[!CAUTION]

Bu proje arşivlenmiştir

mem0-mcp-server artık aktif olarak bakımı yapılmamaktadır ve bu depo şu anda bir halk arşividir.

640+ yıldız, 140+ fork ve bu projeyi şekillendirmesine yardımcı olan tüm katkıda bulunanlara teşekkür ederiz. Sizin desteğiniz ve geri bildiriminiz bize çok şey ifade etti.

Mem0 MCP arıyor musunuz? Artık resmi bir bulut barındırılan MCP sunucusu sunuyoruz. Başlamak için doğrulamayı kontrol edin.

Tüm ana istemcilerde hızlı yükleme:
npx mcp-add \
  --name mem0-mcp \
  --type http \
  --url "https://mcp.mem0.ai/mcp" \
  --clients "claude,claude code,cursor,windsurf,vscode,opencode"

Mem0 MCP Server

mem0-mcp-server, resmi Mem0 Memory API'sini bir Model Context Protocol (MCP) sunucusu olarak sarar, böylece herhangi bir MCP uyumlu istemci (Claude Desktop, Cursor, custom ajanlar) uzun vadeli anıları ekleyebilir, arayabilir, güncelleyebilir ve silebilir.

Araçlar

Sunucu, LLM'inize aşağıdaki araçları gösterir:

Araç	Açıklama
`add_memory`	Metin veya konuşma geçmişini (veya açık message nesnelerini) bir kullanıcı/ajan için kaydet.
`search_memories`	Mevcut anılar arasında anlam temelli arama (filtreler + sınır desteklenir).
`get_memories`	Yapılandırılmış filtreler ve sayfalandırma ile anıları listele.
`get_memory`	`memory_id`'sine göre bir anıyı al.
`update_memory`	Kullanıcı `memory_id`'yi onayladıktan sonra bir anının metnini üzerine yaz.
`delete_memory`	`memory_id`'sine göre tek bir anıyı sil.
`delete_all_memories`	Onaylanmış kapsamdaki tüm anıları toplu olarak sil (kullanıcı/ajan/uygulama/çalıştırma).
`delete_entities`	Bir kullanıcı/ajan/uygulama/çalıştırma varlığını (ve onun anılarını) sil.
`list_entities`	Mem0'da depolanan kullanıcıları/ajanları/uygulamaları/çalıştırmaları numaralandır.

Tüm yanıtlar, doğrudan Mem0 API'sinden döndürülen JSON dizgeleridir.

Kullanım Seçenekleri

Mem0 MCP Server'ı kullanmanın üç yolu vardır:

Python Paketi - Herhangi bir MCP istemcisi ile uvx kullanarak yerel olarak yükle ve çalıştır
Docker - /mcp HTTP endpoint'i oluşturan konteynerleştirilmiş dağıtım
Smithery - Yönetilen dağıtımlar için uzaktan barındırılan hizmet

Hızlı Başlangıç

Yükleme

uv pip install mem0-mcp-server

Veya pip ile:

pip install mem0-mcp-server

İstemci Yapılandırması

MCP istemcinize bu yapılandırmayı ekleyin:

{
  "mcpServers": {
    "mem0": {
      "command": "uvx",
      "args": ["mem0-mcp-server"],
      "env": {
        "MEM0_API_KEY": "m0-...",
        "MEM0_DEFAULT_USER_ID": "your-handle"
      }
    }
  }
}

Python Ajanı ile Test Edin

Genişletmek için tıklayın: Python Ajanı ile Test Edin

Sunucuyu hemen test etmek için dahil edilen Pydantic AI ajanını kullanın:

# Paketi yükle
pip install mem0-mcp-server
# Veya uv ile
uv pip install mem0-mcp-server

# API anahtarlarını ayarla
export MEM0_API_KEY="m0-..."
export OPENAI_API_KEY="sk-openai-..."

# Klonla ve ajan ile test et
git clone https://github.com/mem0ai/mem0-mcp.git
cd mem0-mcp-server
python example/pydantic_ai_repl.py

