Membase MCP 服务器

AI MCP Server Decentralized Storage Persistent Memory

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“Membase” MCP 服务器的作用是什么?

Membase MCP(模型上下文协议)服务器是为 AI 代理提供的轻量级、去中心化记忆网关,将代理连接至 Membase,实现安全、持久、可验证的多会话记忆。借助 Unibase,AI 助手可上传和检索会话历史、交互记录与知识,确保代理连续性、个性化和可追溯性。通过集成 Membase 协议,服务器支持从 Unibase 去中心化网络无缝存储与获取记忆数据,适用于 AI 驱动工作流中需要持久、防篡改记忆的场景。

提示词列表

仓库中未提及任何提示词模板。

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资源列表

仓库中未明确描述 MCP 资源。

工具列表

  • get_conversation_id:获取当前会话 ID,使代理能够识别或引用正在进行的会话。
  • switch_conversation:切换至其他会话上下文,支持多会话工作流。
  • save_message:将消息或记忆存入当前会话,保证持久性和可追踪性。
  • get_messages:获取当前会话的最近 n 条消息,便于代理回忆上下文或历史。

本 MCP 服务器的应用场景

  • 持久会话记忆:存储和检索完整会话历史,让 AI 代理跨会话持续保持上下文。
  • 多会话管理:无缝切换不同会话,使代理可处理多用户或多项目。
  • 可验证的审计追踪:所有交互均存储在去中心化网络,防篡改且便于合规或调试。
  • 个性化:检索过往用户交互,基于历史偏好进行个性化响应与动作。
  • 知识保留:保存与回忆知识片段或决策,随着时间积累智能知识库,实现更智能的 AI 行为。

如何设置

Windsurf

  1. 确保已安装所需环境(如 Python、uv 运行器)。
  2. 克隆代码仓库:
    git clone https://github.com/unibaseio/membase-mcp.git
  3. 找到你的 Windsurf 配置文件。
  4. 添加 Membase MCP 服务器配置:
{
  "mcpServers": {
    "membase": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "--directory",
        "path/to/membase-mcp",
        "run", 
        "src/membase_mcp/server.py"
      ],
      "env": {
        "MEMBASE_ACCOUNT": "your account, 0x...",
        "MEMBASE_CONVERSATION_ID": "your conversation id, should be unique",
        "MEMBASE_ID": "your sub account, any string"
      }
    }
  }
}
  1. 保存并重启 Windsurf 以应用更改。

API 密钥安全性:
env 区块中使用环境变量存放凭证,以确保安全。

Claude

  1. 安装依赖(uv 运行器和 Python)。
  2. 克隆 membase-mcp 仓库。
  3. 编辑 Claude 的 MCP 配置文件。
  4. 插入以下 JSON 片段:
{
  "mcpServers": {
    "membase": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "--directory",
        "path/to/membase-mcp",
        "run", 
        "src/membase_mcp/server.py"
      ],
      "env": {
        "MEMBASE_ACCOUNT": "your account, 0x...",
        "MEMBASE_CONVERSATION_ID": "your conversation id, should be unique",
        "MEMBASE_ID": "your sub account, any string"
      }
    }
  }
}
  1. 保存并重启 Claude。

注意: 敏感信息请使用环境变量保存。

Cursor

  1. 安装必要环境(Python、uv)。
  2. 克隆 membase-mcp 仓库。
  3. 找到并打开你的 Cursor 配置文件。
  4. 按如下方式添加服务器:
{
  "mcpServers": {
    "membase": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "--directory",
        "path/to/membase-mcp",
        "run", 
        "src/membase_mcp/server.py"
      ],
      "env": {
        "MEMBASE_ACCOUNT": "your account, 0x...",
        "MEMBASE_CONVERSATION_ID": "your conversation id, should be unique",
        "MEMBASE_ID": "your sub account, any string"
      }
    }
  }
}
  1. 保存后重启 Cursor。

Cline

  1. 安装依赖(uv、Python)。
  2. 克隆代码仓库。
  3. 打开 Cline 的配置文件。
  4. 添加服务器配置:
{
  "mcpServers": {
    "membase": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "--directory",
        "path/to/membase-mcp",
        "run", 
        "src/membase_mcp/server.py"
      ],
      "env": {
        "MEMBASE_ACCOUNT": "your account, 0x...",
        "MEMBASE_CONVERSATION_ID": "your conversation id, should be unique",
        "MEMBASE_ID": "your sub account, any string"
      }
    }
  }
}
  1. 保存并重启 Cline。

API 密钥安全性:
所有敏感凭证请如上所示放在 env 对象中传递,避免硬编码。


如何在流程中使用本 MCP

在 FlowHunt 中使用 MCP

要在 FlowHunt 工作流中集成 MCP 服务器,首先在流程中添加 MCP 组件,并将其与 AI 代理连接:

FlowHunt MCP flow

点击 MCP 组件以打开配置面板。在系统 MCP 配置区域,使用如下 JSON 格式填写你的 MCP 服务器信息:

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

配置完成后,AI 代理即可作为工具访问该 MCP 的全部功能。请记得将 “MCP-name” 替换为你实际的 MCP 服务器名称(如 “github-mcp”、“weather-api” 等),并将 URL 替换为你自己的 MCP 服务器地址。


总览

部分是否支持说明/备注
总览
提示词列表未提供可复用的提示词模板
资源列表未列出明确的 MCP 资源
工具列表get_conversation_id, switch_conversation, save_message, get_messages
API 密钥安全性配置中使用环境变量
采样支持(评测时较次要)未提及

根据现有信息,Membase MCP 服务器提供了核心记忆工具和清晰的安装说明,但缺少提示词模板、显式 MCP 资源和采样/roots 支持。适合以记忆为中心的工作流,功能实用但在可扩展性及高级 MCP 特性上有限,总体而言实用但较为基础。


MCP 评分

是否有 LICENSE⛔(无许可证文件)
是否有工具
Fork 数量4
Star 数量4

常见问题

开始使用 Membase MCP 服务器

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