Добавить сервер
n24q02m/mnemo-mcp
  1. Каталог MCP
  2. n24q02m/mnemo-mcp

n24q02m/mnemo-mcp

от n24q02m
MCP-сервер для долговременной памяти AI-агентов: гибридный поиск (FTS5 + векторы), временной граф знаний и зашифрованная синхронизация между машинами. Полезен разработчикам, создающим автономных ас...
GithubPyPiСайт сервера

Mnemo MCP Server

Renamed (2026-09-13): repo is now mnemo — CLI-first (mnemo command). PyPI package stays mnemo-mcp; MCP server remains a secondary surface.

mcp-name: io.github.n24q02m/mnemo

Persistent AI memory with hybrid search. Open, free, unlimited.

Mode CI codecov PyPI License: Apache-2.0 SafeSkill 91/100

Python SQLite MCP semantic-release Renovate

Sister projects from n24q02m (click to expand)
Project Tagline Tag
agent-chat-plugin Peer AI agents chat in a shared folder — no human relay, no orchestrator, wor... Tooling
better-code-review-graph Knowledge graph for token-efficient code reviews -- semantic search and call-... MCP
better-drive 2-way Google Drive sync with .driveignore filter — rclone engine, Windows tray Tooling
better-email-mcp IMAP/SMTP email for AI agents -- read, send, organize folders, and manage att... MCP
better-godot-mcp Composite MCP server for Godot Engine -- 17 composite tools for AI-assisted g... MCP
better-notion-mcp Markdown-first Notion for AI agents -- pages, databases, blocks, and comments... MCP
better-semantic-release Drop-in python-semantic-release fork with built-in release-safety guards (orp... Tooling
better-telegram-mcp Telegram for AI agents -- messages, chats, media, and contacts across both bo... MCP
better-workspace-mcp Google Workspace MCP server (Docs/Drive/Calendar/Gmail/Sheets/Slides/Tasks/Ch... MCP
claude-plugins Claude Code plugin marketplace for the n24q02m MCP servers -- install web sea... Marketplace
imagine-mcp Image and video understanding + generation for AI agents -- across Gemini, Op... MCP
jules-task-archiver Chrome Extension for bulk operations on Jules tasks via batchexecute API -- a... Tooling
mcp-core Shared foundation for building MCP servers -- Streamable HTTP transport, OAut... MCP
mnemo Persistent AI memory with hybrid search and embedded sync. Open, free, unlimi... MCP
fastretrieval Multi-model retrieval runtime for ONNX/GGUF embeddings and reranking Library
skret Secrets without the server. CLI
tacet A self-distilling neuro-symbolic cascade that amortises LLM cost across knowl... Tooling
web-core Shared web infrastructure package for search, scraping, HTTP security, and st... Library
wet-mcp Open-source MCP server for AI agents: web search, content extraction, and lib... MCP
Инструменты были проиндексированы:
add_memory

Сохраняет НОВУЮ информацию. Используется для предпочтений, решений, фактов. РУКОВОДСТВО ПО ДЕЙСТВИЯМ: когда использовать: - Используется при сохранении новой информации впервые. Пример: content='User prefers dark mode', category='preference', tags=['ui']

Параметры
  • categorystring | null
  • contentstringобязательный
  • tagsstring[] | null
archived_memories

Перечисляет архивные воспоминания. РУКОВОДСТВО ПО ДЕЙСТВИЯМ - когда использовать: - Используйте для просмотра воспоминаний, мягко удалённых или автоматически заархивированных из-за низкой важности или давности.

Параметры
  • limitinteger
configидемпотентныйвнешний мир

Конфигурация сервера, синхронизация, настройка и ограниченный бэкфилл векторов. Действия: status|sync|set|warmup|setup_sync|backfill_embeddings. РУКОВОДСТВО ПО ДЕЙСТВИЯМ - когда что использовать: - status: Показывает текущую конфигурацию, статус настройки и статистику базы данных. - sync: Запускает ручную синхронизацию (требует sync_enabled=true + google_drive_client_id). - set: Обновляет настройку. Требует 'key' и 'value'. Допустимые ключи: 'sync_enabled' (true/false), 'sync_interval' (int), 'log_level' (str). Пример: action='set', key='sync_enabled', value='true' - warmup: Заранее скачивает модель эмбеддингов (~570 МБ), чтобы потом не возникало задержек. - backfill_embeddings: Создаёт эмбеддинги для активных строк, у которых нет актуальной записи в журнале Vectorize; необязательный batch_size ограничен 100. - setup_sync: Аутентифицирует Google Drive через OAuth-поток с кодом устройства.

