mem0 MCP Server

Ce face serverul “mem0” MCP?

Serverul mem0 MCP (Model Context Protocol) este proiectat pentru a gestiona eficient preferințele de programare, conectând asistenții AI cu un sistem structurat pentru stocarea, regăsirea și căutarea fragmentelor de cod și a contextului de dezvoltare aferent. Acționând ca un middleware, permite clienților AI să interacționeze cu date externe—precum implementări de cod, instrucțiuni de configurare, documentație și bune practici—prin instrumente și endpoint-uri standardizate. Rolul său principal este să eficientizeze fluxurile de lucru de dezvoltare, permițând funcții precum căutarea semantică, stocarea persistentă a ghidurilor de programare și regăsirea de pattern-uri de programare cuprinzătoare, ce pot fi integrate în IDE-uri sau agenți de programare AI. Astfel, sporește productivitatea atât individuală, cât și de echipă, făcând bunele practici și codul reutilizabil ușor accesibile.

Listă de prompturi

Nu sunt menționate șabloane de prompt în repository sau documentație.

Listă de resurse

Nu există resurse MCP explicite listate în repository sau documentație.

Listă de instrumente

• add_coding_preference: Stochează fragmente de cod, detalii de implementare și pattern-uri de programare, împreună cu context precum dependențe, versiuni, instrucțiuni de configurare și exemple de utilizare.
• get_all_coding_preferences: Recuperează toate preferințele de codare stocate pentru analiză, revizuire și verificarea completitudinii.
• search_coding_preferences: Realizează căutare semantică în preferințele de codare stocate pentru a găsi implementări, soluții, bune practici și documentație tehnică relevante.

Cazuri de utilizare pentru acest server MCP

• Stocare persistentă a preferințelor de codare: Dezvoltatorii pot salva preferințe complexe de programare, inclusiv dependențe, versiuni de limbaj și instrucțiuni de configurare, asigurând reținerea cunoștințelor în timp.
• Căutare semantică pentru cod și pattern-uri: Utilizatorii pot efectua căutări avansate pentru a localiza rapid fragmente de cod relevante, ghiduri de configurare și bune practici, îmbunătățind onboarding-ul și coerența în echipă.
• Revizuire și analiză a implementărilor de cod: Echipele pot regăsi toate pattern-urile de programare salvate pentru review, analiză de pattern-uri sau pentru a se asigura că sunt respectate bunele practici.
• Integrare cu IDE-uri alimentate de AI: Serverul poate fi conectat la instrumente precum Cursor, permițând agenților AI să sugereze, regăsească sau actualizeze preferințele de codare direct în mediul de dezvoltare.
• Referință de documentație și asistență tehnică: Permite LLM-urilor sau agenților de programare să extragă documentație detaliată și exemple de utilizare, eficientizând suportul pentru dezvoltatori și reducând căutarea manuală.

Cum se configurează

Windsurf

1. Asigură-te că ai instalat Python și uv pe sistemul tău.
2. Clonează repository-ul mem0-mcp și instalează dependențele conform secțiunii Instalare.
3. Actualizează fișierul .env cu cheia ta MEM0 API.
4. Adaugă configurația serverului mem0 MCP în setup-ul Windsurf:

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

5. Salvează configurația, repornește Windsurf și verifică dacă serverul rulează.

Notă: Protejează cheia API folosind variabile de mediu, așa cum este prezentat în secțiunea env de mai sus.

Claude

1. Urmează instrucțiunile de instalare din repository pentru a configura serverul local.
2. Localizează fișierul de configurare MCP server pentru Claude.
3. Adaugă serverul mem0 MCP cu un fragment JSON precum acesta:

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

4. Salvează și repornește Claude pentru a încărca serverul MCP.
5. Confirmă conectivitatea și expunerea instrumentelor.

Notă: Utilizează variabile de mediu pentru date sensibile.

Cursor

1. Clonează și instalează mem0-mcp conform README.
2. Setează cheia MEM0 API în fișierul .env.
3. Pornește serverul cu uv run main.py.
4. În Cursor, conectează-te la endpoint-ul SSE (http://0.0.0.0:8080/sse).
5. Deschide Composer în Cursor și comută pe modul Agent.

Exemplu de configurație JSON:

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

Notă: Stochează cheia API în siguranță folosind variabile de mediu.

Cline

1. Instalează Python și dependențele conform secțiunii de instalare.
2. Plasează cheia MEM0 API în fișierul .env.
3. Adaugă configurația serverului MCP în obiectul mcpServers al Cline:

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

4. Salvează și repornește Cline.
5. Verifică dacă serverul mem0 MCP este accesibil și funcțional.

Notă: Folosește variabile de mediu pentru gestionarea cheii API.

Cum se folosește acest MCP în fluxuri

Utilizarea MCP în FlowHunt

Pentru a integra servere MCP în fluxul tău FlowHunt, începe prin a adăuga componenta MCP în flux și conecteaz-o la agentul tău AI:

Fă clic pe componenta MCP pentru a deschide panoul de configurare. În secțiunea de configurare MCP a sistemului, inserează detaliile serverului MCP folosind acest format JSON:

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

După configurare, agentul AI va putea utiliza acest MCP ca instrument cu acces la toate funcțiile și capabilitățile sale. Nu uita să schimbi “mem0-mcp” cu numele real al serverului tău MCP și să înlocuiești URL-ul cu cel al serverului tău MCP.

Prezentare generală

Pe baza informațiilor disponibile, mem0-mcp oferă definiții clare pentru instrumente și instrucțiuni de configurare, dar nu include șabloane explicite de prompt sau definiții de resurse și nu documentează funcționalități MCP avansate precum roots sau sampling. Drept urmare, este funcțional, dar de bază, din punct de vedere al completitudinii protocolului.

Scor MCP