCP для агентов вроде Claude Code, Claude Desktop, Cursor и других, а также через REST API с набором эндпоинтов для пайплайнов на LangGraph, CrewAI, AutoGen и любых HTTP-клиентов. Эмбеддинги считаются локально через ONNX, поэтому данные не покидают вашу инфраструктуру и внешние ключи для этого не нужны. На выбор несколько бэкендов хранения: SQLite для одного пользователя, Cloudflare и гибридный режим для синхронизации между устройствами, Milvus как отдельная векторная база. Для работы из браузера в claude.ai есть удаленный режим с OAuth и HTTPS.
Для кого. Для разработчиков и devops-инженеров, которым нужна общая долговременная память для агентов и пайплайнов на своей инфраструктуре.
Подходит, если
- Нужно, чтобы агент помнил контекст проекта и решения между сессиями
- Несколько агентов или пайплайнов должны работать с общей памятью
- Память нужна на своей инфраструктуре, без облачной привязки и оплаты за запросы
Не подходит, если
- Нужна готовая память в облаке без развертывания и обслуживания сервиса
- Хватает памяти внутри самого агента и отдельное хранилище не требуется
Пример запроса к агенту
Сохрани в память, что лимит нашего API 100 запросов в минуту, и напомни это в следующей сессииMCP
- Транспорт
- stdio, http, sse
- Авторизация
- не нужна
Переменные окружения
MCP_ALLOW_ANONYMOUS_ACCESS- Разрешает анонимный доступ к HTTP-режиму для локальных пайплайнов
MCP_OAUTH_ENABLED- Включает OAuth для удаленного доступа из браузера claude.ai
Ограничения
Это отдельный сервис, который надо поставить и обслуживать: локально хватает SQLite, для команды и синхронизации нужны Cloudflare, Milvus или Docker. Удаленный доступ из браузера требует HTTPS и настройки OAuth, для публикации наружу нужен туннель. Разработка переехала на GitHub, копия на прежней площадке больше не обновляется. Лицензия Apache-2.0.
Как отключить. Уберите блок memory из конфигурации MCP клиента, для Claude Code выполните claude mcp remove memory. Остановите процесс сервиса, при желании удалите пакет: pip uninstall mcp-memory-service.
Частые вопросы
Данные уходят в облако?
Нет по умолчанию. Эмбеддинги считаются локально через ONNX, база лежит у вас. Облачные бэкенды Cloudflare и Milvus подключаются по желанию для синхронизации.
С какими агентами работает?
С клиентами MCP: Claude Code, Claude Desktop, Cursor, Windsurf, VS Code, Gemini CLI, Codex CLI, OpenCode, Goose и другими. Для пайплайнов есть REST API.
Обсуждение
Вопросов и отзывов пока нет.
Похожие
MCP-серверыПостоянная память агента на графе связей: решения и ошибки переживают сессию, без векторной базы и платных вызовов API
MCP-сервер долговременной памяти на вашем сервере: хранит предпочтения и решения между разговорами в Claude Code и Cursor
Самостоятельный MCP-сервер долговременной памяти для агентов: структурированные записи, версии с откатом и визуальная панель
MCP-сервер долговременной памяти для агентов: один бинарник на Rust, который работает офлайн и не вызывает языковую модель
Membase хранит одну общую память для ИИ-агентов, и Claude Code, Cursor и Codex читают ее через MCP, SDK или команду membase
MCP-сервер и API общей памяти для нескольких агентов: факты, решения и события хранятся в одной базе с поиском по смыслу.
Сравнение с похожими
Карточки с тем же главным запросом: чем они отличаются.
| Инструмент | Официальный | Авторизация | Звезды репозитория | Главное отличие |
|---|---|---|---|---|
| MCP Memory Service (эта карточка) | нет | не нужна | 2 117 | |
| memory-lancedb-pro | нет | 4 450 | плагин долговременной памяти для агента OpenClaw на LanceDB | |
| Lossless Claw | нет | 4 924 | плагин для OpenClaw | |
| IWE | нет | не нужна | 1 823 | iWE хранит память проекта в связанных Markdown-заметках |
Коротко о README
README представляет открытый бэкенд памяти для агентов с доступом через MCP, REST API, OAuth, CLI и дашборд. Установка идет через pip install mcp-memory-service, дальше настраивается клиент: для Claude Desktop блок в конфиге, для Claude Code команда claude mcp add. Для пайплайнов на LangGraph, CrewAI, AutoGen и HTTP-клиентов поднимается HTTP-режим с REST API. Эмбеддинги считаются локально через ONNX, поддерживаются бэкенды SQLite, Cloudflare, гибридный и Milvus. Есть удаленный режим для claude.ai через туннель и OAuth. Лицензия Apache-2.0, пакет опубликован на PyPI.