mem0 MCP Server

“mem0” MCP Server làm gì?

mem0 MCP (Model Context Protocol) Server được thiết kế để quản lý sở thích lập trình hiệu quả bằng cách kết nối các trợ lý AI với một hệ thống lưu trữ, truy xuất và tìm kiếm cấu trúc cho các đoạn mã và bối cảnh phát triển liên quan. Là phần mềm trung gian, nó cho phép các client AI tương tác với dữ liệu bên ngoài—như các đoạn mã triển khai, hướng dẫn cài đặt, tài liệu và thực tiễn tốt nhất—thông qua các công cụ và endpoint chuẩn hóa. Vai trò chính của nó là đơn giản hóa quy trình phát triển bằng các tính năng như tìm kiếm ngữ nghĩa, lưu trữ lâu dài hướng dẫn lập trình, và truy xuất các mẫu lập trình tổng hợp, có thể tích hợp vào IDE hoặc agent lập trình hỗ trợ AI. Điều này giúp tăng năng suất cá nhân và nhóm bằng cách làm cho thực tiễn tốt nhất và mã tái sử dụng trở nên dễ tiếp cận.

Danh sách Prompt

Không có mẫu prompt nào được đề cập trong kho hoặc tài liệu.

Danh sách Tài nguyên

Không có tài nguyên MCP rõ ràng nào được liệt kê trong kho hoặc tài liệu.

Danh sách Công cụ

• add_coding_preference: Lưu các đoạn mã, chi tiết triển khai và mẫu lập trình cùng với ngữ cảnh như các phụ thuộc, phiên bản, hướng dẫn cài đặt và ví dụ sử dụng.
• get_all_coding_preferences: Truy xuất tất cả các sở thích lập trình đã lưu để phân tích, đánh giá và đảm bảo tính đầy đủ.
• search_coding_preferences: Thực hiện tìm kiếm ngữ nghĩa trên sở thích lập trình đã lưu để tìm các triển khai, giải pháp, thực tiễn tốt nhất và tài liệu kỹ thuật liên quan.

Các trường hợp sử dụng MCP Server này

• Lưu trữ sở thích lập trình lâu dài: Lập trình viên có thể lưu các sở thích lập trình chi tiết, bao gồm phụ thuộc, phiên bản ngôn ngữ, hướng dẫn cài đặt, đảm bảo lưu giữ kiến thức lâu dài.
• Tìm kiếm ngữ nghĩa cho mã và mẫu: Người dùng có thể tìm kiếm nâng cao để nhanh chóng tìm đoạn mã phù hợp, hướng dẫn thiết lập, thực tiễn tốt nhất, giúp cải thiện onboarding và đồng nhất nhóm.
• Đánh giá và phân tích triển khai mã: Nhóm có thể truy xuất tất cả mẫu lập trình đã lưu để review code, phân tích mẫu hoặc đảm bảo thực thi đúng thực tiễn tốt nhất.
• Tích hợp với IDE hỗ trợ AI: Máy chủ có thể kết nối với các công cụ như Cursor, cho phép agent AI gợi ý, truy xuất hoặc cập nhật sở thích lập trình trực tiếp trong môi trường phát triển.
• Tham khảo tài liệu và hỗ trợ kỹ thuật: Cho phép LLM hoặc agent lập trình lấy tài liệu chi tiết và ví dụ sử dụng, hợp lý hóa hỗ trợ lập trình viên và giảm tìm kiếm thủ công.

Cách thiết lập

Windsurf

1. Đảm bảo bạn đã cài đặt Python và uv trên hệ thống.
2. Clone kho mem0-mcp và cài đặt các phụ thuộc theo phần Cài đặt.
3. Cập nhật file .env với khóa API MEM0 của bạn.
4. Thêm cấu hình mem0 MCP server vào thiết lập Windsurf:

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

5. Lưu cấu hình, khởi động lại Windsurf và xác minh máy chủ đang hoạt động.

Lưu ý: Bảo mật khóa API của bạn bằng biến môi trường như phần env ở trên.

Claude

1. Làm theo hướng dẫn cài đặt trong kho để thiết lập máy chủ cục bộ.
2. Tìm file cấu hình MCP server của Claude.
3. Thêm mem0 MCP server với đoạn JSON như sau:

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

4. Lưu và khởi động lại Claude để nạp MCP server.
5. Xác nhận kết nối và các công cụ đã được nhận diện.

Lưu ý: Dùng biến môi trường cho dữ liệu nhạy cảm.

Cursor

1. Clone và cài đặt mem0-mcp theo README.
2. Đặt khóa API MEM0 vào file .env.
3. Khởi động server với uv run main.py.
4. Trong Cursor, kết nối tới endpoint SSE (http://0.0.0.0:8080/sse).
5. Mở Composer trong Cursor và chuyển sang chế độ Agent.

Ví dụ cấu hình JSON:

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

Lưu ý: Lưu khóa API của bạn một cách an toàn bằng biến môi trường.

Cline

1. Thiết lập Python và các phụ thuộc như hướng dẫn trong phần cài đặt.
2. Đặt khóa API MEM0 của bạn vào file .env.
3. Thêm cấu hình MCP server vào đối tượng mcpServers của Cline:

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

4. Lưu và khởi động lại Cline.
5. Xác minh mem0 MCP server có thể truy cập và hoạt động bình thường.

Lưu ý: Sử dụng biến môi trường để quản lý khóa API.

Cách dùng MCP này trong flows

Sử dụng MCP trong FlowHunt

Để tích hợp MCP server vào quy trình FlowHunt, hãy thêm thành phần MCP vào flow và kết nối nó với agent AI của bạn:

Nhấn vào thành phần MCP để mở bảng cấu hình. Trong phần cấu hình hệ thống MCP, nhập thông tin máy chủ MCP của bạn với định dạng JSON sau:

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

Sau khi cấu hình, agent AI sẽ có thể sử dụng MCP này như một công cụ với đầy đủ chức năng của nó. Hãy nhớ thay “mem0-mcp” bằng tên thực tế của MCP server bạn sử dụng và thay URL bằng địa chỉ MCP server của riêng bạn.

Tổng quan

Dựa trên thông tin hiện có, mem0-mcp cung cấp định nghĩa công cụ rõ ràng và hướng dẫn thiết lập cụ thể nhưng thiếu các mẫu prompt và mô tả tài nguyên rõ ràng, cũng như chưa tài liệu hóa các tính năng MCP nâng cao như roots hoặc sampling. Vì vậy, nó đầy đủ chức năng nhưng còn cơ bản về mức độ hoàn thiện giao thức.

MCP Score