Membase MCP Sunucusu

AI MCP Server Decentralized Storage Persistent Memory

MCP Sunucunuzu FlowHunt'ta barındırmak için bizimle iletişime geçin

“Membase” MCP Sunucusu ne yapar?

Membase MCP (Model Context Protocol) Sunucusu, AI ajanları için hafif, merkeziyetsiz bir hafıza geçidi olarak çalışır ve onları güvenli, kalıcı ve doğrulanabilir çoklu oturum hafızası için Membase’e bağlar. Unibase tarafından desteklenen bu sunucu, AI asistanlarının konuşma geçmişini, etkileşim kayıtlarını ve bilgilerini yüklemesine ve geri çağırmasına olanak tanır; böylece ajan devamlılığı, kişiselleştirme ve izlenebilirlik sağlanır. Membase protokolü ile entegre edilerek, Unibase merkeziyetsiz ağından hafıza verilerinin sorunsuzca saklanmasını ve alınmasını mümkün kılar; kalıcı, değiştirilemez hafızanın AI odaklı iş akışları için hayati olduğu kullanım senaryolarını destekler.

Komut Listesi

Depoda herhangi bir komut şablonu belirtilmemiştir.

Kaynak Listesi

Depoda açıkça belirtilmiş bir MCP kaynağı bulunmamaktadır.

Araç Listesi

  • get_conversation_id: Geçerli konuşma kimliğini alır, böylece ajanlar devam eden oturumu tanımlayabilir veya referans gösterebilir.
  • switch_conversation: Aktif bağlamı farklı bir konuşmaya geçirerek çoklu oturum iş akışlarını destekler.
  • save_message: Bir mesajı veya hafızayı mevcut konuşmaya kaydeder, kalıcılığı ve izlenebilirliği sağlar.
  • get_messages: Geçerli konuşmadan son n mesajı alır, böylece ajanlar yakın geçmişi veya bağlamı hatırlayabilir.

Bu MCP Sunucusunun Kullanım Alanları

  • Kalıcı Konuşma Hafızası: Tüm konuşma geçmişlerini saklayıp çağırarak, AI ajanları için oturumlar arası sürekli bağlam sağlar.
  • Çoklu Oturum Yönetimi: Farklı konuşmalar arasında sorunsuz geçiş yaparak, bir ajanın birden fazla kullanıcıyı veya projeyi yönetmesini mümkün kılar.
  • Doğrulanabilir Denetim İzleri: Tüm etkileşimler merkeziyetsiz bir ağda saklanır, böylece değiştirilmez ve denetlenebilir olur; uyumluluk veya hata ayıklama için uygundur.
  • Kişiselleştirme: Geçmiş kullanıcı etkileşimlerini çağırarak, yanıtları ve eylemleri önceki tercihlere göre şekillendirir.
  • Bilgi Tutma: Bilgi parçalarını veya kararları kaydedip geri çağırarak, zamanla daha akıllı AI davranışları için bir bilgi tabanı oluşturur.

Kurulum Nasıl Yapılır

Windsurf

  1. Gereksinimlerin kurulu olduğundan emin olun (örn. Python, uv çalıştırıcı).
  2. Depoyu klonlayın:
    git clone https://github.com/unibaseio/membase-mcp.git
  3. Windsurf yapılandırma dosyanızı bulun.
  4. Membase MCP Sunucusu yapılandırmasını ekleyin:
{
  "mcpServers": {
    "membase": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "--directory",
        "path/to/membase-mcp",
        "run", 
        "src/membase_mcp/server.py"
      ],
      "env": {
        "MEMBASE_ACCOUNT": "hesabınız, 0x...",
        "MEMBASE_CONVERSATION_ID": "konuşma kimliğiniz, benzersiz olmalı",
        "MEMBASE_ID": "alt hesabınız, herhangi bir dize"
      }
    }
  }
}
  1. Değişiklikleri kaydedin ve Windsurf’u yeniden başlatın.

API Anahtarlarını Güvenli Tutma:
Kimlik bilgilerini güvenli tutmak için env bloğunda ortam değişkenlerini kullanın.

Claude

  1. Bağımlılıkları yükleyin (uv çalıştırıcı ve Python).
  2. membase-mcp deposunu klonlayın.
  3. Claude’un MCP yapılandırma dosyasını düzenleyin.
  4. Aşağıdaki JSON kodunu ekleyin:
{
  "mcpServers": {
    "membase": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "--directory",
        "path/to/membase-mcp",
        "run", 
        "src/membase_mcp/server.py"
      ],
      "env": {
        "MEMBASE_ACCOUNT": "hesabınız, 0x...",
        "MEMBASE_CONVERSATION_ID": "konuşma kimliğiniz, benzersiz olmalı",
        "MEMBASE_ID": "alt hesabınız, herhangi bir dize"
      }
    }
  }
}
  1. Kaydedin ve Claude’u yeniden başlatın.

Not: Hassas bilgileri ortam değişkeni olarak saklayın.