Farklı sunucu yapılandırmalarını kullanma:

# Docker konteynerini kullan
export MEM0_MCP_CONFIG_PATH=example/docker-config.json
export MEM0_MCP_CONFIG_SERVER=mem0-docker
python example/pydantic_ai_repl.py

# Smithery uzak sunucusunu kullan
export MEM0_MCP_CONFIG_PATH=example/config-smithery.json
export MEM0_MCP_CONFIG_SERVER=mem0-memory-mcp
python example/pydantic_ai_repl.py

Neler Yapabilirsiniz

Mem0 MCP sunucusu AI uygulamalarınız için güçlü bellek yeteneklerini etkinleştirir:

Fındık ve kabuklı deniz ürünlerine alerjim olduğunu hatırla - Belleğe yeni sağlık bilgisi ekle
Bu deneme parametrelerini sakla: 200 katılımcı, çift kör, plasebo kontrollü çalışma - Araştırma verilerini kaydet
Diyet tercihlerim hakkında ne biliyorsun? - Tüm gıda ile ilgili anıları ara ve al
Proje durumumu güncelle: mobil uygulama şimdi %80 tamamlandı - Mevcut anıyı yeni bilgi ile değiştir
2023'ten tüm anıları sil, yeni bir başlangıç yapmalıyım - Eski anıları toplu olarak kaldır
Phoenix projesi hakkında sakladığım her şeyi göster - Belirli bir konu için tüm anıları listele

Yapılandırma

Ortam Değişkenleri

MEM0_API_KEY (gerekli) – Mem0 platformu API anahtarı.
MEM0_DEFAULT_USER_ID (isteğe bağlı) – filtreler ve yazma isteklerine enjekte edilen varsayılan user_id (mem0-mcp olarak varsayılan).
MEM0_ENABLE_GRAPH_DEFAULT (isteğe bağlı) – Varsayılan olarak grafik anılarını etkinleştir (false olarak varsayılan).
MEM0_MCP_AGENT_MODEL (isteğe bağlı) – Paketlenmiş ajan örneği için varsayılan LLM (openai:gpt-4o-mini olarak varsayılan).

Gelişmiş Kurulum

Genişletmek için tıklayın: Docker, Smithery ve Geliştirme

Docker Dağıtımı

Docker ile çalıştırmak için:

Görüntüyü oluştur:
```
docker build -t mem0-mcp-server .
```

Konteyner çalıştır:

docker run --rm -d \
  --name mem0-mcp \
  -e MEM0_API_KEY=m0-... \
  -p 8080:8081 \
  mem0-mcp-server

Konteyner izle:

# Günlükleri görüntüle
docker logs -f mem0-mcp

# Durumu kontrol et
docker ps

Smithery Uzak Sunucusuyla Çalıştırma

Smithery tarafından barındırılan bir sunucuya bağlanmak için:

MCP sunucusunu yükle (Smithery bağımlılıkları artık paketlenmiştir):
```
pip install mem0-mcp-server
```

MCP istemcisini Smithery ile yapılandır:

{
  "mcpServers": {
    "mem0-memory-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@smithery/cli@latest",
        "run",
        "@mem0ai/mem0-memory-mcp",
        "--key",
        "your-smithery-key",
        "--profile",
        "your-profile-name"
      ],
      "env": {
        "MEM0_API_KEY": "m0-..."
      }
    }
  }
}

Geliştirme Kurulumu

Kaynaktan klonla ve çalıştır:

git clone https://github.com/mem0ai/mem0-mcp.git
cd mem0-mcp-server
pip install -e ".[dev]"

# Yerel olarak çalıştır
mem0-mcp-server

# Veya uv ile
uv sync
uv run mem0-mcp-server

Lisans

Apache Lisansı 2.0

mem0ai/mem0-mcp

Bu MCP sunucusu hakkında

Bu proje arşivlenmiştir