mem0 MCP Server

Hvad gør “mem0” MCP Server?

mem0 MCP (Model Context Protocol) Server er designet til effektivt at håndtere kodningspræferencer ved at forbinde AI-assistenter med et struktureret system til lagring, hentning og søgning af kodeudsnit samt relateret udviklingskontekst. Som en middleware gør den det muligt for AI-klienter at interagere med eksterne data—såsom kodeimplementeringer, installationsvejledninger, dokumentation og bedste praksis—via standardiserede værktøjer og endpoints. Dens primære rolle er at strømline udviklingsarbejdsgange gennem funktioner som semantisk søgning, persistent lagring af kodningsretningslinjer og hentning af omfattende programmeringsmønstre, som kan integreres i AI-drevne IDE’er eller kodeagenter. Dette øger både individuel og team-produktivitet ved at gøre best practices og genanvendelig kode let tilgængelig.

Liste over Prompts

Der nævnes ikke promptskabeloner i repositoriet eller dokumentationen.

Liste over Ressourcer

Der er ikke angivet eksplicitte MCP-ressourcer i repositoriet eller dokumentationen.

Liste over Værktøjer

• add_coding_preference: Gemmer kodeudsnit, implementeringsdetaljer og kodningsmønstre sammen med kontekst såsom afhængigheder, versioner, installationsvejledninger og eksempler på brug.
• get_all_coding_preferences: Henter alle lagrede kodningspræferencer til analyse, gennemgang og sikring af fuldstændighed.
• search_coding_preferences: Udfører semantisk søgning blandt lagrede kodningspræferencer for at finde relevante implementeringer, løsninger, best practices og teknisk dokumentation.

Brugsscenarier for denne MCP Server

• Persistent lagring af kodningspræferencer: Udviklere kan gemme komplekse kodningspræferencer, inkl. afhængigheder, sprogversioner og installationsvejledninger, så viden bevares over tid.
• Semantisk søgning efter kode og mønstre: Brugere kan udføre avancerede søgninger for hurtigt at finde relevante kodeudsnit, installationsguides og best practices, hvilket forbedrer onboarding og teamsamarbejde.
• Gennemgang og analyse af kodeimplementeringer: Teams kan hente alle gemte kodningsmønstre til kodegennemgang, mønsteranalyse eller for at sikre, at best practices følges.
• Integration med AI-drevne IDE’er: Serveren kan forbindes med værktøjer som Cursor, så AI-agenter kan foreslå, hente eller opdatere kodningspræferencer direkte i udviklingsmiljøet.
• Dokumentationsreference og teknisk assistance: Gør det muligt for LLM’er eller kodeagenter at hente detaljeret dokumentation og eksempler på brug, hvilket effektiviserer udviklersupport og reducerer manuel søgning.

Sådan sættes den op

Windsurf

1. Sørg for, at du har Python og uv installeret på dit system.
2. Klon mem0-mcp-repositoriet og installer afhængigheder som beskrevet i Installation.
3. Opdater din .env-fil med din MEM0 API-nøgle.
4. Tilføj mem0 MCP server-konfigurationen til din Windsurf-opsætning:

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

5. Gem konfigurationen, genstart Windsurf og kontroller, at serveren kører.

Bemærk: Sikr din API-nøgle med miljøvariabler, som vist i env-sektionen ovenfor.

Claude

1. Følg repositoriets installationsvejledning for at sætte serveren op lokalt.
2. Find Claudes MCP server-konfigurationsfil.
3. Tilføj mem0 MCP serveren med et JSON-udsnit som:

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

4. Gem og genstart Claude for at indlæse MCP-serveren.
5. Bekræft forbindelsen og værktøjseksponering.

Bemærk: Brug miljøvariabler til følsomme data.

Cursor

1. Klon og installer mem0-mcp som beskrevet i README.
2. Indstil din MEM0 API-nøgle i .env-filen.
3. Start serveren med uv run main.py.
4. Forbind i Cursor til SSE-endpointet (http://0.0.0.0:8080/sse).
5. Åbn Composer i Cursor og skift til Agent mode.

JSON-konfigurationseksempel:

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

Bemærk: Opbevar din API-nøgle sikkert ved brug af miljøvariabler.

Cline

1. Sæt Python og afhængigheder op som beskrevet i installationsafsnittet.
2. Placer din MEM0 API-nøgle i .env-filen.
3. Tilføj MCP server-konfigurationen til Clines mcpServers-objekt:

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

4. Gem og genstart Cline.
5. Kontroller, at mem0 MCP-serveren er tilgængelig og fungerer.

Bemærk: Brug miljøvariabler til håndtering af API-nøgler.

Sådan bruges denne MCP i flows

Brug af MCP i FlowHunt

For at integrere MCP-servere i dit FlowHunt-flow, start med at tilføje MCP-komponenten til dit flow og forbind den til din AI-agent:

Klik på MCP-komponenten for at åbne konfigurationspanelet. I systemets MCP-konfigurationssektion indsætter du dine MCP-serverdetaljer i dette JSON-format:

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

Når dette er konfigureret, kan AI-agenten nu bruge denne MCP som et værktøj med adgang til alle dens funktioner og muligheder. Husk at ændre “mem0-mcp” til det faktiske navn på din MCP-server og udskifte URL’en med din egen MCP-server-URL.

Oversigt

På baggrund af tilgængelig information tilbyder mem0-mcp klare værktøjsdefinitioner og opsætningsvejledninger, men mangler eksplicitte promptskabeloner og ressourcebeskrivelser samt dokumenterer ikke avancerede MCP-funktioner som rødder eller sampling. Derfor er den funktionel, men basal med hensyn til protokol-komplethed.

MCP-score