mem0 Memory System
@pinkpixel/mem0-mcp MCP-сервер ✨
Сервер Model Context Protocol (MCP), который интегрируется с Mem0.ai для предоставления возможностей постоянной памяти для LLM. Он позволяет агентам ИИ хранить и извлекать информацию между сеансами.
Этот сервер использует mem0ai Node.js SDK для своей основной функциональности.
Особенности 🧠
Инструменты
add_memory: Сохраняет фрагмент текстового содержимого как память, связанную с определеннымuserId.Обязательно:
content(строка),userId(строка)Необязательно:
sessionId(строка),agentId(строка),orgId(строка),projectId(строка),metadata(объект)Расширенный (Cloud API):
includes(строка),excludes(строка),infer(логическое значение),outputFormat(строка),customCategories(объект),customInstructions(строка),immutable(логическое значение),expirationDate(строка)Сохраняет предоставленный текст, позволяя вызывать его при будущих взаимодействиях.
search_memory: Поиск сохраненных воспоминаний на основе запроса на естественном языке для определенногоuserId.Требуется:
query(строка),userId(строка)Необязательно:
sessionId(строка),agentId(строка),orgId(строка),projectId(строка),filters(объект),threshold(число)Расширенный (Cloud API):
topK(число),fields(массив),rerank(логическое значение),keywordSearch(логическое значение),filterMemories(логическое значение)Извлекает соответствующие воспоминания на основе семантического сходства.
delete_memory: удаляет определенную память из хранилища по ее идентификатору.Обязательно:
memoryId(строка),userId(строка)Необязательно:
agentId(строка),orgId(строка),projectId(строка)Удаляет указанную память навсегда.
Related MCP server: mindcore-memory-mcp
Предварительные условия 🔑
Этот сервер поддерживает два режима хранения:
Режим облачного хранения ☁️ (рекомендуется)
Требуется API-ключ Mem0 (предоставляется как переменная среды
MEM0_API_KEY)Воспоминания постоянно хранятся на облачных серверах Mem0.
Локальная база данных не требуется
Режим локального хранения 💾
Требуется ключ API OpenAI (предоставляется как переменная среды
OPENAI_API_KEY)Воспоминания хранятся в векторной базе данных в памяти (по умолчанию она непостоянна)
Данные теряются при перезапуске сервера, если они не настроены для постоянного хранения.
Установка и настройка ⚙️
Вы можете запустить этот сервер тремя основными способами:
1. Глобальная установка (рекомендуется для частого использования)
Установите пакет глобально и используйте команду mem0-mcp :
npm install -g @pinkpixel/mem0-mcpПосле глобальной установки вы можете запустить сервер напрямую:
mem0-mcpНастройте свой клиент MCP для использования глобальной команды:
Конфигурация облачного хранилища (глобальная установка)
{
"mcpServers": {
"mem0-mcp": {
"command": "mem0-mcp",
"args": [],
"env": {
"MEM0_API_KEY": "YOUR_MEM0_API_KEY_HERE",
"DEFAULT_USER_ID": "user123",
"ORG_ID": "your-org-id",
"PROJECT_ID": "your-project-id"
},
"disabled": false,
"alwaysAllow": [
"add_memory",
"search_memory",
"delete_memory"
]
}
}
}Конфигурация локального хранилища (глобальная установка)
{
"mcpServers": {
"mem0-mcp": {
"command": "mem0-mcp",
"args": [],
"env": {
"OPENAI_API_KEY": "YOUR_OPENAI_API_KEY_HERE",
"DEFAULT_USER_ID": "user123"
},
"disabled": false,
"alwaysAllow": [
"add_memory",
"search_memory",
"delete_memory"
]
}
}
}2. Использование npx (рекомендуется для эпизодического использования)
Настройте свой MCP-клиент (например, Claude Desktop, Cursor, Cline, Roo Code и т. д.) для запуска сервера с помощью npx :
Конфигурация облачного хранилища (npx)
{
"mcpServers": {
"mem0-mcp": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@pinkpixel/mem0-mcp"
],
"env": {
"MEM0_API_KEY": "YOUR_MEM0_API_KEY_HERE",
"DEFAULT_USER_ID": "user123",
"ORG_ID": "your-org-id",
"PROJECT_ID": "your-project-id"
},
"disabled": false,
"alwaysAllow": [
"add_memory",
"search_memory",
"delete_memory"
]
}
}
}Конфигурация локального хранилища (npx)
{
"mcpServers": {
"mem0-mcp": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@pinkpixel/mem0-mcp"
],
"env": {
"OPENAI_API_KEY": "YOUR_OPENAI_API_KEY_HERE",
"DEFAULT_USER_ID": "user123"
},
"disabled": false,
"alwaysAllow": [
"add_memory",
"search_memory",
"delete_memory"
]
}
}
}3. Запуск из клонированного репозитория
Примечание: этот метод требует сначала клонирования репозитория с помощью git.