Cursor

  1. Gereksinimleri yükleyin (Python, uv).
  2. membase-mcp deposunu klonlayın.
  3. Cursor yapılandırma dosyanızı bulun ve açın.
  4. Sunucuyu aşağıdaki gibi ekleyin:
{
  "mcpServers": {
    "membase": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "--directory",
        "path/to/membase-mcp",
        "run", 
        "src/membase_mcp/server.py"
      ],
      "env": {
        "MEMBASE_ACCOUNT": "hesabınız, 0x...",
        "MEMBASE_CONVERSATION_ID": "konuşma kimliğiniz, benzersiz olmalı",
        "MEMBASE_ID": "alt hesabınız, herhangi bir dize"
      }
    }
  }
}
  1. Kaydedin ve ardından Cursor’u yeniden başlatın.

Cline

  1. Bağımlılıkları kurun (uv, Python).
  2. Depoyu klonlayın.
  3. Cline’ın yapılandırma dosyasını açın.
  4. Sunucu yapılandırmasını ekleyin:
{
  "mcpServers": {
    "membase": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "--directory",
        "path/to/membase-mcp",
        "run", 
        "src/membase_mcp/server.py"
      ],
      "env": {
        "MEMBASE_ACCOUNT": "hesabınız, 0x...",
        "MEMBASE_CONVERSATION_ID": "konuşma kimliğiniz, benzersiz olmalı",
        "MEMBASE_ID": "alt hesabınız, herhangi bir dize"
      }
    }
  }
}
  1. Kaydedin ve Cline’ı yeniden başlatın.

API Anahtarlarını Güvenli Tutma:
Tüm hassas kimlik bilgileri yukarıdaki gibi env nesnesinde iletilmeli, doğrudan dosyaya yazılmamalıdır.


Bu MCP’yi akışlarda nasıl kullanabilirsiniz

FlowHunt’ta MCP kullanımı

MCP sunucularını FlowHunt iş akışınıza entegre etmek için, MCP bileşenini akışınıza ekleyin ve AI ajanınıza bağlayın:

FlowHunt MCP flow

MCP bileşenine tıklayarak yapılandırma panelini açın. Sistem MCP yapılandırma bölümüne, MCP sunucu ayrıntılarınızı aşağıdaki JSON formatında girin:

{
  "MCP-name": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Yapılandırıldıktan sonra, AI ajanı artık bu MCP’yi bir araç olarak tüm işlevlerine ve yeteneklerine erişerek kullanabilir. “MCP-name” kısmını MCP sunucunuzun gerçek adıyla (örn. “github-mcp”, “weather-api” vb.) ve URL’yi kendi MCP sunucu adresinizle değiştirmeyi unutmayın.


Genel Bakış

BölümMevcutDetaylar/Notlar
Genel Bakış
Komut ListesiYeniden kullanılabilir komut şablonu yok
Kaynak ListesiAçıkça belirtilmiş MCP kaynağı yok
Araç Listesiget_conversation_id, switch_conversation, save_message, get_messages
API Anahtarlarını Güvenli TutmaYapılandırmada ortam değişkenleri kullanıyor
Örnekleme Desteği (değerlendirmede önemsiz)Bahsedilmemiş

Mevcut bilgilere göre, Membase MCP Sunucusu temel hafıza araçları ve net kurulum yönergeleri sağlar, ancak komut şablonları, açık MCP kaynakları ve örnekleme ya da kök desteğinden bahsedilmemiştir. Bu, onu hafıza odaklı iş akışları için işlevsel kılar ancak genişletilebilirlik ve gelişmiş MCP özelliklerinde sınırlı bırakır. Genel olarak, pratik ama temel seviyededir.


MCP Skoru

Lisansı Var mı?⛔ (Lisans dosyası yok)
En az bir aracı var
Fork Sayısı4
Yıldız Sayısı4

Sıkça sorulan sorular

Membase MCP Sunucusu ile Başlayın

Yapay zeka iş akışlarınızı merkeziyetsiz, değiştirilmez hafıza ile güçlendirin. FlowHunt'ta Membase MCP Sunucusunu kurun ve gelişmiş çoklu oturum yeteneklerinin kilidini açın.

Daha fazla bilgi

StitchAI MCP Sunucusu
StitchAI MCP Sunucusu

StitchAI MCP Sunucusu

StitchAI MCP Sunucusu, yapay zeka ajanları için bağlamsal hafıza yönetimini güçlendirir, yapılandırılmış bilgilerin verimli bir şekilde saklanmasını, alınmasını...

4 dakika okuma
MCP Server AI Tools +6
Couchbase MCP Sunucusu
Couchbase MCP Sunucusu

Couchbase MCP Sunucusu

Couchbase MCP Sunucusu, AI agentlerini ve LLM'leri doğrudan Couchbase kümelerine bağlayarak doğal dil ile veritabanı işlemleri, otomatik yönetim ve geliştirici ...

4 dakika okuma
MCP Server Database +4
Momento MCP Sunucusu
Momento MCP Sunucusu

Momento MCP Sunucusu

Momento MCP Sunucusu, AI asistanlarını Momento Cache ile birleştirerek, gerçek zamanlı veri alma, önbellek yönetimi ve FlowHunt iş akışlarında dinamik bağlam en...

3 dakika okuma
AI MCP Server +4