mem0 MCP Server

Čo robí “mem0” MCP Server?

mem0 MCP (Model Context Protocol) Server je navrhnutý na efektívnu správu programátorských preferencií prepojením AI asistentov so štruktúrovaným systémom ukladania, získavania a vyhľadávania útržkov kódu a súvisiacich vývojárskych kontextov. Ako middleware umožňuje AI klientom pracovať s externými dátami – ako sú implementácie kódu, inštrukcie na nastavenie, dokumentácia a najlepšie postupy – cez štandardizované nástroje a endpointy. Jeho hlavnou úlohou je zjednodušiť vývojársky workflow možnosťami sémantického vyhľadávania, perzistentného ukladania programátorských zásad a získavania komplexných programovacích vzorov, ktoré sa dajú integrovať do AI-poháňaných IDE alebo kódovacích agentov. To zvyšuje produktivitu jednotlivcov aj tímov tým, že najlepšie postupy a opakovane použiteľný kód sú vždy ľahko dostupné.

Zoznam Promptov

V repozitári ani dokumentácii nie sú uvedené žiadne šablóny promptov.

Zoznam Zdroje

V repozitári ani dokumentácii nie sú explicitne uvedené MCP zdroje.

Zoznam Nástrojov

• add_coding_preference: Ukladá útržky kódu, detaily implementácie a vzory spolu s kontextom ako závislosti, verzie, inštrukcie na nastavenie a príklady použitia.
• get_all_coding_preferences: Získava všetky uložené programátorské preferencie na analýzu, kontrolu a overenie úplnosti.
• search_coding_preferences: Vykonáva sémantické vyhľadávanie v uložených preferenciách kódovania na nájdenie relevantných implementácií, riešení, najlepších postupov a technickej dokumentácie.

Použitia tohto MCP Servera

• Perzistentné ukladanie preferencií kódovania: Vývojári môžu ukladať detailné preferencie kódu vrátane závislostí, verzií jazykov a inštrukcií na nastavenie, čím zabezpečia zachovanie znalostí v čase.
• Sémantické vyhľadávanie kódu a vzorov: Používatelia môžu vykonávať pokročilé vyhľadávanie na rýchle nájdenie relevantných útržkov kódu, návodov na nastavenie a najlepších postupov, čo zlepšuje onboarding aj konzistentnosť v tíme.
• Kontrola a analýza implementácií: Tímy môžu získať všetky uložené vzory na code review, analýzu alebo overenie dodržiavania najlepších postupov.
• Integrácia s AI-poháňanými IDE: Server je možné pripojiť k nástrojom ako Cursor, čo umožní AI agentom priamo navrhovať, získavať či aktualizovať preferencie kódu v prostredí IDE.
• Referenčná dokumentácia a technická asistencia: Umožňuje LLM alebo programátorským agentom načítať detailnú dokumentáciu a príklady použitia, čím zjednodušuje podporu vývojárov a znižuje potrebu manuálneho vyhľadávania.

Ako ho nastaviť

Windsurf

1. Uistite sa, že máte na systéme nainštalovaný Python a uv.
2. Naklonujte repozitár mem0-mcp a nainštalujte závislosti podľa sekcie Inštalácia.
3. Do súboru .env vložte váš MEM0 API kľúč.
4. Pridajte konfiguráciu mem0 MCP servera do vášho Windsurf nastavenia:

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

5. Uložte konfiguráciu, reštartujte Windsurf a overte, že server beží.

Poznámka: Pre bezpečnosť uložte API kľúč ako environmentálnu premennú, ako je to uvedené v sekcii env vyššie.

Claude

1. Postupujte podľa inštrukcií v repozitári na lokálnu inštaláciu servera.
2. Nájdite konfiguračný súbor MCP servera pre Claude.
3. Pridajte mem0 MCP server pomocou JSON útržku ako:

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

4. Uložte a reštartujte Claude na načítanie MCP servera.
5. Overte konektivitu a dostupnosť nástrojov.

Poznámka: Citlivé údaje ukladajte do environmentálnych premenných.

Cursor

1. Naklonujte a nainštalujte mem0-mcp podľa README.
2. Nastavte MEM0 API kľúč v súbore .env.
3. Server spustite pomocou uv run main.py.
4. V aplikácii Cursor sa pripojte na SSE endpoint (http://0.0.0.0:8080/sse).
5. Otvorte Composer v Cursor a prepnite do Agent módu.

Príklad JSON konfigurácie:

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

Poznámka: API kľúč ukladajte bezpečne cez environmentálne premenné.

Cline

1. Nainštalujte Python a závislosti podľa sekcie inštalácie.
2. Vložte MEM0 API kľúč do súboru .env.
3. Pridajte konfiguráciu MCP servera do objektu mcpServers v Cline:

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

4. Uložte a reštartujte Cline.
5. Overte, že mem0 MCP server je dostupný a funkčný.

Poznámka: Na správu API kľúčov používajte environmentálne premenné.

Ako použiť tento MCP vo flow

Použitie MCP vo FlowHunt

Na integráciu MCP serverov do svojho workflow vo FlowHunt začnite pridaním MCP komponentu do flow a prepojte ho s AI agentom:

Kliknite na MCP komponent pre otvorenie panela konfigurácie. Do systémovej MCP konfigurácie zadajte detaily MCP servera v tomto JSON formáte:

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

Po nakonfigurovaní môže AI agent používať tento MCP ako nástroj so všetkými jeho funkciami a možnosťami. Nezabudnite zmeniť “mem0-mcp” na skutočný názov vášho MCP servera a URL na vašu vlastnú adresu MCP servera.

Prehľad

Na základe dostupných informácií mem0-mcp poskytuje jasné definície nástrojov a inštrukcie na nastavenie, no chýbajú explicitné šablóny promptov a definície zdrojov a nedokumentuje pokročilé MCP funkcie ako rooty alebo sampling. Výsledkom je funkčný, ale základný v úplnosti protokolu.

MCP Skóre