mem0 MCP-server

Hva gjør “mem0” MCP-serveren?

mem0 MCP (Model Context Protocol) serveren er laget for å håndtere kodepreferanser effektivt ved å koble AI-assistenter til et strukturert system for lagring, gjenfinning og søk etter kodebiter og tilhørende utviklingskontekst. Som en mellomvare lar den AI-klienter samhandle med ekstern data—som kodeimplementeringer, installasjonsinstruksjoner, dokumentasjon og beste praksis—gjennom standardiserte verktøy og endepunkter. Hovedrollen er å effektivisere utviklingsprosesser ved å muliggjøre semantisk søk, vedvarende lagring av kodeanbefalinger og gjenfinning av komplette programmeringsmønstre, som kan integreres i AI-drevne IDE-er eller kodeagenter. Dette øker både individuell og teamproduktivitet ved å gjøre beste praksis og gjenbrukbar kode lett tilgjengelig.

Liste over Prompter

Ingen maler for prompt er nevnt i repositoriet eller dokumentasjonen.

Liste over Ressurser

Ingen eksplisitte MCP-ressurser er listet i repositoriet eller dokumentasjonen.

Liste over Verktøy

• add_coding_preference: Lagrer kodebiter, implementasjonsdetaljer og kodemønstre sammen med kontekst som avhengigheter, versjoner, installasjonsinstruksjoner og eksempelkode.
• get_all_coding_preferences: Henter alle lagrede kodepreferanser for analyse, gjennomgang og for å sikre fullstendighet.
• search_coding_preferences: Utfører semantisk søk i lagrede kodepreferanser for å finne relevante implementeringer, løsninger, beste praksis og teknisk dokumentasjon.

Bruksområder for denne MCP-serveren

• Vedvarende lagring av kodepreferanser: Utviklere kan lagre detaljerte kodepreferanser, inkludert avhengigheter, språkversjoner og installasjonsinstruksjoner, og sikre kunnskapsbevaring over tid.
• Semantisk søk etter kode og mønstre: Brukere kan utføre avanserte søk for raskt å finne relevante kodebiter, veiledninger og beste praksis, noe som forbedrer onboarding og teamkonsistens.
• Gjennomgang og analyse av kodeimplementasjoner: Team kan hente ut alle lagrede kodemønstre for kodegjennomgang, mønstergjenkjenning eller for å sikre at beste praksis følges.
• Integrasjon med AI-drevne IDE-er: Serveren kan kobles til verktøy som Cursor, slik at AI-agenter kan foreslå, hente eller oppdatere kodepreferanser direkte i utviklingsmiljøet.
• Dokumentasjonsreferanse og teknisk støtte: Gjør det mulig for LLM-er eller kodeagenter å hente detaljert dokumentasjon og brukseksempler, noe som effektiviserer utviklerstøtte og reduserer manuelle søk.

Hvordan sette det opp

Windsurf

1. Sørg for at du har Python og uv installert på systemet ditt.
2. Klon mem0-mcp-repositoriet og installer avhengigheter som beskrevet i Installasjon.
3. Oppdater din .env-fil med din MEM0 API-nøkkel.
4. Legg til mem0 MCP-serverkonfigurasjonen i din Windsurf-oppsett:

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

5. Lagre konfigurasjonen, start Windsurf på nytt, og verifiser at serveren kjører.

Merk: Sikre API-nøkkelen din ved å bruke miljøvariabler, som vist i env-seksjonen over.

Claude

1. Følg repositoriets installasjonsinstruksjoner for å sette opp serveren lokalt.
2. Finn Claudes MCP-serverkonfigurasjonsfil.
3. Legg til mem0 MCP-serveren med et JSON-utdrag som:

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

4. Lagre og start Claude på nytt for å laste inn MCP-serveren.
5. Bekreft tilkobling og tilgang til verktøyene.

Merk: Bruk miljøvariabler for sensitiv informasjon.

Cursor

1. Klon og installer mem0-mcp i henhold til README.
2. Angi din MEM0 API-nøkkel i .env-filen.
3. Start serveren med uv run main.py.
4. I Cursor, koble til SSE-endepunktet (http://0.0.0.0:8080/sse).
5. Åpne Composer i Cursor og bytt til Agent-modus.

Eksempel på JSON-konfigurasjon:

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

Merk: Lagre API-nøkkelen sikkert ved å bruke miljøvariabler.

Cline

1. Sett opp Python og avhengigheter som beskrevet i installasjonsseksjonen.
2. Plasser din MEM0 API-nøkkel i .env-filen.
3. Legg til MCP-serverkonfigurasjonen i Clines mcpServers-objekt:

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

4. Lagre og start Cline på nytt.
5. Verifiser at mem0 MCP-serveren er tilgjengelig og fungerer.

Merk: Bruk miljøvariabler for håndtering av API-nøkkel.

Hvordan bruke denne MCP-en i flows

Bruke MCP i FlowHunt

For å integrere MCP-servere i din FlowHunt-arbeidsflyt, start med å legge til MCP-komponenten i flowet og koble den til din AI-agent:

Klikk på MCP-komponenten for å åpne konfigurasjonspanelet. I systemets MCP-konfigurasjonsseksjon setter du inn detaljene for din MCP-server i dette JSON-formatet:

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

Når du har konfigurert, kan AI-agenten nå bruke denne MCP-en som et verktøy med tilgang til alle dens funksjoner og muligheter. Husk å endre “mem0-mcp” til navnet på din egen MCP-server og bytt ut URL-en med din MCP-server-URL.

Oversikt

Basert på tilgjengelig informasjon gir mem0-mcp tydelige verktøydefinisjoner og oppsettsinstruksjoner, men mangler eksplisitte prompt-maler og ressursdefinisjoner, og dokumenterer ikke avanserte MCP-funksjoner som roots eller sampling. Resultatet er at den er funksjonell, men grunnleggende med tanke på protokollfullstendighet.

MCP-score