Параметры
  • actionstringобязательный
  • batch_sizeinteger | null
  • keystring | null
  • valuestring | null
config__open_relay

Получает URL конфигурации реле для mnemo-mcp, открывая его в браузере пользователя, когда это возможно. Возвращает URL реле, информацию о том, запустился ли браузер, и текущий статус.

Параметры
  • ctxanyобязательный
consolidate_memories

Обобщает похожие воспоминания в категории (требует ключи API LLM). РУКОВОДСТВО ПО ДЕЙСТВИЯМ - когда использовать: - Используйте, когда в категории слишком много избыточных или тесно связанных воспоминаний и нужна очистка. Пример: category='preference'

Параметры
  • categorystringобязательный
delete_memory

Удаляет воспоминание по ID. ИНСТРУКЦИЯ - когда использовать: - Используйте, когда воспоминание полностью устарело, неверно или его явно попросили забыть. Пример: memory_id='abc123'

Параметры
  • memory_idstringобязательный
export_memories

Экспортирует все воспоминания в формате JSONL. РУКОВОДСТВО ПО ДЕЙСТВИЯМ - когда использовать: - Используйте, когда пользователь запрашивает резервную копию или сырой дамп своей базы памяти.

Параметры

Без параметров.

helpтолько чтениеидемпотентный

Полная документация по инструментам memory и config. topic: 'memory' | 'config' Руководство по применению - когда использовать: - Используйте, когда вам нужны подробные инструкции по использованию конкретных серверных инструментов или функций.

Параметры
  • topicstring
import_memories

Импортирует воспоминания из данных JSONL или из списка объектов. РУКОВОДСТВО ПО ДЕЙСТВИЯМ - когда использовать: - Используйте при восстановлении из резервной копии или переносе данных в систему памяти. Пример: data='[{"content": "example"}]', mode='merge'

Параметры
  • datastring | any[]обязательный
  • modestring
list_memoriesтолько чтение

Просматривает все воспоминания, при необходимости отфильтрованные по категории. РУКОВОДСТВО ПО ПРИМЕНЕНИЮ - когда использовать: - Используйте, когда хотите просмотреть широкий набор воспоминаний или посмотреть, что находится в конкретной категории. Пример: category='preference', limit=10

Параметры
  • categorystring | null
  • limitinteger
memory

[УСТАРЕЛО - используйте вместо него узкоспециализированные инструменты (add_memory, search_memory, ...); этот составной инструмент будет удалён в будущем релизе] Устаревший диспетчер для обратной совместимости. Вместо него используйте специализированные инструменты (add_memory, search_memory и т.д.). Постоянное хранилище памяти. Действия: add|search|list|update|delete|export|import|stats|restore|archived|consolidate. РУКОВОДСТВО ПО ДЕЙСТВИЯМ - когда что использовать: - add: сохраняет НОВУЮ информацию. Требуется 'content'. Используйте при первом сохранении предпочтений, решений, фактов. Пример: action='add', content='User prefers dark mode', category='preference', tags=['ui'] - search: ищет существующие воспоминания по запросу на естественном языке. Требуется 'query'. Используйте ПЕРЕД add, чтобы избежать дубликатов. Пример: action='search', query='dark mode preference' - update: изменяет СУЩЕСТВУЮЩЕЕ воспоминание по ID. Требуется 'memory_id' (из результатов search/list). Используйте, когда факт меняется. Пример: action='update', memory_id='abc123', content='User now prefers light mode' - list: показывает список всех воспоминаний, опционально отфильтрованный по категории. Запрос не нужен. - delete: удаляет воспоминание по ID. Требуется 'memory_id'. - stats: показывает статистику базы данных (всего воспоминаний, категории, статус эмбеддингов). - export: экспортирует все воспоминания в формат JSONL. - import: импортирует воспоминания из данных JSONL. Требуется 'data'. - archived: показывает список архивированных воспоминаний. Опционально фильтрует по лимиту. - restore: восстанавливает архивированное воспоминание по ID. Требуется 'memory_id'. - consolidate: обобщает и объединяет похожие воспоминания в категории с помощью LLM. Требуется 'category'. ПОРЯДОК РАБОТЫ: search -> не найдено? -> add. Найдено устаревшее? -> update (с memory_id из результатов). ПРОАКТИВНО: сохраняйте предпочтения пользователя, решения, исправления, договорённости проекта.