Клонируйте репозиторий, установите зависимости и соберите сервер:
git clone https://github.com/pinkpixel-dev/mem0-mcp
cd mem0-mcp
npm install
npm run buildЗатем настройте клиент MCP для запуска созданного скрипта напрямую с помощью node :
Конфигурация облачного хранилища (клонированный репозиторий)
{
"mcpServers": {
"mem0-mcp": {
"command": "node",
"args": [
"/absolute/path/to/mem0-mcp/build/index.js"
],
"env": {
"MEM0_API_KEY": "YOUR_MEM0_API_KEY_HERE",
"DEFAULT_USER_ID": "user123",
"ORG_ID": "your-org-id",
"PROJECT_ID": "your-project-id"
},
"disabled": false,
"alwaysAllow": [
"add_memory",
"search_memory",
"delete_memory"
]
}
}
}Конфигурация локального хранилища (клонированный репозиторий)
{
"mcpServers": {
"mem0-mcp": {
"command": "node",
"args": [
"/absolute/path/to/mem0-mcp/build/index.js"
],
"env": {
"OPENAI_API_KEY": "YOUR_OPENAI_API_KEY_HERE",
"DEFAULT_USER_ID": "user123"
},
"disabled": false,
"alwaysAllow": [
"add_memory",
"search_memory",
"delete_memory"
]
}
}
}Важные примечания:
Замените
/absolute/path/to/mem0-mcp/на фактический абсолютный путь к вашему клонированному репозиторию.Используйте файл
build/index.js, а неsrc/index.tsСерверу MCP требуется чистый stdout для протокольной связи — любые библиотеки или код, которые записывают в stdout, могут помешать протоколу.
Идентификатор пользователя по умолчанию (необязательный резерв)
Инструменты add_memory и search_memory требуют аргумент userId для связывания воспоминаний с конкретным пользователем.
Для удобства во время тестирования или в однопользовательских сценариях вы можете опционально задать переменную окружения DEFAULT_USER_ID при запуске сервера. Если эта переменная установлена, а аргумент userId опущен при вызове инструмента search_memory , сервер будет использовать значение DEFAULT_USER_ID для поиска.
Примечание: хотя этот резервный вариант и существует, обычно рекомендуется, чтобы вызывающий агент (LLM) явно предоставлял правильный userId как для добавления, так и для поиска воспоминаний, чтобы избежать неоднозначности.
Пример конфигурации с использованием DEFAULT_USER_ID :
{
"mcpServers": {
"mem0-mcp": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@pinkpixel/mem0-mcp"
],
"env": {
"MEM0_API_KEY": "YOUR_MEM0_API_KEY_HERE",
"DEFAULT_USER_ID": "user123",
"ORG_ID": "your-org-id",
"PROJECT_ID": "your-project-id"
}
}
}
}Или при запуске напрямую с node :
git clone https://github.com/pinkpixel-dev/mem0-mcp
cd mem0-mcp
npm install
npm run build{
"mcpServers": {
"mem0-mcp": {
"command": "node",
"args": [
"path/to/mem0-mcp/build/index.js"
],
"env": {
"OPENAI_API_KEY": "YOUR_OPENAI_API_KEY_HERE",
"DEFAULT_USER_ID": "user123"
}
}
}
}Облако против локального хранилища 🔄
Облачное хранилище (API Mem0)
Постоянный по умолчанию — ваши воспоминания остаются доступными во время сеансов и перезапусков сервера.
Локальная база данных не требуется — все данные хранятся на серверах Mem0
Более высокое качество поиска — использует оптимизированные алгоритмы поиска Mem0
Дополнительные поля — поддерживает параметры
agent_idиthresholdТребуется - API-ключ Mem0
Локальное хранилище (API OpenAI)
В памяти по умолчанию - данные хранятся только в оперативной памяти и не являются постоянными в долгосрочной перспективе . Хотя некоторое кэширование может иметь место, не следует полагаться на это для постоянного хранения.
Риск потери данных . Данные памяти будут потеряны при перезапуске сервера, перезагрузке системы или в случае завершения процесса.
