Serveur mem0 MCP

Que fait le serveur “mem0” MCP ?

Le serveur mem0 MCP (Model Context Protocol) est conçu pour gérer efficacement les préférences de codage en connectant les assistants IA à un système structuré permettant de stocker, récupérer et rechercher des extraits de code ainsi que leur contexte de développement associé. Agissant comme un middleware, il permet aux clients IA d’interagir avec des données externes — telles que des implémentations de code, des instructions d’installation, de la documentation et des bonnes pratiques — via des outils et endpoints standardisés. Son principal rôle est de rationaliser les workflows de développement en proposant des fonctionnalités telles que la recherche sémantique, le stockage persistant des recommandations de codage et la récupération de motifs de programmation complets, qui peuvent être intégrées à des IDE ou agents de codage pilotés par IA. Cela améliore la productivité individuelle et collective en rendant les bonnes pratiques et le code réutilisable facilement accessibles.

Liste des prompts

Aucun modèle de prompt n’est mentionné dans le dépôt ou la documentation.

Liste des ressources

Aucune ressource MCP explicite n’est listée dans le dépôt ou la documentation.

Liste des outils

• add_coding_preference : Stocke des extraits de code, des détails d’implémentation et des motifs de codage, ainsi que leur contexte (dépendances, versions, instructions d’installation, exemples d’utilisation).
• get_all_coding_preferences : Récupère toutes les préférences de codage stockées pour analyse, revue et vérification de complétude.
• search_coding_preferences : Effectue une recherche sémantique sur les préférences de codage stockées afin de trouver des implémentations pertinentes, des solutions, des bonnes pratiques et de la documentation technique.

Cas d’usage de ce serveur MCP

• Stockage persistant des préférences de codage : Les développeurs peuvent sauvegarder des préférences complexes (dépendances, versions de langages, instructions d’installation), assurant la rétention des connaissances dans le temps.
• Recherche sémantique sur le code et les motifs : Les utilisateurs effectuent des recherches avancées pour retrouver rapidement extraits de code, guides d’installation et bonnes pratiques, améliorant l’onboarding et la cohérence d’équipe.
• Revue et analyse des implémentations : Les équipes peuvent extraire tous les motifs de codage enregistrés pour revue de code, analyse de patterns ou pour s’assurer du respect des bonnes pratiques.
• Intégration avec des IDE pilotés par IA : Le serveur peut se connecter à des outils comme Cursor, permettant aux agents IA de suggérer, récupérer ou mettre à jour des préférences de codage directement dans l’environnement de développement.
• Référence documentaire et assistance technique : Permet aux LLM ou agents de code de récupérer de la documentation détaillée et des exemples d’utilisation, simplifiant le support aux développeurs et réduisant la recherche manuelle.

Comment l’installer

Windsurf

1. Assurez-vous d’avoir Python et uv installés sur votre système.
2. Clonez le dépôt mem0-mcp et installez les dépendances selon la section Installation.
3. Mettez à jour votre fichier .env avec votre clé API MEM0.
4. Ajoutez la configuration du serveur mem0 MCP à votre installation Windsurf :

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

5. Sauvegardez la configuration, redémarrez Windsurf et vérifiez que le serveur fonctionne.

Remarque : Sécurisez votre clé API via des variables d’environnement comme illustré dans la section env ci-dessus.

Claude

1. Suivez les instructions d’installation du dépôt pour configurer le serveur en local.
2. Localisez le fichier de configuration du serveur MCP de Claude.
3. Ajoutez le serveur mem0 MCP avec un extrait JSON tel que :

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

4. Sauvegardez et redémarrez Claude pour charger le serveur MCP.
5. Vérifiez la connectivité et l’exposition des outils.

Remarque : Utilisez des variables d’environnement pour les données sensibles.

Cursor

1. Clonez et installez mem0-mcp selon le README.
2. Renseignez votre clé API MEM0 dans le fichier .env.
3. Démarrez le serveur avec uv run main.py.
4. Dans Cursor, connectez-vous à l’endpoint SSE (http://0.0.0.0:8080/sse).
5. Ouvrez le Composer dans Cursor et passez en mode Agent.

Exemple de configuration JSON :

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

Remarque : Stockez votre clé API de manière sécurisée via des variables d’environnement.

Cline

1. Installez Python et les dépendances comme décrit dans la section installation.
2. Placez votre clé API MEM0 dans le fichier .env.
3. Ajoutez la configuration du serveur MCP dans l’objet mcpServers de Cline :

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

4. Sauvegardez et redémarrez Cline.
5. Vérifiez que le serveur mem0 MCP est accessible et fonctionnel.

Remarque : Utilisez des variables d’environnement pour la gestion de la clé API.

Comment utiliser ce MCP dans vos flux

Utilisation du MCP dans FlowHunt

Pour intégrer des serveurs MCP à votre workflow FlowHunt, commencez par ajouter le composant MCP à votre flux, puis connectez-le à votre agent IA :

Cliquez sur le composant MCP pour ouvrir le panneau de configuration. Dans la section de configuration système MCP, renseignez les détails de votre serveur MCP au format JSON :

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

Une fois configuré, l’agent IA pourra utiliser ce MCP comme un outil avec accès à toutes ses fonctions et capacités. N’oubliez pas d’adapter “mem0-mcp” au nom réel de votre serveur MCP et de remplacer l’URL par celle de votre propre serveur MCP.

Vue d’ensemble

D’après les informations disponibles, mem0-mcp fournit des définitions d’outils claires et des instructions d’installation précises, mais il manque de modèles de prompt et de ressources explicites et ne documente pas les fonctionnalités MCP avancées comme roots ou sampling. Il est donc fonctionnel mais basique en termes de complétude protocolaire.

Score MCP