Параметры
  • actionstringобязательный
  • as_ofstring | null
  • autoboolean
  • categorystring | null
  • contentstring | null
  • context_typestring
  • datastring | any[] | null
  • depthinteger
  • entity_idstring | null
  • importancenumber | null
  • include_archivedboolean
  • limitinteger
  • memory_idstring | null
  • min_importancenumber
  • modestring
  • namestring | null
  • querystring | null
  • sincestring | null
  • sourcestring | null
  • tagsstring[] | null
  • textstring | null
  • untilstring | null
memory_statsтолько чтение

Показывает статистику базы данных (общее количество воспоминаний, категории, статус эмбеддингов). РУКОВОДСТВО ПО ДЕЙСТВИЯМ - когда использовать: - Используйте, когда нужно понять масштаб или состояние базы данных воспоминаний, либо проверить, включены ли эмбеддинги.

Параметры

Без параметров.

restore_memory

Восстанавливает заархивированную память по ID. РУКОВОДСТВО ПО ДЕЙСТВИЯМ - когда использовать: - Используйте, чтобы вернуть ранее заархивированную память в активный поисковый пул. Пример: memory_id='abc123'

Параметры
  • memory_idstringобязательный
search_memoryтолько чтение

Находит существующие воспоминания по запросу на естественном языке. Всегда ищите перед добавлением. РУКОВОДСТВО ПО ПРИМЕНЕНИЮ - когда использовать: - Используйте ПЕРЕД добавлением новой информации, чтобы избежать дубликатов. Пример: query='предпочтение тёмной темы'

Параметры
  • categorystring | null
  • limitinteger
  • querystringобязательный
  • tagsstring[] | null
update_memory

Изменяет СУЩЕСТВУЮЩУЮ память по ID. Возьмите memory_id из результатов поиска. Инструкция по применению - когда использовать: - Используйте, когда меняется существующий факт или предпочтение. Пример: memory_id='abc123', content='пользователь теперь предпочитает светлую тему'

Параметры
  • categorystring | null
  • contentstring | null
  • importancenumber | null
  • memory_idstringобязательный
  • sourcestring | null
  • tagsstring[] | null
2.20.1основная
2.21.0b1
2.20.0
2.20.0b1
2.19.2
2.19.2b1
2.19.1
2.19.1b1
2.19.0
2.19.0b1
2.18.13b1
2.18.12
2.18.11
2.18.10
2.18.9
2.18.8
2.18.7
2.18.6
2.18.5
2.18.4
2.18.3
2.18.2
2.18.1
2.18.0
2.17.4
2.17.3
2.17.2
2.17.1
2.17.0
2.16.1
2.16.0
2.15.16
2.15.15
2.15.14
2.15.13
2.15.12
2.15.11
2.15.10
2.15.9
2.15.8
2.15.7
2.15.6
2.15.5
2.15.4
2.15.3
2.15.2
2.15.1
2.15.0
2.14.0
2.13.5
2.13.4
2.13.3
2.13.2
2.13.1
2.13.0
2.12.1
2.12.0
2.11.2
2.11.1
2.11.0
2.10.1
2.10.0
2.10.0b1
2.9.0
2.9.0b1
2.8.0
2.8.0b4
2.8.0b3
2.8.0b2
2.8.0b1
2.7.0
2.7.0b3
2.7.0b2
2.7.0b1
2.6.0
2.6.0b6
2.6.0b5
2.6.0b4
2.6.0b3
2.6.0b2
2.6.0b1
2.5.1b1
2.5.0
2.5.0b1
2.4.0
2.4.0b4
2.4.0b3
2.3.0
2.4.0b2
2.3.0b22
2.3.0b21
2.3.0b20
2.3.0b19
2.3.0b18
2.3.0b17
2.3.0b16
2.3.0b15
2.3.0b14
2.3.0b13
2.3.0b12
2.3.0b11
2.3.0b10
2.3.0b9
2.3.0b8
2.3.0b7
2.3.0b6
2.3.0b5
2.3.0b4
2.3.0b3
2.3.0b2
2.3.0b1
2.2.2b2
2.2.2b1
2.2.1
2.2.1b1
2.2.0
2.2.0b1
2.1.4
2.1.4b1
2.1.3
2.1.2
2.1.2b1
2.1.1
2.1.1b1
2.1.0
2.1.0b2
2.1.0b1
2.0.1b1
2.0.0
2.0.0b7
2.0.0b6
2.0.0b5
2.0.0b4
2.0.0b3
2.0.0b2
2.0.0b1
1.27.0b2
1.27.0b1
1.26.0
1.26.0b1
1.25.0
1.25.0b9
1.25.0b8
1.25.0b7
1.25.0b6
1.25.0b5
1.25.0b4
1.25.0b3
1.25.0b2
1.25.0b1
1.24.4
1.24.3
1.24.2
1.24.1
1.24.0
1.23.0
1.23.0b2
1.23.0b1
1.22.3
1.22.2
1.22.1
1.22.0
1.21.3
1.21.2
1.21.1
1.21.0
1.20.4
1.20.3
1.20.2
1.20.1
1.20.0
1.19.0
1.18.5b1
1.18.4
1.18.3
1.18.2
1.18.1
1.18.0
1.17.0
1.16.0
1.15.1
1.15.0
1.15.0b1
1.14.0
1.14.0b1
1.13.1
1.13.0
1.12.0
1.12.0b1
1.11.0
1.11.0b2
1.11.0b1
1.10.0
1.10.0b1
1.9.1
1.9.0
1.8.1
1.8.0
1.7.0
1.7.0b1
1.6.0
1.5.9
1.5.8
1.5.7
1.5.6
1.5.5
1.5.4
1.5.3
1.5.2
1.5.1
1.5.0
1.4.3
1.4.2
1.4.1
1.4.0
1.3.0
1.2.0
1.1.0
1.0.7
1.0.6
1.0.5
1.0.4
1.0.3
1.0.2
1.0.2b1
1.0.1
1.0.0
0.1.5b1
0.1.5b0
0.1.4
0.1.4b1
0.1.4b0
0.1.3
0.1.3b1
0.1.3b0
0.1.2
0.1.1
0.1.0b9
0.1.0b8
0.1.0b7
0.1.0b6
0.1.0b5
0.1.0b4
0.1.0
0.1.0b3
0.1.0b2