Рекомендуется для — разработки, тестирования или временного использования.
Для постоянного хранения — используйте опцию облачного хранилища с API Mem0, если вам нужна надежная долговременная память.
Использует вложения OpenAI — для функциональности поиска векторов
Автономность — все данные остаются на вашем компьютере
Требуется - API-ключ OpenAI
Развитие 💻
Клонируйте репозиторий и установите зависимости:
git clone https://github.com/pinkpixel-dev/mem0-mcp
cd mem0-mcp
npm installСборка сервера:
npm run buildДля разработки с автоматической пересборкой при изменении файла:
npm run watchОтладка 🐞
Поскольку серверы MCP взаимодействуют через stdio, отладка может быть сложной. Вот несколько подходов:
Используйте MCP Inspector : этот инструмент может контролировать связь по протоколу MCP:
npm run inspectorВедение журнала консоли : при добавлении журналов консоли всегда используйте
console.error()вместоconsole.log()чтобы избежать вмешательства в протокол MCP.Файлы среды : используйте файл
.envдля локальной разработки, чтобы упростить настройку ключей API и других параметров конфигурации.
Технические заметки по реализации 🔧
Расширенные параметры API Mem0
При использовании режима Cloud Storage с API Mem0 вы можете использовать дополнительные параметры для более сложного управления памятью. Хотя они явно не представлены в схеме инструмента, их можно включить в объект metadata при добавлении воспоминаний:
Расширенные параметры для add_memory :
Параметр | Тип | Описание |
| объект | Сохраните дополнительный контекст о памяти (например, местоположение, время, идентификаторы). Это может быть использовано для фильтрации во время поиска. |
| нить | Конкретные предпочтения для включения в память. |
| нить | Конкретные предпочтения, которые следует исключить из памяти. |
| булев | Выводить ли воспоминания или напрямую хранить сообщения (по умолчанию: true). |
| нить | Версия формата: v1.0 (по умолчанию, устарела) или v1.1 (рекомендуется). |
| объект | Список категорий с названиями и описаниями. |
| нить | Рекомендации по обработке и организации воспоминаний для конкретных проектов. |
| булев | Является ли память неизменной (по умолчанию: false). |
| нить | Когда истекает срок действия памяти (формат: ГГГГ-ММ-ДД). |
| нить | Идентификатор организации, связанный с этим воспоминанием. |
| нить | Идентификатор проекта, связанный с этим воспоминанием. |
| нить | Версия памяти (v1 устарела, v2 рекомендуется для новых приложений). |
Чтобы использовать эти параметры с сервером MCP, включите их в свой объект метаданных при вызове инструмента add_memory . Например:
{
"content": "Important information to remember",
"userId": "user123",
"sessionId": "project-abc",
"metadata": {
"includes": "important context",
"excludes": "sensitive data",
"immutable": true,
"expiration_date": "2025-12-31",
"custom_instructions": "Prioritize this memory for financial questions",
"version": "v2"
}
}Расширенные параметры для search_memory :
API поиска Mem0 v2 предлагает мощные возможности фильтрации, которые можно использовать с помощью параметра filters :
Параметр | Тип | Описание |
| объект | Сложные фильтры с логическими операторами и условиями сравнения |
| целое число | Количество возвращаемых лучших результатов (по умолчанию: 10) |
| нить[] | Конкретные поля для включения в ответ |
| булев | Следует ли переоценивать воспоминания (по умолчанию: false) |
| булев | Выполнять ли поиск по ключевым словам (по умолчанию: false) |
| булев | Фильтровать ли воспоминания (по умолчанию: false) |
| число | Минимальный порог схожести результатов (по умолчанию: 0,3) |
| нить | Идентификатор организации для фильтрации воспоминаний |
| нить | Идентификатор проекта для фильтрации воспоминаний |
Параметр filters поддерживает сложные логические операции (И, ИЛИ) и различные операторы сравнения:
Оператор | Описание |
| Соответствует любому из указанных значений |
| Больше или равно |
| Меньше или равно |
| Больше чем |
| Меньше, чем |
| Не равно |
| Проверка на наличие без учета регистра |
Пример использования сложных фильтров с помощью инструмента search_memory :
{
"query": "What are Alice's hobbies?",
"userId": "user123",
"filters": {
"AND": [
{
"user_id": "alice"
},
{
"agent_id": {"in": ["travel-agent", "sports-agent"]}
}
]
},
"threshold": 0.5,
"top_k": 5
}Это позволит найти воспоминания, связанные с увлечениями Алисы, где user_id — «alice» И agent_id — либо «travel-agent», либо «sports-agent», возвращая не более 5 результатов с показателем схожести не менее 0,5.
