Memory MCP Server

Сервер Model Context Protocol (MCP), который даёт ИИ-агентам постоянную память. Заметки хранятся в локальной базе данных SQLite (создаётся автоматически, без настройки) и доступны через сорок инструментов, построенных по архитектуре tools-first. Создан на основе производственного каркаса template-mcp-server (FastMCP + FastAPI, структурированное логирование, контейнеры, манифесты OpenShift, CI).

Возможности

• 40 инструментов MCP в четырёх областях: память, задачи, время (напоминания/оповещения), дашборд

• Семь инструментов для памяти: store, get, search, list, update, delete, projects

• Семь инструментов для задач: create, search, list, get, update, complete, delete с приоритетом и сроками выполнения

• Восемь инструментов канбана: доски с настраиваемыми колонками; добавление/перемещение/обновление/удаление карточек

• Семь инструментов трекеров: трекеры статусов, записи которых агрегируются в метрики прогресса

• Хранение в SQLite через aiosqlite — один файл, отлаженный базовый режим WAL, автоматическое создание

• Полнотекстовый поиск по ключевым словам — сопоставление целых слов со стеммером Портера по индексу FTS5, ранжирование по релевантности (лучшее совпадение первым)

• Теги и метаданные в заметках и задачах

• FastMCP + FastAPI c несколькими транспортами (HTTP, SSE, streamable-http)

• Конфигурация Pydantic через переменные окружения

• Структурированное JSON-логирование с помощью structlog

• Интеграция OAuth (отключена по умолчанию; см. docs/authentication.md)

• Готовность к контейнерам (базовый образ Red Hat UBI) — включены манифесты OpenShift

Поведение поиска и хранения

Поиск (memory_search, todo_search) выполняет сопоставление целых слов по полнотекстовому индексу со стеммером Портера: частичные слова никогда не совпадают (запрос check не найдёт checklist), пунктуация и операторы обрабатываются буквально, а результаты ранжируются по релевантности bm25 — сначала самое сильное совпадение, при равенстве — сначала новые. Обратите внимание, что токенизация unicode61 рассматривает целое предложение на языке CJK как один токен, поэтому сопоставление целых слов предполагает скрипты с пробельными разделителями.

Базы данных работают в режиме WAL с synchronous=NORMAL: недавно подтверждённые транзакции могут быть потеряны при сбое ОС или отключении питания — это приемлемый компромисс для заметок/задач, но не для системы учёта. Устоявшийся размер WAL ограничен параметром wal_autocheckpoint (~1000 страниц ≈ 4 МиБ); journal_size_limit (8 МиБ) лишь позволяет SQLite усечь файл WAL после того, как контрольные точки освободят его. Обслуживание (PRAGMA optimize + проход wal_checkpoint(TRUNCATE)) выполняется в цикле опроса напоминаний каждую десятую итерацию и может ненадолго задержать итерацию; оно ограничено тайм-аутом обработчика и тайм-аутом занятости базы данных.

Related MCP server: Agent Progress Tracker MCP Server

Быстрый старт

git clone https://github.com/redhat-data-and-ai/memory-mcp-server
cd memory-mcp-server
make install        # creates venv, installs deps + pre-commit hooks
make local          # starts server on localhost:5001

Проверка в другом терминале:

curl http://localhost:5001/health

Ручная настройка (без Make):

# Create venv and install
uv venv && source .venv/bin/activate
uv pip install -e ".[dev]"
pre-commit install

# Configure and run
cp .env.example .env
memory-mcp-server

# Verify
curl http://localhost:5001/health

Инструменты

Память

Задачи (Todos)

Каннебан

Напоминания и оповещения

Фоновый планировщик преобразует наступившие напоминания в оповещения на стороне сервера; запрашивайте их в начале сеанса с помощью alert_list(acknowledged=false).

Дашборд

Трекеры

Все инструменты возвращают словари `{status: "success" | "error", ...}` и никогда не сообщают об исключениях на границе инструмента.

Конфигурация

* ENABLE_AUTH по умолчанию False в .env.example. Сначала скопируйте .env.example в .env, чтобы запуститься с отключённой аутентификацией.

Подключение MCP-клиента

Настройте свой MCP-клиент на конечную точку сервера:

{
  "mcpServers": {
    "memory": {
      "url": "http://localhost:5001/mcp"
    }
  }
}

Рабочий клиент, который сохраняет и ищет заметки, приведён в examples/fastmcp_client.py.

Разработка

make lint     # ruff + mypy
make test     # pytest with coverage
make pre-commit  # run all pre-commit hooks

Переменные окружения

Ограничения

Целиком: цель и постановка задач могут быть недостижимы для реальной реализации. Список инструментов в этом документе отражает желаемую функциональность; фактическая реализация может отличаться, в зависимости от текущего состояния проекта.

Документация

Лицензия

Apache 2.0 — создано на основе redhat-data-and-ai/template-mcp-server.