Выберите клиент, чтобы установить n24q02m/mnemo-mcp:

Любой клиент

Конфиг добавления MCP сервера стандартный, обычно он не меняется вообще, поэтому подходит практически к любому ИИ клиенту, поддерживающему MCP.

{
  "mcpServers": {
    "n24q02m-mnemo-mcp-pruuacskwx": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mnemo-mcp"
      ]
    }
  }
}
CursorCursor

Перейдите по ссылке и сервер автоматически будет добавлен в Cursor. Либо откройте/создайте файл ~/.cursor/mcp.json(%USERPROFILE%\.cursor\mcp.json на Windows) и добавьте конфиг сервера:

{
  "mcpServers": {
    "n24q02m-mnemo-mcp-pruuacskwx": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mnemo-mcp"
      ]
    }
  }
}
VS Code

Создайте .vscode/mcp.json в проекте (ключ верхнего уровня — servers):

{
  "servers": {
    "n24q02m-mnemo-mcp-pruuacskwx": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mnemo-mcp"
      ]
    }
  }
}

Либо добавьте сервер через терминал:

code --add-mcp "{\"name\":\"n24q02m-mnemo-mcp-pruuacskwx\",\"type\":\"stdio\",\"command\":\"uvx\",\"args\":[\"mnemo-mcp\"]}"
ClaudeClaude Desktop

Откройте Settings → Developer → Edit Config — это откроет файл claude_desktop_config.json:

  • macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
  • Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

Впишите сервер и полностью перезапустите Claude Desktop:

{
  "mcpServers": {
    "n24q02m-mnemo-mcp-pruuacskwx": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mnemo-mcp"
      ]
    }
  }
}
Claude CodeClaude Code

Добавьте сервер одной командой в терминале:

claude mcp add n24q02m-mnemo-mcp-pruuacskwx -- uvx mnemo-mcp

Либо через JSON-конфиг:

claude mcp add-json n24q02m-mnemo-mcp-pruuacskwx "{\"command\":\"uvx\",\"args\":[\"mnemo-mcp\"]}"
CodexCodex

Добавьте сервер командой в терминале:

codex mcp add n24q02m-mnemo-mcp-pruuacskwx -- uvx mnemo-mcp

Либо вручную в ~/.codex/config.toml(%USERPROFILE%\.codex\config.toml на Windows):

[mcp_servers.n24q02m-mnemo-mcp-pruuacskwx]
command = "uvx"
args = ["mnemo-mcp"]
PerplexityPerplexity

MCP доступен подписчикам Perplexity Pro / Max / Enterprise. Локальные серверы — только в приложении для macOS.

