memory-mcp-server | 通往MCP之路

🧠 Memory MCP Server

概述

欢迎来到 Memory MCP Server！该项目通过实现 Model Context Protocol (MCP)，为大型语言模型（LLMs）提供长期记忆功能。随着对上下文感知 AI 应用需求的增长，该服务器充当桥梁，使 LLMs 能够在长时间交互中保留信息。

功能

长期记忆：存储和检索 LLMs 的上下文，增强其提供相关响应的能力。

Model Context Protocol (MCP)：遵循 MCP 标准，与各种 LLM 架构无缝集成。

用户友好的 API：为开发者提供易于使用的 API，方便将记忆功能集成到应用中。

可扩展性：设计用于处理多个请求，并根据需求进行扩展。

安装

按照以下步骤开始使用 Memory MCP Server：

克隆仓库：

安装依赖：

确保已安装 Python 和 pip，然后运行：

启动服务器：

执行以下命令以启动服务器：

使用

服务器启动后，您可以通过 API 端点与其交互。以下是使用 Memory MCP Server 的快速指南。

API 端点

存储记忆：向 /store 发送 POST 请求，请求体为以下 JSON 格式：

检索记忆：向 /retrieve?model_id=唯一模型标识符 发送 GET 请求。

示例请求

使用 curl 测试 API 的示例如下：

存储记忆：

检索记忆：

贡献

我们欢迎对 Memory MCP Server 的贡献！如果您想参与，请按照以下步骤操作：

Fork 仓库：点击页面右上角的 "Fork" 按钮。

创建分支：

进行修改：编辑代码、添加功能或修复问题。

提交更改：

推送分支：

提交 Pull Request：回到原始仓库，点击 "New Pull Request"。

许可证

本项目采用 MIT 许可证。详情请参阅 LICENSE 文件。

联系

如有任何问题或反馈，请随时联系：

作者: Sinhan88

邮箱: sinhan88@example.com

GitHub: Sinhan88

版本发布

您可以在这里找到 Memory MCP Server 的最新版本。请下载并执行适合您系统的文件。

其他资源

文档：更详细的文档可在 docs 文件夹中找到。

社区：加入我们的讨论论坛，分享想法并获取帮助。

致谢

感谢贡献者和社区的支持。特别感谢为本项目提供支持的库的开发者。

主题

本仓库涵盖以下主题：

claude

cursor

cursor-ai

cursorai

llm

llm-memory

llms

mcp

mcp-server

model-context-protocol

欢迎进一步探索这些主题！

感谢您访问 Memory MCP Server 仓库！希望您在涉及 LLMs 和长期记忆的项目中能从中受益。