mem0 MCP Server

Was macht der “mem0” MCP Server?

Der mem0 MCP (Model Context Protocol) Server wurde entwickelt, um Coding-Präferenzen effizient zu verwalten, indem er KI-Assistenten mit einem strukturierten System zum Speichern, Abrufen und Suchen von Code-Snippets und dazugehörigem Entwicklungskontext verbindet. Als Middleware ermöglicht er KI-Clients den Zugriff auf externe Daten – wie Code-Implementierungen, Setup-Anleitungen, Dokumentationen und Best Practices – über standardisierte Tools und Endpunkte. Seine Hauptaufgabe ist die Optimierung von Entwicklungs-Workflows durch Features wie semantische Suche, persistente Speicherung von Coding-Guidelines und das Abrufen umfassender Programmiermuster, die in KI-gestützte IDEs oder Coding-Agents integriert werden können. Das steigert sowohl die Produktivität einzelner Entwickler als auch von Teams, weil Best Practices und wiederverwendbarer Code leicht zugänglich werden.

Liste der Prompts

Im Repository oder in der Dokumentation werden keine Prompt-Vorlagen erwähnt.

Liste der Ressourcen

Im Repository oder in der Dokumentation sind keine expliziten MCP-Ressourcen aufgeführt.

Liste der Tools

• add_coding_preference: Speichert Code-Snippets, Implementierungsdetails und Programmiermuster inklusive Kontext wie Abhängigkeiten, Versionen, Setup-Anleitungen und Anwendungsbeispielen.
• get_all_coding_preferences: Holt alle gespeicherten Coding-Präferenzen zur Analyse, Überprüfung und zur Sicherstellung der Vollständigkeit.
• search_coding_preferences: Führt eine semantische Suche über alle gespeicherten Coding-Präferenzen durch, um relevante Implementierungen, Lösungen, Best Practices und technische Dokumentationen zu finden.

Anwendungsfälle dieses MCP Servers

• Dauerhafte Speicherung von Coding-Präferenzen: Entwickler können komplexe Coding-Präferenzen inklusive Abhängigkeiten, Sprachversionen und Setup-Anleitungen speichern, sodass Wissen über längere Zeit erhalten bleibt.
• Semantische Suche nach Code und Mustern: Nutzer können fortschrittliche Suchanfragen stellen, um schnell relevante Code-Snippets, Setup-Guides und Best Practices zu finden – ideal für Onboarding und Team-Konsistenz.
• Überprüfung und Analyse von Code-Implementierungen: Teams können alle gespeicherten Coding-Muster für Code-Reviews, Musteranalysen oder zur Sicherstellung von Best Practices abrufen.
• Integration mit KI-gestützten IDEs: Der Server kann mit Tools wie Cursor verbunden werden, sodass KI-Agents Coding-Präferenzen direkt in der Entwicklungsumgebung vorschlagen, abrufen oder aktualisieren können.
• Dokumentationsreferenz und technische Unterstützung: Ermöglicht LLMs oder Coding-Agents den Abruf detaillierter Dokumentationen und Anwendungsbeispiele, wodurch Entwickler-Support effizienter wird und manuelles Suchen entfällt.

So richten Sie es ein

Windsurf

1. Stellen Sie sicher, dass Python und uv auf Ihrem System installiert sind.
2. Klonen Sie das mem0-mcp-Repository und installieren Sie die Abhängigkeiten wie im Abschnitt Installation beschrieben.
3. Tragen Sie Ihren MEM0 API-Schlüssel in die .env-Datei ein.
4. Fügen Sie die mem0 MCP Server-Konfiguration zu Ihrem Windsurf-Setup hinzu:

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

5. Speichern Sie die Konfiguration, starten Sie Windsurf neu und prüfen Sie, ob der Server läuft.

Hinweis: Sichern Sie Ihren API-Schlüssel mit Umgebungsvariablen, wie im Abschnitt env oben gezeigt.

Claude

1. Folgen Sie den Installationsanweisungen des Repositories, um den Server lokal einzurichten.
2. Suchen Sie die MCP-Server-Konfigurationsdatei von Claude.
3. Fügen Sie den mem0 MCP Server mit einem JSON-Abschnitt wie folgt hinzu:

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

4. Speichern und starten Sie Claude neu, um den MCP Server zu laden.
5. Überprüfen Sie die Verbindung und Tool-Exponierung.

Hinweis: Nutzen Sie für sensible Daten Umgebungsvariablen.

Cursor

1. Klonen und installieren Sie mem0-mcp wie im README beschrieben.
2. Setzen Sie Ihren MEM0 API-Schlüssel in die .env-Datei.
3. Starten Sie den Server mit uv run main.py.
4. Verbinden Sie in Cursor zum SSE-Endpunkt (http://0.0.0.0:8080/sse).
5. Öffnen Sie den Composer in Cursor und wechseln Sie in den Agent-Modus.

Beispiel für JSON-Konfiguration:

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

Hinweis: Speichern Sie Ihren API-Schlüssel sicher über Umgebungsvariablen.

Cline

1. Richten Sie Python und die Abhängigkeiten wie im Installationsabschnitt beschrieben ein.
2. Platzieren Sie Ihren MEM0 API-Schlüssel in der .env-Datei.
3. Fügen Sie die MCP Server-Konfiguration zum mcpServers-Objekt von Cline hinzu:

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

4. Speichern und starten Sie Cline neu.
5. Vergewissern Sie sich, dass der mem0 MCP Server erreichbar und funktionsfähig ist.

Hinweis: Nutzen Sie Umgebungsvariablen für das API-Key-Management.

So nutzen Sie MCP in Flows

MCP in FlowHunt verwenden

Um MCP-Server in Ihren FlowHunt-Workflow zu integrieren, fügen Sie zunächst die MCP-Komponente zu Ihrem Flow hinzu und verbinden Sie sie mit Ihrem KI-Agenten:

Klicken Sie auf die MCP-Komponente, um das Konfigurationspanel zu öffnen. Im Abschnitt System-MCP-Konfiguration tragen Sie Ihre MCP-Serverdetails in folgendem JSON-Format ein:

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

Nach der Konfiguration kann der KI-Agent diesen MCP als Tool mit Zugriff auf alle Funktionen und Möglichkeiten nutzen. Denken Sie daran, “mem0-mcp” durch den tatsächlichen Namen Ihres MCP-Servers zu ersetzen und die URL durch Ihre eigene MCP-Server-URL auszutauschen.

Übersicht

Basierend auf den verfügbaren Informationen bietet mem0-mcp klare Tool-Definitionen und Setup-Anleitungen, es fehlen jedoch explizite Prompt-Templates und Ressourcendefinitionen sowie die Dokumentation fortgeschrittener MCP-Features wie Roots oder Sampling. Daher ist es funktional, aber im Hinblick auf die Protokollvollständigkeit eher grundlegend.

MCP Score