Более подробную информацию об этих параметрах можно найти в документации API Mem0 .
SafeLogger
Сервер MCP реализует класс SafeLogger , который выборочно перенаправляет вызовы console.log из библиотеки mem0ai в stderr, не нарушая протокол MCP:
Перехватывает вызовы console.log и проверяет трассировки стека для определения источника
Перенаправляет только вызовы журнала из библиотеки mem0ai или нашего собственного кода
Сохраняет чистый stdout для связи по протоколу MCP
Автоматически очищает ресурсы при завершении процесса
Это обеспечивает корректную работу клиентов MCP, сохраняя при этом полезную отладочную информацию.
Переменные среды
Сервер распознает несколько переменных среды, которые управляют его поведением:
MEM0_API_KEY: API-ключ для режима облачного храненияOPENAI_API_KEY: API-ключ для режима локального хранения (встраивание)DEFAULT_USER_ID: идентификатор пользователя по умолчанию для операций с памятьюORG_ID/YOUR_ORG_ID: идентификатор организации по умолчанию для режима облачного храненияPROJECT_ID/YOUR_PROJECT_ID: идентификатор проекта по умолчанию для режима облачного хранения
Важные примечания:
Идентификаторы сеансов передаются как параметры инструмента (например,
"sessionId": "my-session"), а не как переменные среды.При использовании инструментов параметры, предоставленные напрямую (например,
orgId,projectId,sessionId), имеют приоритет над переменными среды, что обеспечивает максимальную гибкость.
Сделано с ❤️ Pink Pixel
Available Tools
3 toolsadd_memoryC
Stores a piece of text as a memory in Mem0.
| Name | Required | Description | Default |
|---|---|---|---|
| agentId | No | Optional agent ID to associate with the memory (for cloud API). | |
| content | Yes | The text content to store as memory. | |
| metadata | No | Optional key-value metadata. | |
| sessionId | No | Optional session ID to associate with the memory. | |
| userId | Yes | User ID to associate with the memory. |
TDQS
Does the description disclose side effects, auth requirements, rate limits, or destructive behavior?
With no annotations provided, the description carries the full burden of behavioral disclosure. It states the tool stores text as memory but doesn't mention whether this is a write operation (implied), what permissions are needed, how the memory is persisted, rate limits, or what happens on success/failure. This is inadequate for a mutation tool with zero annotation coverage.
Agents need to know what a tool does to the world before calling it. Descriptions should go beyond structured annotations to explain consequences.
Is the description appropriately sized, front-loaded, and free of redundancy?
The description is a single, efficient sentence that gets straight to the point with zero wasted words. It's appropriately sized and front-loaded, making it easy for an agent to parse quickly.
Shorter descriptions cost fewer tokens and are easier for agents to parse. Every sentence should earn its place.
Given the tool's complexity, does the description cover enough for an agent to succeed on first attempt?
For a mutation tool with no annotations and no output schema, the description is insufficient. It doesn't explain what the tool returns, error conditions, or behavioral nuances like idempotency. Given the complexity (5 parameters including nested objects) and lack of structured coverage, more context is needed.
Complex tools with many parameters or behaviors need more documentation. Simple tools need less. This dimension scales expectations accordingly.
Does the description clarify parameter syntax, constraints, interactions, or defaults beyond what the schema provides?
Schema description coverage is 100%, so the schema fully documents all 5 parameters. The description doesn't add any parameter-specific details beyond what's in the schema (e.g., it doesn't explain format constraints or usage examples). Baseline 3 is appropriate when the schema does the heavy lifting.
Input schemas describe structure but not intent. Descriptions should explain non-obvious parameter relationships and valid value ranges.
Does the description clearly state what the tool does and how it differs from similar tools?
The description clearly states the action ('Stores') and resource ('a piece of text as a memory in Mem0'), making the purpose immediately understandable. However, it doesn't explicitly differentiate from sibling tools like 'delete_memory' or 'search_memory' beyond the obvious verb difference, which prevents a perfect score.
Agents choose between tools based on descriptions. A clear purpose with a specific verb and resource helps agents select the right tool.
Does the description explain when to use this tool, when not to, or what alternatives exist?
