
mcp-server-commands MCP Server
O mcp-server-commands MCP Server conecta assistentes de IA à execução segura de comandos do sistema, permitindo que LLMs interajam com o shell, automatizem tare...
O mem0 MCP Server potencializa o FlowHunt com armazenamento de trechos de código, busca semântica e documentação robusta de desenvolvimento, otimizando fluxos de codificação orientados por IA.
O mem0 MCP (Model Context Protocol) Server foi projetado para gerenciar preferências de codificação de forma eficiente, conectando assistentes de IA a um sistema estruturado para armazenar, recuperar e buscar trechos de código e contexto de desenvolvimento relacionado. Atuando como middleware, ele permite que clientes de IA interajam com dados externos—como implementações de código, instruções de configuração, documentação e melhores práticas—através de ferramentas e endpoints padronizados. Seu papel principal é agilizar fluxos de desenvolvimento ao habilitar recursos como busca semântica, armazenamento persistente de diretrizes de codificação e recuperação de padrões de programação abrangentes, que podem ser integrados em IDEs ou agentes de codificação com IA. Isso potencializa a produtividade individual e em equipe ao tornar melhores práticas e código reutilizável facilmente acessíveis.
Nenhum modelo de prompt é mencionado no repositório ou na documentação.
Nenhum recurso MCP explícito está listado no repositório ou documentação.
uv
instalados no seu sistema..env
com sua chave de API do MEM0.{
"mcpServers": {
"mem0-mcp": {
"command": "uv",
"args": ["run", "main.py"],
"env": {
"MEM0_API_KEY": "${MEM0_API_KEY}"
}
}
}
}
Nota: Proteja sua chave de API usando variáveis de ambiente, como mostrado na seção env
acima.
{
"mcpServers": {
"mem0-mcp": {
"command": "uv",
"args": ["run", "main.py"],
"env": {
"MEM0_API_KEY": "${MEM0_API_KEY}"
}
}
}
}
Nota: Use variáveis de ambiente para dados sensíveis.
.env
.uv run main.py
.http://0.0.0.0:8080/sse
).Exemplo de Configuração JSON:
{
"mcpServers": {
"mem0-mcp": {
"command": "uv",
"args": ["run", "main.py"],
"env": {
"MEM0_API_KEY": "${MEM0_API_KEY}"
}
}
}
}
Nota: Armazene sua chave de API com segurança usando variáveis de ambiente.
.env
.{
"mcpServers": {
"mem0-mcp": {
"command": "uv",
"args": ["run", "main.py"],
"env": {
"MEM0_API_KEY": "${MEM0_API_KEY}"
}
}
}
}
Nota: Use variáveis de ambiente para gerenciamento da chave de API.
Usando MCP no FlowHunt
Para integrar servidores MCP ao seu fluxo no FlowHunt, comece adicionando o componente MCP ao seu fluxo e conectando-o ao seu agente de IA:
Clique no componente MCP para abrir o painel de configuração. Na seção de configuração MCP do sistema, insira os detalhes do seu servidor MCP usando este formato JSON:
{
"mem0-mcp": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://seudomcpserver.exemplo/caminhoparamcp/url"
}
}
Depois de configurado, o agente de IA poderá usar este MCP como ferramenta, com acesso a todas as suas funções e capacidades. Lembre-se de trocar “mem0-mcp” pelo nome real do seu servidor MCP e substituir a URL pela URL do seu próprio servidor MCP.
Seção | Disponibilidade | Detalhes/Notas |
---|---|---|
Visão geral | ✅ | Explicação breve disponível em README.md |
Lista de Prompts | ⛔ | Nenhum modelo de prompt encontrado |
Lista de Recursos | ⛔ | Nenhum recurso MCP explícito listado |
Lista de Ferramentas | ✅ | add_coding_preference, get_all_coding_preferences, search_coding_preferences |
Proteção de Chaves de API | ✅ | Usa arquivo .env e recomenda variáveis de ambiente nos exemplos JSON |
Suporte a Amostragem (menos relevante) | ⛔ | Não mencionado |
Com base nas informações disponíveis, o mem0-mcp fornece definições claras de ferramentas e instruções de configuração, mas carece de modelos de prompt explícitos e definições de recursos, além de não documentar recursos avançados do MCP como roots ou amostragem. Assim, é funcional, mas básico em termos de completude de protocolo.
Possui LICENSE? | ⛔ (nenhuma LICENSE encontrada) |
---|---|
Possui ao menos uma ferramenta | ✅ |
Número de Forks | 56 |
Número de Stars | 339 |
O mem0 MCP Server é um middleware que permite a assistentes de IA armazenar, buscar e recuperar trechos de código, documentação e práticas recomendadas de desenvolvimento por meio de ferramentas e endpoints padronizados. Ele otimiza fluxos de trabalho ao fornecer armazenamento persistente e busca semântica para preferências de codificação.
O mem0 MCP oferece três ferramentas principais: add_coding_preference (armazena código e contexto), get_all_coding_preferences (recupera todas as entradas) e search_coding_preferences (realiza busca semântica nos dados armazenados).
Você deve armazenar sua chave de API do MEM0 usando variáveis de ambiente em seu arquivo `.env` e referenciá-las na configuração do servidor MCP, conforme mostrado nos exemplos de configuração.
Sim, você pode conectar o mem0 MCP ao FlowHunt adicionando o componente MCP ao seu fluxo, configurando-o com os dados do seu servidor mem0 MCP e permitindo que o agente de IA acesse suas ferramentas.
O mem0 MCP é utilizado para armazenamento persistente de preferências de codificação, busca semântica de código, compartilhamento de conhecimento em equipe, integração com IDEs de IA e como referência de documentação técnica para LLMs e agentes de programação.
Otimize seus fluxos de codificação e habilite busca, armazenamento e documentação de código avançados com IA usando o mem0 MCP Server.
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