mem0 MCP Server

K čemu slouží “mem0” MCP Server?

mem0 MCP (Model Context Protocol) Server je navržen pro efektivní správu programátorských preferencí tím, že propojuje AI asistenty se strukturovaným systémem pro ukládání, získávání a vyhledávání úryvků kódu a souvisejícího kontextu vývoje. Jako middleware umožňuje AI klientům pracovat s externími daty – například implementacemi kódu, instalačními instrukcemi, dokumentací a osvědčenými postupy – prostřednictvím standardizovaných nástrojů a endpointů. Jeho hlavním úkolem je zjednodušit workflow vývoje aktivací funkcí jako sémantické vyhledávání, trvalé ukládání programovacích zásad a získávání komplexních programovacích vzorů, které lze integrovat do AI-hnaných IDE či programátorských agentů. To zvyšuje produktivitu jednotlivců i týmů tím, že osvědčené postupy a opakovaně použitelné úryvky kódu jsou snadno dostupné.

Seznam promptů

V repozitáři ani dokumentaci nejsou uvedeny žádné šablony promptů.

Seznam zdrojů

V repozitáři ani dokumentaci nejsou explicitně uvedeny žádné MCP zdroje.

Seznam nástrojů

• add_coding_preference: Ukládá úryvky kódu, detaily implementace a programátorské vzory včetně kontextu, jako jsou závislosti, verze, instalační instrukce a příklady použití.
• get_all_coding_preferences: Získává všechny uložené programátorské preference pro analýzu, revizi a zajištění úplnosti.
• search_coding_preferences: Provádí sémantické vyhledávání v uložených preferencích, aby našel relevantní implementace, řešení, osvědčené postupy a technickou dokumentaci.

Příklady použití tohoto MCP Serveru

• Trvalé ukládání programátorských preferencí: Vývojáři mohou ukládat detailní programátorské preference včetně závislostí, verzí jazyků a instalačních instrukcí, což zajišťuje zachování znalostí v čase.
• Sémantické vyhledávání v kódu a vzorech: Uživatelé mohou provádět pokročilé vyhledávání pro rychlé nalezení relevantních úryvků kódu, instalačních návodů a osvědčených postupů, což zlepšuje onboarding a konzistenci v týmu.
• Revize a analýza implementací: Týmy mohou získat všechny uložené vzory pro kódovou revizi, analýzu vzorů či ověření dodržování osvědčených postupů.
• Integrace s AI-hnanými IDE: Server lze připojit k nástrojům jako Cursor, což umožní AI agentům navrhovat, získávat či upravovat programátorské preference přímo v rámci vývojového prostředí.
• Referenční dokumentace a technická asistence: Umožňuje LLM nebo programátorským agentům získávat detailní dokumentaci a příklady použití, což urychluje podporu vývojářů a snižuje potřebu manuálního vyhledávání.

Jak jej nastavit

Windsurf

1. Ujistěte se, že máte na systému nainstalovaný Python a uv.
2. Naklonujte repozitář mem0-mcp a nainstalujte závislosti podle sekce Installation.
3. Aktualizujte svůj .env soubor s vaším MEM0 API klíčem.
4. Přidejte konfiguraci mem0 MCP serveru do vašeho nastavení Windsurf:

{
  "mcpServers": {
    "mem0-mcp": {
      "command": "uv",
      "args": ["run", "main.py"],
      "env": {
        "MEM0_API_KEY": "${MEM0_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

5. Uložte konfiguraci, restartujte Windsurf a ověřte, že server běží.

Poznámka: Svůj API klíč zabezpečte pomocí proměnných prostředí, jak je ukázáno v sekci env výše.

Claude

1. Postupujte podle instalačních instrukcí v repozitáři a nastavte server lokálně.
2. Najděte konfigurační soubor MCP serveru pro Claude.
3. Přidejte mem0 MCP server pomocí JSON úryvku například takto:

{
  "mcpServers": {
    "mem0-mcp": {
      "command": "uv",
      "args": ["run", "main.py"],
      "env": {
        "MEM0_API_KEY": "${MEM0_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

4. Uložte a restartujte Claude, aby se načetl MCP server.
5. Ověřte konektivitu a dostupnost nástrojů.

Poznámka: Pro citlivá data používejte proměnné prostředí.

Cursor

1. Naklonujte a nainstalujte mem0-mcp dle README.
2. Nastavte svůj MEM0 API klíč v souboru .env.
3. Spusťte server příkazem uv run main.py.
4. V aplikaci Cursor se připojte na SSE endpoint (http://0.0.0.0:8080/sse).
5. Otevřete Composer v Cursoru a přepněte do Agent módu.

Příklad JSON konfigurace:

{
  "mcpServers": {
    "mem0-mcp": {
      "command": "uv",
      "args": ["run", "main.py"],
      "env": {
        "MEM0_API_KEY": "${MEM0_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Poznámka: Svůj API klíč ukládejte bezpečně pomocí proměnných prostředí.

Cline

1. Nastavte Python a závislosti dle instalační sekce.
2. Umístěte svůj MEM0 API klíč do souboru .env.
3. Přidejte konfiguraci MCP serveru do objektu mcpServers v Cline:

{
  "mcpServers": {
    "mem0-mcp": {
      "command": "uv",
      "args": ["run", "main.py"],
      "env": {
        "MEM0_API_KEY": "${MEM0_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

4. Uložte a restartujte Cline.
5. Ověřte, že mem0 MCP server je dostupný a funkční.

Poznámka: Pro správu API klíče využívejte proměnné prostředí.

Jak používat tento MCP ve FlowHunt flowech

Použití MCP ve FlowHunt

Pro integraci MCP serverů do workflow FlowHunt začněte přidáním MCP komponenty do vašeho flow a propojením s AI agentem:

Klikněte na MCP komponentu pro otevření konfiguračního panelu. V sekci systémové konfigurace MCP vložte detaily vašeho MCP serveru v tomto JSON formátu:

{
  "mem0-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Po konfiguraci může nyní AI agent tento MCP používat jako nástroj se všemi jeho funkcemi a možnostmi. Nezapomeňte změnit “mem0-mcp” na skutečné jméno vašeho MCP serveru a URL na adresu vašeho vlastního MCP serveru.

Přehled

Na základě dostupných informací poskytuje mem0-mcp jasně definované nástroje a instalační instrukce, ale postrádá explicitní šablony promptů a definice zdrojů, a nedokumentuje pokročilé MCP funkce jako roots nebo sampling. Výsledkem je funkční, ale základní úroveň protokolové úplnosti.

MCP skóre