The description provides no guidance on when to use this tool versus alternatives like 'search_memory' or 'delete_memory'. It doesn't mention prerequisites, typical use cases, or exclusions, leaving the agent to infer usage from the tool name alone.
Agents often have multiple tools that could apply. Explicit usage guidance like "use X instead of Y when Z" prevents misuse.
delete_memoryC
Deletes a specific memory from Mem0 by ID.
| Name | Required | Description | Default |
|---|---|---|---|
| agentId | No | Optional agent ID associated with the memory (for cloud API). | |
| memoryId | Yes | The unique ID of the memory to delete. | |
| sessionId | No | Optional session ID associated with the memory. | |
| userId | Yes | User ID associated with the memory. |
TDQS
Does the description disclose side effects, auth requirements, rate limits, or destructive behavior?
With no annotations provided, the description carries the full burden of behavioral disclosure. It states the tool deletes a memory, implying a destructive operation, but doesn't cover critical aspects like permissions needed, whether deletion is permanent or reversible, rate limits, or error handling. This leaves significant gaps for a mutation tool.
Agents need to know what a tool does to the world before calling it. Descriptions should go beyond structured annotations to explain consequences.
Is the description appropriately sized, front-loaded, and free of redundancy?
The description is a single, clear sentence with zero waste—it directly states the tool's function without unnecessary words. It's appropriately sized and front-loaded, making it highly efficient.
Shorter descriptions cost fewer tokens and are easier for agents to parse. Every sentence should earn its place.
Given the tool's complexity, does the description cover enough for an agent to succeed on first attempt?
Given the tool's complexity (a destructive operation with 4 parameters) and lack of annotations and output schema, the description is insufficient. It doesn't explain behavioral traits, return values, or usage context, leaving the agent with incomplete information for safe and effective invocation.
Complex tools with many parameters or behaviors need more documentation. Simple tools need less. This dimension scales expectations accordingly.
Does the description clarify parameter syntax, constraints, interactions, or defaults beyond what the schema provides?
The schema description coverage is 100%, so all parameters are documented in the input schema. The description mentions 'by ID', which aligns with the 'memoryId' parameter but doesn't add meaningful semantic context beyond what the schema already provides. Baseline 3 is appropriate when the schema does the heavy lifting.
Input schemas describe structure but not intent. Descriptions should explain non-obvious parameter relationships and valid value ranges.
Does the description clearly state what the tool does and how it differs from similar tools?
The description clearly states the action ('Deletes') and resource ('a specific memory from Mem0 by ID'), making the purpose unambiguous. However, it doesn't explicitly differentiate from sibling tools like 'add_memory' or 'search_memory' beyond the obvious verb difference, which is why it doesn't reach a 5.
Agents choose between tools based on descriptions. A clear purpose with a specific verb and resource helps agents select the right tool.
Does the description explain when to use this tool, when not to, or what alternatives exist?
The description provides no guidance on when to use this tool versus alternatives like 'search_memory' or 'add_memory', nor does it mention prerequisites or exclusions. It's a straightforward statement of function without contextual usage advice.
Agents often have multiple tools that could apply. Explicit usage guidance like "use X instead of Y when Z" prevents misuse.
search_memoryC
Searches stored memories in Mem0 based on a query.
| Name | Required | Description | Default |
|---|---|---|---|
| agentId | No | Optional agent ID to filter search (for cloud API). | |
| filters | No | Optional key-value filters for metadata. | |
| query | Yes | The search query. | |
| sessionId | No | Optional session ID to filter search. | |
| threshold | No | Optional similarity threshold for results (for cloud API). | |
| userId | Yes | User ID to filter search. |
TDQS
Does the description disclose side effects, auth requirements, rate limits, or destructive behavior?
With no annotations provided, the description carries the full burden of behavioral disclosure. It only states the basic action of searching without detailing aspects like whether it's read-only (implied but not explicit), potential side effects, rate limits, authentication needs, or what the search returns. This leaves significant gaps for a tool with multiple parameters and no output schema.
Agents need to know what a tool does to the world before calling it. Descriptions should go beyond structured annotations to explain consequences.
Is the description appropriately sized, front-loaded, and free of redundancy?
The description is a single, efficient sentence that directly states the tool's purpose without any fluff or redundancy. It's appropriately sized and front-loaded, making it easy to parse quickly.
Shorter descriptions cost fewer tokens and are easier for agents to parse. Every sentence should earn its place.
Given the tool's complexity, does the description cover enough for an agent to succeed on first attempt?
