mem0 MCP-palvelin

Mitä “mem0” MCP-palvelin tekee?

mem0 MCP (Model Context Protocol) -palvelin on suunniteltu hallitsemaan koodausasetuksia tehokkaasti yhdistämällä tekoälyavustajat rakenteelliseen järjestelmään koodinpätkien ja niihin liittyvän kehityskontekstin tallennukseen, hakuun ja etsintään. Toimiessaan välikerroksena se mahdollistaa tekoälyasiakkaiden vuorovaikutuksen ulkoisten tietojen, kuten koodi-implementaatioiden, asennusohjeiden, dokumentaation ja parhaiden käytäntöjen kanssa vakioitujen työkalujen ja päätepisteiden kautta. Sen päätehtävä on virtaviivaistaa kehitystyönkulkuja mahdollistamalla mm. semanttinen haku, koodausohjeiden pysyvä tallennus ja laajojen ohjelmointimallien haku, joita voidaan integroida tekoälypohjaisiin kehitysympäristöihin tai koodausagentteihin. Tämä parantaa sekä yksilöiden että tiimien tuottavuutta tekemällä parhaista käytännöistä ja uudelleenkäytettävästä koodista helposti löydettävää.

Promptien lista

Repositoriossa tai dokumentaatiossa ei mainita promptipohjia.

Resurssien lista

Repositoriossa tai dokumentaatiossa ei ole erikseen mainittuja MCP-resursseja.

Työkalujen lista

• add_coding_preference: Tallentaa koodinpätkiä, implementointitietoja ja koodausmalleja sekä kontekstia kuten riippuvuudet, versiot, asennusohjeet ja esimerkkikäytöt.
• get_all_coding_preferences: Hakee kaikki tallennetut koodausasetukset analysointiin, tarkasteluun ja kattavuuden varmistamiseen.
• search_coding_preferences: Suorittaa semanttisen haun tallennettujen koodausasetusten joukossa ja löytää olennaiset toteutukset, ratkaisut, parhaat käytännöt sekä teknisen dokumentaation.

Tämän MCP-palvelimen käyttötapaukset

• Koodausasetusten pysyvä tallennus: Kehittäjät voivat tallentaa yksityiskohtaisia koodausasetuksia, kuten riippuvuuksia, kieliversioita ja asennusohjeita, taaten tiedon säilymisen ajan yli.
• Semanttinen haku koodille ja malleille: Käyttäjät voivat suorittaa edistyneitä hakuja löytääkseen nopeasti relevanteimmat koodinpätkät, asennusoppaat ja parhaat käytännöt, parantaen perehdytystä ja tiimin yhtenäisyyttä.
• Kooditoteutusten tarkastelu ja analyysi: Tiimit voivat hakea kaikki tallennetut koodausmallit koodikatselmointiin, mallianalyysiin tai varmistaakseen parhaiden käytäntöjen noudattamisen.
• Integraatio tekoälypohjaisiin IDE:ihin: Palvelin voidaan liittää esimerkiksi Cursor-työkaluun, jolloin tekoälyagentit voivat ehdottaa, hakea tai päivittää koodausasetuksia suoraan kehitysympäristössä.
• Dokumentaatioreferenssi ja tekninen tuki: Mahdollistaa LLM:ien tai koodausagenttien hakea yksityiskohtaista dokumentaatiota ja käyttöesimerkkejä, tehostaen kehittäjien tukea ja vähentäen manuaalista etsintää.

Asennusohjeet

Windsurf

1. Varmista, että järjestelmässäsi on Python sekä uv asennettuna.
2. Kloonaa mem0-mcp-repositorio ja asenna riippuvuudet kohdasta Installation.
3. Lisää MEM0 API -avain .env-tiedostoon.
4. Lisää mem0 MCP-palvelimen määritys Windsurfin kokoonpanoon:

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

5. Tallenna kokoonpano, käynnistä Windsurf uudelleen ja varmista palvelimen toiminta.

Huom: Suojaa API-avaimesi käyttämällä ympäristömuuttujia (env-osio yllä).

Claude

1. Noudata repositorion asennusohjeita palvelimen perustamiseksi paikallisesti.
2. Etsi Clauden MCP-palvelimen konfiguraatiotiedosto.
3. Lisää mem0 MCP-palvelin JSON-pätkällä kuten:

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

4. Tallenna ja käynnistä Claude uudelleen MCP-palvelimen lataamiseksi.
5. Varmista yhteys ja työkalujen näkyvyys.

Huom: Käytä ympäristömuuttujia sensitiivisille tiedoille.

Cursor

1. Kloonaa ja asenna mem0-mcp README:n ohjeiden mukaan.
2. Aseta MEM0 API -avain .env-tiedostoon.
3. Käynnistä palvelin komennolla uv run main.py.
4. Cursorissa yhdistä SSE-päätepisteeseen (http://0.0.0.0:8080/sse).
5. Avaa Cursorin Composer ja vaihda Agent-tilaan.

JSON-konfiguraatioesimerkki:

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

Huom: Säilytä API-avaimesi turvallisesti ympäristömuuttujilla.

Cline

1. Asenna Python ja riippuvuudet asennusohjeiden mukaisesti.
2. Lisää MEM0 API -avain .env-tiedostoon.
3. Lisää MCP-palvelimen määritys Clinen mcpServers-objektiin:

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

4. Tallenna ja käynnistä Cline uudelleen.
5. Varmista, että mem0 MCP-palvelin on käytettävissä ja toimii.

Huom: Käytä ympäristömuuttujia API-avaimen hallintaan.

Kuinka käyttää tätä MCP:tä työnkuluissa

MCP:n käyttö FlowHuntissa

Voit liittää MCP-palvelimen FlowHuntin työnkulkuun lisäämällä MCP-komponentin ja yhdistämällä sen tekoälyagenttiin:

Napsauta MCP-komponenttia avataksesi asetusnäkymän. Lisää järjestelmän MCP-asetuksiin palvelimesi tiedot seuraavassa JSON-muodossa:

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

Kun määritys on tehty, tekoälyagentti voi käyttää tätä MCP:tä työkaluna ja hyödyntää kaikkia sen ominaisuuksia. Muista vaihtaa “mem0-mcp” haluamaasi palvelimen nimeen ja korvata URL omalla MCP-palvelimesi osoitteella.

Yhteenveto

Saatavilla olevien tietojen perusteella mem0-mcp tarjoaa selkeät työkalumääritykset ja asennusohjeet, mutta siitä puuttuu promptipohjat ja resurssien kuvaukset sekä dokumentaatio kehittyneistä MCP-ominaisuuksista kuten roots tai näytteenotto. Näin ollen se on toimiva mutta protokollan kattavuudeltaan perustoiminnallinen.

MCP-pisteet