  1. Откройте Настройки аккаунта → Connectors.
  2. Установите вспомогательное приложение PerplexityXPC (один раз).
  3. Нажмите Add Connector → вкладка Simple.
  4. В поле Server Name укажите n24q02m/mnemo-mcp, а в поле команды запуска — строку ниже:
uvx mnemo-mcp

Нажмите Save и дождитесь статуса Running.

WindsurfWindsurf

Откройте Windsurf Settings → Cascade → MCP Servers или отредактируйте файл ~/.codeium/windsurf/mcp_config.json:

{
  "mcpServers": {
    "n24q02m-mnemo-mcp-pruuacskwx": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mnemo-mcp"
      ]
    }
  }
}
ClineCline

В панели Cline нажмите иконку MCP Servers → Configure → Configure MCP Servers (или отредактируйте ~/.cline/mcp.json) и добавьте сервер:

{
  "mcpServers": {
    "n24q02m-mnemo-mcp-pruuacskwx": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mnemo-mcp"
      ],
      "disabled": false,
      "autoApprove": []
    }
  }
}
Continue

Создайте файл в .continue/mcpServers/ (например n24q02m-mnemo-mcp-pruuacskwx.yaml) или добавьте блок в config.yaml. MCP работает только в режиме agent:

mcpServers:
  - name: n24q02m-mnemo-mcp-pruuacskwx
    command: uvx
    args:
      - "mnemo-mcp"
Zed

Выполните agent: add context server или откройте настройки (zed: open settings file) и добавьте сервер в объект context_servers:

{
  "context_servers": {
    "n24q02m-mnemo-mcp-pruuacskwx": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mnemo-mcp"
      ]
    }
  }
}

Похожие MCP-сервера

penfieldlabs/penfield-mcp

penfieldlabs/penfield-mcp

от penfieldlabs

MCP-сервер Penfield для долговременной памяти AI-агентов. Сохраняет решения, предпочтения и контекст между сессиями, строит граф знаний. Работает с Claude, Cursor, Windsurf и любыми MCP-инструментами.

Dockerfile⭐ 6
SecurityRonin/alaya

SecurityRonin/alaya

от securityronin

Alaya — встраиваемый движок памяти для AI-агентов с нейронаучными механизмами забывания и хеббовским укреплением связей. Гибридный поиск (BM25+вектора+граф) через MCP-сервер, три хранилища в одном ...

Rust⭐ 18
mcasdfgf/mcp-roo-memory

mcasdfgf/mcp-roo-memory

от mcasdfgf

MCP-сервер для долговременной графовой памяти AI-агентов. Хранит знания в виде фрактального графа, поддерживает семантический поиск на 50+ языках и управляет контекстным окном через горячие, холодн...

Python⭐ 1
elvismdev/mem0-mcp-selfhosted

elvismdev/mem0-mcp-selfhosted

от elvismdev

Self-hosted MCP сервер для долговременной памяти в Claude Code. Использует Qdrant, Neo4j и Ollama, поддерживает Anthropic или Ollama как LLM. 11 инструментов: добавление, поиск, удаление, граф связей.

Python⭐ 111
stevepridemore/graph-memory

stevepridemore/graph-memory

от stevepridemore

Персональный граф знаний для Claude, работающий между сессиями и устройствами. На основе Neo4j и семантических эмбеддингов хранит факты, решения и связи с временной меткой. Полезен разработчикам, и...

TypeScript⭐ 2
AlekseiMarchenko/central-intelligence

AlekseiMarchenko/central-intelligence

от alekseimarchenko

MCP сервер Central Intelligence даёт AI-агентам долговременную память: сохраняйте факты и контекст между сессиями, делитесь знаниями между инструментами. Инструменты запоминания, поиска и контекста работают с Claude Code, Cursor и другими. Данные возвращаются дословно, без перезаписи.

TypeScript⭐ 3
© Каталог MCP, 2026. Все права защищены.
Проект не аффилирован с Anthropic и любыми упомянутыми продуктами.
Все названия и торговые марки принадлежат их владельцам.
Контакты для связи: hi@mcp-katalog.ru

Лука Никитин