mem0 MCP-server

Vad gör “mem0” MCP-servern?

mem0 MCP (Model Context Protocol) Server är utformad för att effektivt hantera kodningspreferenser genom att koppla AI-assistenter till ett strukturerat system för lagring, hämtning och sökning av kodsnuttar och relaterad utvecklingskontext. Som mellanprogram möjliggör den för AI-klienter att interagera med extern data—såsom kodimplementationer, installationsinstruktioner, dokumentation och bästa praxis—via standardiserade verktyg och endpoints. Dess huvudroll är att effektivisera utvecklingsflöden genom funktioner som semantisk sökning, beständig lagring av kodningsriktlinjer och hämtning av omfattande programmeringsmönster som kan integreras i AI-drivna IDE:er eller kodningsagenter. Detta förbättrar både individuell och teamproduktivitet genom att göra bästa praxis och återanvändbar kod lättillgänglig.

Lista över prompts

Inga promptmallar nämns i repot eller dokumentationen.

Lista över resurser

Inga explicita MCP-resurser listas i repot eller dokumentationen.

Lista över verktyg

• add_coding_preference: Lagrar kodsnuttar, implementeringsdetaljer och kodningsmönster, tillsammans med kontext såsom beroenden, versioner, installationsinstruktioner och exempel på användning.
• get_all_coding_preferences: Hämtar alla lagrade kodningspreferenser för analys, granskning och för att säkerställa fullständighet.
• search_coding_preferences: Utför semantisk sökning bland lagrade kodningspreferenser för att hitta relevanta implementationer, lösningar, bästa praxis och teknisk dokumentation.

Användningsområden för denna MCP-server

• Beständig lagring av kodningspreferenser: Utvecklare kan spara komplexa kodningspreferenser, inklusive beroenden, språkversioner och installationsinstruktioner, vilket säkerställer kunskapsbevarande över tid.
• Semantisk sökning för kod och mönster: Användare kan göra avancerade sökningar för att snabbt hitta relevanta kodsnuttar, installationsguider och bästa praxis, vilket förbättrar onboarding och teamkonsekvens.
• Granskning och analys av kodimplementeringar: Team kan hämta alla sparade kodningsmönster för kodgranskning, mönsteranalys eller för att säkerställa att bästa praxis följs.
• Integration med AI-drivna IDE:er: Servern kan kopplas till verktyg som Cursor, vilket möjliggör för AI-agenter att föreslå, hämta eller uppdatera kodningspreferenser direkt i utvecklingsmiljön.
• Dokumentationsreferens och teknisk assistans: Möjliggör för LLM:er eller kodningsagenter att hämta detaljerad dokumentation och användningsexempel, vilket effektiviserar utvecklarstöd och minskar manuellt sökande.

Hur man sätter upp det

Windsurf

1. Säkerställ att du har Python och uv installerat på ditt system.
2. Klona mem0-mcp-repot och installera beroenden enligt Installation.
3. Uppdatera din .env-fil med din MEM0 API-nyckel.
4. Lägg till mem0 MCP-serverkonfigurationen i din Windsurf-setup:

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

5. Spara konfigurationen, starta om Windsurf och verifiera att servern körs.

Obs: Skydda din API-nyckel genom att använda miljövariabler, som visas i env-sektionen ovan.

Claude

1. Följ repots installationsinstruktioner för att sätta upp servern lokalt.
2. Lokalisera Claudes MCP-server­konfigurationsfil.
3. Lägg till mem0 MCP-servern med en JSON-snutt som:

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

4. Spara och starta om Claude för att ladda MCP-servern.
5. Bekräfta anslutning och verktygsexponering.

Obs: Använd miljövariabler för känslig information.

Cursor

1. Klona och installera mem0-mcp enligt README.
2. Sätt din MEM0 API-nyckel i .env-filen.
3. Starta servern med uv run main.py.
4. I Cursor, anslut till SSE-endpointen (http://0.0.0.0:8080/sse).
5. Öppna Composer i Cursor och byt till Agent-läge.

Exempel på JSON-konfiguration:

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

Obs: Förvara din API-nyckel säkert med miljövariabler.

Cline

1. Installera Python och beroenden enligt installationsavsnittet.
2. Placera din MEM0 API-nyckel i .env-filen.
3. Lägg till MCP-server­konfigurationen i Clines mcpServers-objekt:

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

4. Spara och starta om Cline.
5. Verifiera att mem0 MCP-servern är tillgänglig och fungerar.

Obs: Använd miljövariabler för hantering av API-nycklar.

Hur man använder denna MCP i flöden

Använda MCP i FlowHunt

För att integrera MCP-servrar i ditt FlowHunt-arbetsflöde, börja med att lägga till MCP-komponenten i ditt flöde och koppla den till din AI-agent:

Klicka på MCP-komponenten för att öppna konfigurationspanelen. I systemets MCP-konfigurationsavsnitt, infoga dina MCP-serveruppgifter enligt detta JSON-format:

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

När det är konfigurerat kan AI-agenten nu använda denna MCP som ett verktyg med tillgång till alla dess funktioner och möjligheter. Kom ihåg att ändra “mem0-mcp” till det faktiska namnet på din MCP-server och ersätt URL:en med din egen MCP-server-URL.

Översikt

Baserat på tillgänglig information ger mem0-mcp tydliga verktygsdefinitioner och installationsinstruktioner men saknar explicita promptmallar och resursdefinitioner, samt dokumenterar inte avancerade MCP-funktioner som rötter eller sampling. Resultatet är att den är funktionell men grundläggande vad gäller protokollkompletthet.

MCP-betyg