Given the complexity (6 parameters, no output schema, and no annotations), the description is insufficient. It lacks details on behavioral traits, return values, or how to interpret results, leaving the agent with incomplete information to use the tool effectively in context with its siblings.
Complex tools with many parameters or behaviors need more documentation. Simple tools need less. This dimension scales expectations accordingly.
Does the description clarify parameter syntax, constraints, interactions, or defaults beyond what the schema provides?
The description mentions 'based on a query,' which aligns with the 'query' parameter, but adds no additional meaning beyond what the schema provides. With 100% schema description coverage, the baseline is 3, as the schema already documents all parameters well, and the description doesn't compensate with extra context or examples.
Input schemas describe structure but not intent. Descriptions should explain non-obvious parameter relationships and valid value ranges.
Does the description clearly state what the tool does and how it differs from similar tools?
The description clearly states the action ('searches') and resource ('stored memories in Mem0'), making the purpose understandable. However, it doesn't differentiate from sibling tools like 'add_memory' or 'delete_memory' beyond the basic verb difference, missing specific scope or functional distinctions that would warrant a 5.
Agents choose between tools based on descriptions. A clear purpose with a specific verb and resource helps agents select the right tool.
Does the description explain when to use this tool, when not to, or what alternatives exist?
The description provides no guidance on when to use this tool versus alternatives, such as how it differs from 'add_memory' or 'delete_memory' in practice, nor does it mention any prerequisites or exclusions. It's a generic statement that offers no contextual usage advice.
Agents often have multiple tools that could apply. Explicit usage guidance like "use X instead of Y when Z" prevents misuse.
Tool Schema Changelog
Recent tool additions, removals, and schema changes observed during successful MCP inspections. Dates show when Glama detected each change.
3 tool updates
v1.0.0- First observed
add_memory - First observed
delete_memory - First observed
search_memory
TDQS
Each tool has a clearly distinct purpose: add_memory stores new data, delete_memory removes by ID, and search_memory retrieves based on queries. There is no overlap or ambiguity between these three core operations.
All tools follow a consistent verb_noun pattern (add_memory, delete_memory, search_memory) with snake_case throughout. The naming is predictable and uniform across the set.
With only 3 tools, the set feels minimal for a memory system. While it covers basic CRUD operations (create, delete, read), it lacks update functionality and other potential features like listing or managing memory collections, making it borderline thin for the domain.
The tools provide essential CRUD coverage (add, delete, search) for a memory system, but there are minor gaps such as no update_memory tool to modify existing memories and no way to list all memories without a query. Agents can work around this by deleting and re-adding, but it's not ideal.
Maintenance
Related MCP Connectors
An MCP memory server. One memory your agents share — across models, devices and apps.
One memory, every AI. A shared, user-owned markdown memory your AI clients read and write over MCP.
Persistent, portable memory for AI assistants — your private memory graph, from any MCP client.
Persistent personal memory for AI assistants — save, search, and recall across every MCP client.
Related MCP Servers
- AlicenseNot gradedqualityCmaintenanceAn MCP-native, local-first memory server that gives AI agents persistent, structured memory across sessions and tools, enabling them to maintain identity and context without reconfiguration.3MIT
- AlicenseAqualityAmaintenanceA production-grade long-term memory MCP server that enables AI agents to persist and recall memories across sessions with importance weighting, confidence calibration, and efficient context window management.91MIT
- AlicenseNot gradedqualityDmaintenanceAn MCP server that provides persistent memory capabilities for AI agents using Mem0, enabling storage, search, and management of contextual information across conversations with support for multiple backends and LLM providers.18MIT
- AlicenseNot gradedqualityDmaintenanceA portable MCP server providing a shared intelligent memory system for any MCP-compatible AI tool, enabling storage, retrieval, extraction, and governance of memories across sessions.10MIT
Latest Blog Posts
- Who's Calling? MCP Hosts Are an Identity Blind Spot (And the Spec Knows It)By Om-Shree-0709 on .mcpAgent IdentityOAuth 2.1
- Your AI Chatbot Just Exposed Your CEO's Salary to an InternBy Om-Shree-0709 on .Agent IdentityMCP SecurityOAuth Delegation
- Why MCP Servers Need Execution Sandboxing (And Why Your Current Stack Isn't Enough)By Om-Shree-0709 on .Agentic AiPrompt InjectionWebAssembly
MCP directory API
We provide all the information about MCP servers via our MCP API.
curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/pinkpixel-dev/mem0-mcp'
If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server